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Pourquoi la plupart des packages SIG ont-ils besoin d'un identifiant numérique ?


Il s'agit d'une question simple mais peut-être controversée : pourquoi la plupart (sinon tous) des packages SIG exigent-ils qu'une couche déterminée ait un numérique identifiant ?

Pourquoi une telle clé de substitution est-elle nécessaire au lieu d'une clé naturelle ?

Exemples:

  • ArcGIS applique OBJECTID (ou un GlobalID)

  • QGIS ne charge pas les couches lorsqu'elles n'ont pas d'identifiant numérique.


Parce qu'ils doivent avoir un champ indexable optimisé. Indexer un champ de chaîne encore et encore nécessiterait plus de temps système et n'est finalement pas aussi efficace.

ESRI prend en charge dans le monde SDE le « GLOBALID » qui est un champ GUID, il s'agit donc d'un champ de 32 caractères mais il est toujours indexé pour augmenter les performances.


Si vous commencez à ajouter des enregistrements à une couche, vous pourrait compter sur un utilisateur entrant un code alphanumérique unique pour chaque nouvelle fonctionnalité juste avant de l'écrire sur le disque…

… ou vous pouvez implémenter un simple champ entier auto-incrémenté.


Comme de nombreuses personnes l'ont suggéré, c'est une question de commodité; mais peut-être plus profondément, c'est la convention.

En tant que programmeur, mon premier réflexe serait d'utiliser une touche numérique pour un identifiant de couche car c'est ainsi que cela a toujours été fait. En effet, il ne me vient peut-être même pas à l'esprit, du moins à un niveau conscient, que je devrais le faire d'une autre manière. Bien sûr, s'il y a une raison technique de ne pas utiliser d'entiers, disons s'il y a une possibilité qu'il y ait plus de couches que ce qui peut être stocké en 32 bits (une proposition très improbable !), ou s'il y a une raison commerciale à cela, alors des alternatives seraient envisagées.

Il existe également des considérations algorithmiques avec les touches numériques. Le tri et la recherche d'une liste de valeurs triées se résument finalement à une comparaison entre deux nombres, même s'il s'agit d'une liste de chaînes ou d'objets complexes ; ils sont simplement transformés en nombres avec une fonction de hachage. Cela dit, sur les ordinateurs modernes, la recherche d'une liste de 100 ou même 1000 éléments est généralement aussi rapide avec une approche par force brute qu'avec un algorithme hautement optimisé. Dans le cas des couches dans un SIG, je ne vois même pas la plus complexe des cartes ayant plus de 1000 ou plus, et même si c'était le cas, les autres calculs associés prendraient des ordres de grandeur plus longs que tout petit gain d'un recherche d'une liste restreinte.

Les clés entières "ont juste du sens" pour un programmeur, et comme le dit Brad, l'utilisation de clés non numériques demande plus d'efforts. Peut-être pas plus de code, mais plus d'effort mental, et nous sommes des créatures paresseuses d'habitude. De plus, la clé qui identifie de manière unique quelque chose comme une couche dans un SIG est considérée comme "cachée" à l'utilisateur, pour s'assurer qu'il ne s'en mêle pas et qu'il casse le code qui repose sur son unicité (nonobstant les mots-clés DB UNIQUE). Parce que si vous donnez suffisamment de corde à un utilisateur, tôt ou tard quelqu'un se pendra avec. Par tous les moyens, appliquez l'unicité sur un champ modifiable par l'utilisateur, mais le système sous-jacent doit supposez que sa clé est unique et non altérée.


Cette question a été déroutante pour les personnes (comme moi) qui développent le côté géodatabase des choses.

Ce n'est pas une limitation du stockage de la base de données, car PostgreSQL peut définir des tables avec des CLES PRIMAIRES composites de différents types de données, cependant, ces tables ne peuvent pas être chargées dans des programmes comme QGIS. Sur une note historique connexe, PostgreSQL avait l'habitude d'exiger une colonne OID comme clé interne, qui était également un entier 32 bits. Cela était nécessaire jusqu'à la version 7.2.

L'exigence d'ID entier 32 bits est vraiment une limitation de programmation. Il est beaucoup plus simple d'avoir un index vers un ensemble d'enregistrements en tant que type de données fixe (entier 32 bits), et il est pratique que cela soit également la CLÉ PRIMAIRE pour cet enregistrement. Il est plus difficile de faire en sorte qu'un programme autorise une clé primaire composite et qu'il récupère un enregistrement unique basé sur des types de données multiples et/ou variables. Cependant, comme l'OID de PostgreSQL, cette limitation peut être surmontée avec le temps de développement. Pour QGIS, le bogue [maintenant] de 5 ans pourrait être résolu un jour (voici une discussion récente sur le sujet).


Dans ESRI et d'autres logiciels SIG, il est courant d'avoir un dossier ou un ensemble de fichiers qui créent une classe d'entités ou un jeu de données.
par exemple. couverture arcinfo, fichier de formes, géodatabase fichier.
Ces « ensembles » de fichiers doivent être « rejoints » par le logiciel pour permettre de nombreuses fonctions SIG.
Tables d'attributs, réseau, contrôles topologiques.
C'est le but de l'OID et aussi la raison de le rendre non nullable, caché, contrôlé par logiciel.


Pourquoi la plupart des packages SIG ont-ils besoin d'un identifiant numérique ? - Systèmes d'information géographique

Le vecteur est une structure de données, utilisée pour stocker des données spatiales. Les données vectorielles sont constituées de lignes ou d'arcs, définis par des points de début et de fin, qui se rencontrent au niveau des nœuds. Les emplacements de ces nœuds et la structure topologique sont généralement stockés explicitement. Les entités sont définies par leurs limites uniquement et les lignes courbes sont représentées sous la forme d'une série d'arcs de connexion. Le stockage vectoriel implique le stockage d'une topologie explicite, ce qui augmente les frais généraux, mais il ne stocke que les points qui définissent une caractéristique et tout l'espace en dehors de ces caractéristiques est « inexistant ».

Un SIG vectoriel est défini par la représentation vectorielle de ses données géographiques. Selon les caractéristiques de ce modèle de données, les objets géographiques sont explicitement représentés et, au sein des caractéristiques spatiales, les aspects thématiques sont associés.

modèles vectoriels
Il existe différents modèles pour stocker et gérer les informations vectorielles. Chacun d'eux a des avantages et des inconvénients différents.
liste des coordonnées "spaghetti" (figure 5)
dictionnaire des sommets (figure 6)
Double codage de carte indépendant (DIME) (figure 7)
arc / nœud (figure 8)


Pourquoi la plupart des packages SIG ont-ils besoin d'un identifiant numérique ? - Systèmes d'information géographique

Extension SIG pour NetLogo

Ce package contient l'extension NetLogo GIS.

Si la compilation réussit, gis.jar sera créé.

Cette extension ajoute le support SIG (Systèmes d'Information Géographique) à NetLogo. Il offre la possibilité de charger des données SIG vectorielles (points, lignes et polygones) et des données SIG raster (grilles) dans votre modèle.

L'extension prend en charge les données vectorielles sous la forme de fichiers de formes ESRI et de fichiers GeoJSON. Les formats shapefile (.shp) et GeoJSON (.geojson) sont le format le plus courant pour le stockage et l'échange de données SIG vectorielles. L'extension prend en charge les données raster sous la forme de fichiers de grille ESRI ASCII. Le fichier de grille ASCII (.asc ou .grd) n'est pas aussi courant que le fichier de formes, mais il est pris en charge comme format d'échange par la plupart des plates-formes SIG.

En général, vous définissez d'abord une transformation entre l'espace de données SIG et l'espace NetLogo, puis vous chargez des jeux de données et effectuez diverses opérations sur eux. Le moyen le plus simple de définir une transformation entre l'espace SIG et l'espace NetLogo est de prendre l'union des « enveloppes » ou des rectangles de délimitation de tous vos jeux de données dans l'espace SIG et de les mapper directement aux limites du monde NetLogo. Voir Exemples généraux de SIG pour un exemple de cette technique.

Vous pouvez également éventuellement définir une projection pour l'espace SIG, auquel cas les jeux de données seront re-projetés pour correspondre à cette projection au fur et à mesure qu'ils sont chargés, tant que chacun de vos fichiers de données a un fichier .prj associé qui décrit la projection ou géographique système de coordonnées des données. Si aucun fichier .prj associé n'est trouvé, l'extension supposera que l'ensemble de données utilise déjà la projection actuelle, quelle que soit cette projection.

Une fois le système de coordonnées défini, vous pouvez charger des jeux de données à l'aide de gis:load-dataset. Cette primitive rapporte soit un VectorDataset, soit un RasterDataset, selon le type de fichier que vous lui transmettez.

Un VectorDataset se compose d'une collection de VectorFeatures, chacune étant un point, une ligne ou un polygone, ainsi qu'un ensemble de valeurs de propriété. Un seul VectorDataset peut contenir un seul des trois types d'entités possibles.

Il y a plusieurs choses que vous pouvez faire avec un VectorDataset : lui demander les noms des propriétés de ses entités, lui demander son "enveloppe" (rectangle englobant), demander une liste de toutes les VectorFeatures dans l'ensemble de données, rechercher un seul VectorFeature ou liste de VectorFeatures dont la valeur pour une propriété particulière est inférieure ou supérieure à une valeur particulière, ou se situe dans une plage donnée, ou correspond à une chaîne donnée à l'aide de la correspondance générique ("*", qui correspond à un nombre quelconque d'occurrences de n'importe quel caractère ). Si les VectorFeatures sont des polygones, vous pouvez également appliquer les valeurs d'une propriété particulière des entités du jeu de données à une variable de patch donnée.

Il y a aussi plusieurs choses que vous pouvez faire avec un VectorFeature à partir d'un VectorDataset : lui demander une liste de listes de sommets, lui demander une valeur de propriété par nom, lui demander son centroïde (centre de gravité) et demander un sous-ensemble de un ensemble d'agents donné dont les agents croisent le VectorFeature donné. Pour les données ponctuelles, chaque liste de sommets sera une liste à un élément. Pour les données de ligne, chaque liste de sommets représentera les sommets d'une ligne qui constitue cette entité. Pour les données de polygone, chaque liste de sommets représentera un "anneau" du polygone, et le premier et le dernier sommet de la liste seront les mêmes. Les listes de sommets sont constituées de valeurs de type Vertex, et le centroïde sera également une valeur de type Vertex.

Un certain nombre d'opérations sont également définies pour les RasterDatasets. Il s'agit principalement d'échantillonner les valeurs du jeu de données ou de ré-échantillonner un raster à une résolution différente. Vous pouvez également appliquer un raster à une variable de patch donnée et convoluer un raster à l'aide d'une matrice de convolution arbitraire.

Exemple de code : Les exemples généraux de SIG ont des exemples généraux d'utilisation de l'extension

Exemple de code : L'exemple de gradient SIG est un exemple plus avancé d'analyse de jeu de données raster.

Les valeurs de type RasterDataset, VectorDataset, VectorFeature et Vertex ne sont pas gérées correctement par export-world et import-world . Pour enregistrer des ensembles de données, vous devez utiliser la primitive gis:store-dataset.

Il n'y a actuellement aucun moyen de distinguer les polygones de « coque » de zone positive des polygones de « trou » de zone négative, ou de déterminer quels trous sont associés à quelles coques.

Le principal développeur de l'extension SIG était Eric Russell.

Des mises à jour, des fonctionnalités et des correctifs importants ont été ajoutés par James Hovet en 2020 et 2021.

L'extension SIG utilise plusieurs bibliothèques de logiciels open source. Pour plus d'informations sur les droits d'auteur et la licence de ceux-ci, consultez la section sur les droits d'auteur du manuel. L'extension contient également des éléments empruntés à My World GIS.


Qui nous servons

Fédéral

Qu'il s'agisse de développer et de mettre en œuvre des normes de données, de naviguer dans des configurations de sécurité informatique complexes ou de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de classe entreprise, nous pouvons vous fournir le soutien et les ressources dont vous avez besoin pour faire le travail.

État et local

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Commercial

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Normes de données

Les normes de données sont les lignes directrices par lesquelles les données sont décrites et enregistrées. Pour partager, échanger, combiner et comprendre les données, nous devons en standardiser le format ainsi que le sens.

Qui produit et ratifie les normes de données ?

Les normes de données sont produites par un consensus d'experts en la matière et sont ratifiées par une autorité de normalisation telle que l'Organisation internationale de normalisation (ISO) et le Comité fédéral des données géographiques (FGDC).

Qui est responsable du respect des normes de données ?

Les gestionnaires de données et les gestionnaires de données peuvent aider à déterminer les normes de données appropriées à utiliser pour un projet. Les chercheurs sont responsables de la mise en œuvre de l'utilisation des normes de données dans leurs projets.

Table des matières

Pourquoi avons-nous besoin de normes de données ?

Les normes facilitent la création, le partage et l'intégration des données en garantissant que les données sont représentées et interprétées correctement. Les normes réduisent également le temps passé à nettoyer et à traduire les données. Le nettoyage des « données sales » est un obstacle courant rencontré par les scientifiques, prenant 26% du temps de travail des scientifiques des données (Anaconda, 2020). Par exemple, lors de l'intégration d'ensembles de données provenant de différentes sources, dont chacun utilise un format différent pour sa variable de date (par exemple, 2 avril 2024, 04-02-24, 04/02/2024), ce serait une tâche fastidieuse de interpréter et convertir les dates dans un format commun avant d'intégrer les données.

Normes au niveau de l'ensemble de données

Les normes au niveau de l'ensemble de données spécifient le domaine scientifique, la structure, les relations, les étiquettes de champ et les normes au niveau des paramètres pour l'ensemble de données dans son ensemble. Une norme au niveau du jeu de données est normalement documentée avec un dictionnaire de données (lien vers la page du dictionnaire de données). Voir ci-dessous pour des exemples de normes formelles au niveau des ensembles de données :

Climat et prévisions : CF-Conventions (URL : https://cfconventions.org/)

Normes au niveau des paramètres

Les normes au niveau des paramètres définissent le format et les unités d'un paramètre ou d'un champ donné dans un ensemble de données et aident les utilisateurs à interpréter correctement les valeurs. Les normes au niveau des paramètres doivent être adoptées au moment de la collecte des données, c'est-à-dire lorsque les valeurs d'un champ sont créées ou enregistrées. Si la normalisation d'un paramètre dans un ensemble de données existant entraîne une perte de détails ou d'informations d'origine, une bonne pratique consiste à conserver le paramètre d'origine et à ajouter un champ distinct pour le paramètre normalisé. La norme Darwin Core, par exemple, fournit des champs textuels à cet effet.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de paramètres de données et de normes de données communs aux sciences de la terre et de la biologie.

  • Norme de données : ISO 8601
  • Format : AAAA-MM-JJ ou AAAA-MM-JJT:HH:MM:SS+00:00
  • Exemple (Heure normale des Rocheuses (MST)): 2020-08-11T11:02:49-07:00

Divisions du temps géologique approuvé par le Comité des noms géologiques du US Geological Survey, 2018. (Domaine public.)

Norme de données : définition et convention communes IUPAC-IUGS sur l'utilisation de l'année comme unité de temps dérivée (recommandations IUPAC 2011) : http://doi.org/10.1351/PAC-REC-09-01-22

Descripteurs de localisation géographique

Format : ±90,00 et ±180,00 (précision documentée par le nombre de décimales et selon l'équipement utilisé)

Exemple: Latitude: 42.3300 Longitude: -98.1449

Exemple:Nom du bassin versant: Haut Kennebec HUC: 01030001

Exemple: Nom et prénom: Les Etats-Unis d'Amérique Code alpha-3: ETATS-UNIS Code numérique: 840

Codes d'état et de comté des États-Unis

Exemple: Code de comté: 01001 Nom du comté: Autauga Code de l'État: 01 Nom d'état: Alabama

Normes de classement

* Si ITIS ne répond pas à vos exigences de nomenclature, (contactez l'équipe ITIS ([email protected])) et/ou faites référence à une autre autorité taxonomique appropriée .

un événement
Date
décimal
Latitude
décimal
Longitude
géodésique
Données
plus haute
Identifiant géographique
pays
Code
scientifique
Nom
taxon
identifiant
Nom
Selon
ToID
Exemple de valeur 2010-05-17 42.33 -98.1449 WGS84 31003 nous Agapostemon virescens 154352 Système d'information taxonomique intégré – https://www.itis.gov
Norme de niveau de paramètre ISO-8601 ISO 6709:2008 ISO 6709:2008 WGS84 Code FIPS pour le comté d'Antelope, Nebraska ISO 3166-1 alpha-2 C'EST Numéro de série taxonomique (TSN) ITIS correspondant à ce nom scientifique N'est pas applicable

Gros plan sur un spécimen d'Agapostemon virescens. (Crédit : équipe USGSBIML, .Domaine public.)

Légende du tableau: Cet extrait d'un enregistrement d'occurrence pour une espèce d'abeille indigène des États-Unis utilise les normes de niveau de paramètre recommandées par la norme de niveau de jeu de données Darwin Core (l'enregistrement complet peut être consulté à l'adresse https://www.gbif.org/occurrence/1456598984).

Encodage des données et normes d'interface

La plupart des normes au niveau des ensembles de données (voir ci-dessus) offrent également des conseils sur la façon de coder les données. Les normes de codage des données définissent les règles de structuration et d'organisation des données à utiliser dans un contexte donné. Ces normes garantissent que lorsque les applications lisent des données, les informations et le contexte sont préservés (OGC, 2020a). Les normes d'encodage des données sont généralement associées à un format de fichier (voir la page Formats de fichier). Les chercheurs doivent utiliser des normes de codage de données universelles et open source et un accès à long terme, des formats de fichiers ouverts dans la mesure du possible. Les normes de codage de caractères, telles que le format de transformation Unicode (UTF-8), garantissent que les caractères des données sont correctement interprétés.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de normes de codage de données ouvertes utilisées dans les sciences de la terre et biologiques. Les abréviations et acronymes sont définis à la fin de cette section.

GeoTIFF et Cloud Optimized GeoTIFF : fournit les règles de description des données d'images géographiques à l'aide du format de fichier TIFF

GeoJSON : définit les règles de description des entités géographiques à l'aide de JSON.

NetCDF : prend en charge l'encodage électronique des données géospatiales, en particulier des informations géospatiales numériques représentant des phénomènes variant dans l'espace et dans le temps, en utilisant le format de fichier HDF.

OGC GeoPackage : définit les règles de ce qui entre dans le format de fichier GeoPackage, qui est une alternative au format Shapefile* propriétaire mais populaire d'Esri. *Bien que propriétaire, les spécifications techniques sont ouvertes.

NARA RFC 4180 : il n'existe pas de norme d'encodage unique pour la création de fichiers CSV. Cependant, la Bibliothèque du Congrès utilise la NARA RFC 4180 comme spécification de format d'encodage pour définir la structure des fichiers CSV.

OGC Web Map Service : permet aux utilisateurs d'accéder à distance à des images cartographiques géoréférencées via des requêtes HTTPS.

Service de couverture Web OGC : permet aux utilisateurs d'accéder aux données géospatiales en ligne dans plusieurs formats de données raster (par exemple, les types de fichiers GeoTiffs, .img, ENVI (.hdr)).

Service d'entités Web GML : permet aux utilisateurs d'accéder aux données géospatiales en ligne au niveau des entités à l'aide de formats tels que Shapefile, GML, etc.

Abréviations et acronymes

  • CSV – valeurs séparées par des virgules
  • ENVI - Environnement pour la visualisation d'images
  • GML - Langage de balisage géographique
  • HTTPS – Protocole de transfert hypertexte sécurisé
  • JSON - Notation d'objet JavaScript
  • NARA RFC - National Archives and Records Administration Request For Comments
  • NetCDF - Formulaire de données communes du réseau
  • OGC - Consortium Géospatial Ouvert
  • TIFF - Format de fichier d'image de balise

Documenter les normes de données dans les métadonnées

Capture d'écran de la section de présentation de l'entité d'un enregistrement de métadonnées, indiquant l'utilisation de Darwin Core.

Les normes de données au niveau des paramètres et des ensembles de données doivent être documentées dans le dictionnaire de données et l'enregistrement de métadonnées qui les accompagnent. Par exemple, si vous suivez la norme de contenu pour les métadonnées géospatiales numériques (CSDGM), les normes de données au niveau de l'ensemble de données peuvent être documentées dans la section Description de l'aperçu de l'entité et des attributs des métadonnées et les normes de données au niveau des paramètres peuvent être documentées dans la section Entité et Description détaillée de l'attribut pour chaque attribut décrit dans l'enregistrement de métadonnées.

Pour en savoir plus sur les métadonnées et les dictionnaires de données, consultez Création de métadonnées et dictionnaires de données.

Où puis-je trouver d'autres normes de données pertinentes ?

Dans une agence fédérale donnée, il peut y avoir plusieurs groupes d'experts qui produisent des normes et des autorités qui les approuvent, souvent en fonction du sujet scientifique. Il n'y a pas de groupe unique qui établit ou recommande des normes pour l'USGS.

Directives/Normes communautaires

Les normes évoluent souvent à partir de communautés de pratique qui se réunissent et se mettent d'accord sur des pratiques communes. Voici un exemple d'une meilleure pratique en évolution qui n'a pas été officiellement ratifiée par une autorité de normalisation. Votre projet USGS utilise-t-il des directives de la communauté que vous souhaitez que nous lions ici ? Contactez [email protected]

Qu'est-ce que le Manuel de la Commission géologique des États-Unis A besoin:

« Les données collectées et les techniques utilisées par les scientifiques de l'USGS doivent être conformes ou faire référence aux normes et protocoles nationaux et internationaux s'ils existent et lorsqu'ils sont pertinents et appropriés. Pour les ensembles de données d'un type donné, et si des normes de métadonnées nationales ou internationales existent, le les données sont indexées avec des métadonnées qui facilitent l'accès et l'intégration."

Manuel d'enquête de l'USGS Le chapitre SM 502.6 - Pratiques scientifiques fondamentales : Fondation de gestion des données scientifiques précise qu'un plan de gestion des données inclura des normes et des actions prévues appropriées au projet pour l'acquisition, le traitement, l'analyse, la préservation, la publication/le partage, la description et la gestion de la qualité de, la sauvegarde et la sécurisation des fonds de données.


Styliser la carte

En parcourant la carte, vous avez peut-être remarqué que certaines couches de données sont difficiles à voir. Les lignes de chemin de fer, par exemple, sont blanches et se fondent souvent dans les autres informations de la carte.

Les informations sur les rues, les plans d'eau et les bâtiments proviennent du fond de carte. Un fond de carte fournit des informations de référence qui contextualisent vos données. ArcGIS Pro comprend plusieurs couches de fond de carte, la valeur par défaut étant World Topographic Map . (Selon les paramètres de votre organisation ArcGIS, vous pouvez avoir un fond de carte par défaut différent.)

Vous allez remplacer le fond de carte par un fond de carte qui met l'accent sur vos données. Un fond de carte plus sombre fera apparaître les lignes de chemin de fer blanches plus clairement.

Avec ce fond de carte, les lignes ferroviaires se démarquent davantage. Contrairement au fond de carte topographique, ce fond de carte contient deux couches. L'un de ces calques, Dark Grey Reference , contient du texte qui étiquette certaines zones. Ce texte n'est pas nécessaire pour l'objectif de votre carte et peut masquer certaines fonctionnalités, vous allez donc le désactiver.

La couche n'apparaît plus sur votre carte. (Pour faire réapparaître les informations de référence, cochez à nouveau la case.)

Les attractions touristiques sont affichées sur la carte sous forme de petits points qui ne ressortent pas bien. Étant donné que les attractions sont censées être un point central de la carte, vous modifierez leur apparence.

Le volet Symbologie apparaît. La symbologie définit l'apparence d'une couche. Vous pouvez choisir parmi une galerie de symboles par défaut ou personnaliser un symbole.

Les symboles des attractions touristiques sont remplacés par le symbole choisi. Le symbole de l'épingle en forme de larme aide à faire comprendre que les attractions touristiques sont des lieux d'intérêt. Les 40 % indiquent que le symbole est transparent à 40 %, ce qui est utile au cas où les symboles masqueraient des parties de la carte.

Vous pouvez faire ressortir davantage les symboles en ajoutant un contour et en augmentant la taille des symboles.

Pour voir le nom d'une couleur dans le sélecteur de couleurs, pointez dessus.

La nouvelle symbologie est appliquée à la couche.

Désormais, les attractions touristiques se démarquent plus clairement, sans masquer les autres caractéristiques de la carte.

Si votre compte ArcGIS utilise un portail ArcGIS Enterprise et que vous avez téléchargé les données de couche, les voies ferrées et les gares ferroviaires peuvent avoir des symboles différents de ceux affichés dans les exemples d'images. Pour modifier le symbole des lignes de chemin de fer afin qu'il corresponde aux exemples d'images, cliquez sur son symbole pour ouvrir le volet Symbologie. Dans l'onglet Propriétés, dans l'onglet Calques, remplacez Couleur par Blanc arctique et cliquez sur Appliquer . Pour changer le symbole des gares ferroviaires, ouvrez son volet Symbologie. Sous l'onglet Propriétés , sous l'onglet Symbole , modifiez la couleur en gris à 80 % , la couleur du contour en noir et la largeur du contour en 1,2 pt. Cliquez sur Appliquer.


R comme SIG pour les économistes

Ici, nous apprenons comment le package sf stocke les données spatiales ainsi que la définition de trois classes d'objets sf clés : géométrie d'entité simple ( sfg ), colonne de liste de géométrie d'entité simple ( sfc ) et fonctionnalité simple ( sf ). Le package sf fournit un moyen simple de stocker des informations géographiques et les attributs des unités géographiques dans un seul jeu de données. Ce type spécial de jeu de données est appelé fonctionnalité simple ( sf ). Il est préférable de jeter un œil à un exemple pour voir comment cela est réalisé. Nous utilisons les limites des comtés de Caroline du Nord avec des attributs de comté (figure 2.1).

Figure 2.1 : Limite du comté de Caroline du Nord

Comme vous pouvez le voir ci-dessous, cet ensemble de données est de classe sf (et data.frame en même temps).

Jetons maintenant un coup d'œil à l'intérieur de nc .

Tout comme un data.frame ordinaire, vous voyez un certain nombre de variables (attributs) sauf que vous avez une variable appelée géométrie à la fin. Chaque ligne représente une seule unité géographique (ici, le comté). Le comté d'Ashe (1ère rangée) a une superficie de (0.114) , un code FIPS de (37009) , et ainsi de suite. Et l'entrée dans la colonne de géométrie à la première ligne représente les informations géographiques du comté d'Ashe. Une entrée dans la colonne géométrie est une simple entité géométrique ( sfg ), qui est un objet (R) qui représente les informations géographiques d'une seule entité géométrique (le comté dans cet exemple). Il existe différents types de sfg ( POINT , LINESTRING , POLYGON , MULTIPOLYGON , etc.). Ici, les sfg s représentant les comtés en NC sont de type MULTIPOLYGON . Jetons un coup d'œil à l'intérieur du sfg pour Ashe County en utilisant st_geometry() .

Comme vous pouvez le voir, le sfg se compose d'un certain nombre de points (paires de deux nombres). La connexion des points dans l'ordre dans lequel ils sont stockés délimite la limite du comté d'Ashe.

Nous examinerons de plus près les différents types de sfg dans la section suivante.

Enfin, la variable de géométrie est une liste de sfg individuels, appelée colonne de liste de géométrie simple ( sfc ).

Les éléments d'une colonne de liste de géométrie peuvent être de nature différente des autres éléments 36 . Dans les données nc, tous les éléments ( sfg s) dans la colonne géométrie sont MULTIPOLYGON . Cependant, vous pouvez également mélanger des objets LINESTRING ou POINT avec des objets MULTIPOLYGONS dans un seul objet sf si vous le souhaitez.

C'est exactement comme un objet de liste ordinaire qui peut contenir des types d'éléments mixtes : numérique, caractère, etc↩︎


Introduction

Un système d'information géographique (SIG) peut être utilisé comme un outil pour toute discipline qui gère des données pouvant être liées à des emplacements géographiques, tels que des pays, des régions, des communautés ou des coordonnées. Les systèmes se sont développés rapidement dans le passé et il existe aujourd'hui un certain nombre de logiciels différents qui sont plus conviviaux que par le passé. Les SIG sont sur le point de devenir des outils pour tous.

La nécessité d'utiliser ce système également dans le domaine de la médecine vétérinaire est apparue au cours de la dernière décennie. En 1991 Sanson et al. décrit les systèmes et les applications possibles dans le domaine de la médecine vétérinaire. Pourtant, l'application la plus utilisée du SIG est de produire des cartes descriptives. Cependant, le potentiel du SIG est beaucoup plus grand. Des revues dans le domaine de l'environnement et de la santé humaine [1] et dans le domaine de la santé animale [9] ont été entreprises. Le SIG a été inclus dans les systèmes d'aide à la décision pour le contrôle des maladies infectieuses chez les animaux [8, 2].

Cet article tentera de présenter la technologie et les possibilités des SIG en matière de surveillance et de suivi des maladies animales, et discutera de certaines applications des SIG dans le domaine de l'épidémiologie vétérinaire en Norvège.


Structure des objets sf

Le package sf implémente la norme Simple Features dans R. La norme Simple Features est utilisée pour représenter des données vectorielles géographiques (désolé, pas de prise en charge raster pour le moment) par de nombreux logiciels SIG, notamment PostGIS, GeoJSON et ArcGIS. Une entité simple contient, au minimum, une géométrie qui inclut les coordonnées d'un ou plusieurs points. Des entités simples peuvent également contenir (et contiennent souvent) des lignes reliant les points, un SIR et des attributs associés à chaque élément géographique. Pour illustrer la structure des objets sf, nous allons commencer par créer manuellement un objet point très simple contenant les coordonnées et les attributs de plusieurs villes de l'Arizona.

Les unités de base des objets sf sont appelées objets sfg. Les objets sfg fournissent les coordonnées, la dimension et le type de géométrie d'une seule entité spatiale. Le package sf prend en charge sept types de géométrie (ce qui devrait être assez explicite):
- POINT
- MULTIPOINT
- LINESTRING
- CHAÎNE MULTILIGNE
- POLYGONE
- MULTIPOLYGONE
- GEOMETRYCOLLECTION (toute combinaison des 6 autres types)

Pour créer manuellement l'une des sept géométries, nous utilisons les fonctions correspondantes st_point() , st_linestring() , st_multipoint() , etc. (Notez que toutes les fonctions du package sf commencent par st_ ). Nous utiliserons la fonction st_point() pour créer des objets sfg individuels pour quatre villes d'Alaska. Au minimum, sf_point() nécessite un vecteur contenant la longitude et la latitude (dans cet ordre!) de chaque point :

Tout seul:


Pour extraire les coordonnées d'un objet sfg, utilisez la fonction sf_coordinates() :


Durabilité des formats numériques : planification des collections de la Bibliothèque du Congrès

GeoTIFF est une extension de format permettant de stocker des informations de géoréférencement et de géocodage dans un fichier raster compatible TIFF 6.0 en liant une image raster à un espace modèle connu ou à une projection cartographique. Un fichier GeoTIFF est un fichier TIFF 6.0 [TIFF_6] et hérite de la structure de fichier telle que décrite dans la partie correspondante de la spécification TIFF. Le format GeoTIFF utilise un ensemble défini de balises TIFF pour décrire les informations cartographiques associées aux images TIFF provenant de systèmes d'imagerie par satellite, de photographies aériennes numérisées, de cartes numérisées, de modèles d'élévation numériques ou à la suite d'analyses géographiques.

GeoTIFF peut stocker une large gamme d'informations de géoréférencement, répondant aux besoins des systèmes de coordonnées géographiques et projetés. Les projections prises en charge incluent UTM, US State Plane et National Grids, ainsi que les types de projection sous-jacents tels que Transverse Mercator, Lambert Conformal Conic, etc. GeoTIFF utilise une approche "MetaTag" (GeoKey) pour encoder des dizaines d'éléments d'information en seulement 6 éléments privés. (33550, 34264, 33922, 34735, 34736 et 34737), tirant parti de la représentation du format de données indépendant de la plate-forme TIFF pour éviter les difficultés d'échange entre plates-formes. GeoTIFF utilise des codes numériques pour décrire les types de projection, les systèmes de coordonnées, les références, les ellipsoïdes, etc. Dans la révision 1.0 des spécifications de format, voir la section 2.4. Fichier GeoTIFF et structure de clé et les annexes pour l'ID de balise, l'ID de clé et les détails du code numérique.

Comme le format TIFF, GeoTIFF utilise des décalages de 32 bits, limitant son étendue à 4 gigaoctets. Les besoins des SIG, des scanners grand format, de l'imagerie médicale et d'autres domaines ont incité le développement de la variante du format BigTIFF, qui transcende la limite TIFF de 4 Go en utilisant des décalages de 64 bits, prenant ainsi en charge potentiellement des fichiers jusqu'à 18 000 pétaoctets.

Utilisation locale

Expérience LC ou exploitations existantes La Bibliothèque du Congrès a acquis des images cartographiques au format GeoTIFF pour ses collections. Un premier exemple était le National Land Cover Dataset pour 1992, acquis sur CD. Là où la bibliothèque achetait autrefois des jeux de cartes en cours sur papier, beaucoup sont maintenant acquis numériquement. Une telle acquisition de carte peut inclure à la fois un GeoTIFF créé en scannant une carte papier et des vectorisations de l'original au format ESRI_shape ou GeoDB_file.
Préférence LC La déclaration de formats recommandés (RFS) de la Library of Congress inclut GeoTIFF comme format préféré pour les images raster et géoréférencées SIG.

Facteurs de durabilité

Le développement de la spécification GeoTIFF 1.0 a représenté un effort de plus de 160 entreprises et organisations différentes de télédétection, de SIG, de cartographie et d'arpentage pour établir un format d'échange basé sur TIFF pour les images raster géoréférencées.

GeoTIFF est largement pris en charge depuis de nombreuses années. En 2011, lorsque le format a été décrit pour la première fois sur ce site Web, les packages de traitement d'images/GIS prenant en charge GeoTIFF comprenaient : USGS's dlgv32, ESRI ArcInfo, ESRI ArcExplorer, ESRI ArcView, ERDAS IMAGINE, PCI's EASI/PACE, MapInfo, Global Mapper et Python Bibliothèque d'imagerie.

Les exemples suivants d'applications logicielles géospatiales grand public prenant en charge GeoTIFF datent du début de 2020, avec des liens vers des listes de formats pris en charge : ESRI ArcGIS et autres produits ESRI ERDAS IMAGINE (maintenant de Hexagon Geospatial) Global Mapper MapInfo Professional (maintenant de Pitney Bowes). Widely used software libraries supporting GeoTIFF include: libgeotiff GDAL and Safe Software FME.

USGS and other U.S. government agencies offer many imagery products in GeoTIFF format. Examples available in May 2020 include:

  • Historical Topographic Maps, available through The National Map (TNM) and TopoView.
  • Elevation Products (3DEP), available through The National Map (TNM).
  • National Land Cover Database (NLCD). Available through Multi-Resolution Land Characteristics (MRLC) Consortium Viewer.
  • Landsat 8 Operational Land Imager and Thermal Infrared Sensor Collection 1 Level-1. Available through LandsatLook Viewer, EarthExplorer, and the USGS Global Visualization Viewer (GloVis).
  • Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model (GDEM). Available through NASA's Earthdata Search.
  • ABoVE: MODIS-Derived Daily Mean Blue Sky Albedo for Northern North America, 2000-2017. Available through NASA's Earthdata Search.
  • USGS Digital Orthoquadrangles (DOQ) images, which were published through 2006, now treated as an archive. Individual DOQ images available through EarthExplorer (in the Aerial Imagery category) and the USGS Global Visualization Viewer (GloVis).
  • Imagery from the archive of the National Agriculture Imagery Program (NAIP). Available through Earth Explorer.
  • Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 1-arc second Global. Available through Earth Explorer.

USGS has been closely involved with the development and promotion of the GeoTIFF format and tools to work with it. Global Mapper software, from Blue Marble Geographics, was developed in conjunction with USGS, and a limited-feature evaluation version of this software is available for download (also formerly known as USGS Digital Data Viewer: dlgv32 Pro). USGS provides a number of Raster Conversion Scripts that convert between GeoTIFF and other raster formats. An earlier standard employed by USGS, the Spatial Data Transfer Standard (SDTS), allowed a GeoTIFF image to be included in a transfer package with other files.

The U.S. DoD (Department of Defense) Information Technology Standards Registry (DISR) provides access to DoD/IC-approved GEO-Standards, including GeoTIFF 1.0. DoD has defined or endorsed profiles of GeoTIFF for particular application contexts. These include NGA.IP.0001 (NGA Implementation Profile for TIFF and GeoTIFF), a specification for the formatting of imagery and gridded data in TIFF format and OGC GML Application Schema-Coverage GeoTIFF Coverage Encoding Profile, v. 1.0, 2014-05-28, a profile of GMLCOV which specifies the usage of the GeoTIFF data format for the encoding of GML coverages.

Various lists of recommended formats for long-term archiving of scientific data include GeoTIFF as a recommended format: from NASA's ESDIS Standards Office (ESO): ESO Standards and Practices from the University of Edinburgh Research Data Service, Choose the Best File Formats from the U.S. National Archives, Format Guidance for the Transfer of Permanent Electronic Records: Geospatial Formats. See also Table 6.6 in Ecological Informatics: Data Management and Knowledge Discovery, Third Edition (2018).

Portions of the GeoTIFF 1.0 specification were copyrighted by Niles Ritter and Mike Ruth. Permission to copy without fee all or part of the specification material is granted provided that the copies are not made or distributed for direct or commercial advantage and the GeoTIFF specific copyright notice appears (see specification copyright notice). TIFF is a registered trademark of Aldus Corp., now owned by Adobe.

No concerns about patents in relation to GeoTIFF use of TIFF tags. No concerns about patents for underlying TIFF_6.

Quality and functionality factors

Excellent support for images with very high spatial resolution. The standard is flexible as to color space and bit depth. In practice, 8-bit grayscale and 24-bit RGB color are common some activities create files with greater than 8 bits per channel (color or grayscale).

The role of a GeoTIFF in normal GIS use is often as a visual base layer. The GeoTIFF format provides enough information that the software can automatically place an image without requirement of any user intervention, such as typing in coordinates, digitizing points, or other labor intensive and technical actions.

Most GeoTIFF-savvy systems look at the geographic information and use it without any requirement that the user know the content of the geographic tags. One aim of GeoTIFF is to reduce the need of users to be geographic experts in order to load a map-projected image or scanned map.

GeoTIFF provides a robust framework for specifying a broad class of existing projected coordinate systems.

GeoTIFF requires support for all documented TIFF 6.0 tag data-types, and in particular requires the IEEE double-precision floating point "DOUBLE" type tag. Most of the parameters for georeferencing will not have sufficient accuracy with single-precision IEEE, nor with RATIONAL format storage.

Projections include UTM, US State Plane and National Grids, as well as the underlying projection types such as Transverse Mercator, Lambert Conformal Conic, etc.

The projection, datums and ellipsoid codes are derived from the EPSG list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), and mechanisms for adding further international projections, datums and ellipsoids has been established.

GeoTIFF is fully extensible, permitting internal, private or proprietary information storage.

As with TIFF, in GeoTIFF private "GeoKeys" and codes may be used, starting with 32768 and above. Unlike the TIFF spec, however, in GeoTIFF these private key-spaces will not be reserved, and are only to be used for private, internal purposes since the GeoTIFF standard arose from the need to avoid multiple proprietary encoding systems, use of private keycode implementations is discouraged.

File type signifiers and format identifiers

Tag Valeur Noter
Filename extension tif
tiff
gtiff
All sample file examples in official archive at http://download.osgeo.org/geotiff/samples/ have .tif as extension.
Internet Media Type image/tiff
See also TIFF_6
Pronom PUID fmt/155
See http://www.nationalarchives.gov.uk/pronom/fmt/155.
Wikidata Title ID Q1502796
See https://www.wikidata.org/wiki/Q1502796.

Remarques

GeoTIFF projection, datums and ellipsoid codes are derived from the European Petroleum Survey Group (EPSG) list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), and mechanisms for adding further international projections, datums and ellipsoids have been established.

The GeoTIFF information content is designed to be compatible with the data decomposition approach used by the National Spatial Data Infrastructure (NSDI) of the U.S. Federal Geographic Data Committee (FGDC).

The GeoTIFF specification requires that TIFF-compliant readers honor the 'byte-order' indicator: this means that 4-byte integers from files created on opposite order machines must be swapped in software, and that 8-byte DOUBLE's must be 8-byte swapped.

GeoTIFF requires reliable support for the TIFF 6.0 "DOUBLE" data-type tag, pertaining to IEEE double-precision floating point data. Most of the parameters for georeferencing will not have sufficient accuracy with single-precision IEEE, nor with RATIONAL format storage. The only other alternative for storing high-precision values would be to encode as ASCII, but this does not conform to TIFF recommendations for data encoding.

According to the specification of GeoTIFF 1.0 dated 2000, " The initial efforts to define a TIFF 'geotie' specification began under the leadership of Ed Grissom at Intergraph, and others in the early 1990's. In 1994 a formal GeoTIFF mailing-list was created and maintained by Niles Ritter at JPL, which quickly grew to over 140 subscribers from government and industry. The purpose of the list is to discuss common goals and interests in developing an industry-wide GeoTIFF standard, and culminated in a conference in March of 1995 hosted by SPOT Image, with representatives from USGS, Intergraph, ESRI, ERDAS, SoftDesk, MapInfo, NASA/JPL, and others, in which the current working proposal for GeoTIFF was outlined. The outline was condensed into a prerelease GeoTIFF specification document by Niles Ritter, and Mike Ruth of SPOT Image. Following discussions with Dr. Roger Lott of the European Petroleum Survey Group (EPSG), the GeoTIFF projection parametrization method was extensively modified, and brought into compatibility with both the POSC Epicentre model, and the Federal Geographic Data Committee (FGDC) metadata approaches."

For many years, the primary website for information about GeoTIFF, including the specification was at http://www.remotesensing.org/geotiff/geotiff.html. See first capture of the GeoTIFF Website by Internet Archive from May 3, 1999. By 2008, this URL redirected to http://geotiff.osgeo.org/, which redirected to http://trac.osgeo.org/geotiff/, hosted by the Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). In late 2016, the use of the remotesensing.org domain as an entry point for the GeoTIFF specification and supporting documentation was terminated. Hosting continued to be provided by OSGeo. Starting in December 2018, https://trac.osgeo.org/geotiff/ indicated that the libgeoTIFF Github repository would be the primary location for maintenance and download of the libgeotiff software. [Note: As of May 2020, http://geotiff.osgeo.org/ redirected to the Github repository and https://trac.osgeo.org/geotiff/ was still actively maintained.]

In September 2019, OGC published version 1.1 of the GeoTIFF standard. Annex H: Backward compatibility states that revision 1.1 of GeoTIFF is aimed at being backward compatible with the 1.0 version both for coordinate reference systems based on EPSG register codes or user-defined coordinate reference systems. Names in the specification for GeoKeys have been updated for consistency with terminology for referencing by coordinates used by ISO TC211 (the ISO committee for standardization in the field of digital geographic information) and the OGC Abstract Specification Topic 2: Referencing by Coordinates. However, the numeric IDs for the keys, as used in GeoTIFF files, are retained.


Alternatives to postcodes: the geography of government

Despite their history, postcodes are comparatively new, and the UK government had already developed its own way of dividing the country into manageable administrative areas – imaginatively called “Administrative Geography”. In existence in some form for more than 1,000 years, the divisions are based on long-standing counties and parish boundaries, which have themselves changed and been sub-divided over the centuries.

These boundaries do not correspond to postcode geography very accurately and it is not unusual for a postcode area to seem misleading when you consider the county on an address, for example the NR postcode (Norwich) doesn’t mean that you necessarily live in the Norfolk administrative county. As such, The Office for National Statistics (ONS) produces a directory of all current and terminated UK postcodes matched against the various UK administrative geographies. This reference source ties postcodes to census and other demographic datasets.


Voir la vidéo: 1914-1918: pourquoi la plupart des archives de la première guerre mondiale sont mises en scène (Octobre 2021).