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Comment trouver un point sur une cordelette et dans une portée de 10 mètres


j'ai une ligne qui est montrée dans le diagramme et j'ai un point qui est quelque temps sur la ligne ou hors de la ligne mais dans la plage qui est la ligne rouge et parfois c'est hors de portée alors comment puis-je trouver quand c'est sur la route et hors route dans l'index spatial mysql

MON projet est le suivant, comme vous pouvez le voir, le bus n ° 26 est hors route, alors comment puis-je obtenir que le bus soit hors route

je pense qu'il y a deux choses à faire

  1. convertir la chaîne de lignes en un polygone avec une plage et trouver un point dans un polygone.
  2. Convertissez le point en polygone et vérifiez que la chaîne de lignes coupe le polygone.

Alors dis comment puis-je faire ça

ma structure de base de données est

'id', 'int(11)', 'NO', 'PRI', NULL, 'auto_increment"route_name', 'varchar(45)', 'YES',", NULL,"from_id', 'varchar(45 )', 'YES',"", NULL,"to_id', 'varchar(45)', 'YES',"", NULL,"line_string', 'geometry', 'NO', 'MUL', NULL,"

Vous pouvez créer le polygone à l'aide de Buffer.

Notez que la distance est dans les unités du système de coordonnées de référence que vous utilisez (qui est probablement en degrés puisque vous avez indiqué sa latitude et sa longitude). Donc, si vous voulez un tampon de 10 mètres, vous devez probablement le projeter (ou être prêt à accepter une certaine imprécision dans la taille du tampon si vous voulez juste convertir 10 mètres en degrés). Vous ne pouvez pas faire la projection dans mysql - ce n'est pas si intelligent. D'autres bases de données (par exemple, spatialite ou postgis) peuvent le faire avec ST_Transform. L'imprécision en essayant de le faire en degrés dépendra du nombre de degrés de latitude par rapport aux degrés de longitude 10 m pour votre lieu de travail.

Une fois que vous avez cela, vous pouvez faire ST_Disjoint pour sélectionner tous les points qui ne sont pas dans un polygone.


Comment lire une adresse spatiale du réseau national des États-Unis (USNG)

Désignation de zone de grille pour une adresse unique au monde.

Identification carrée de 100 000 mètres pour les zones régionales.

Coordonnées de la grille pour les zones locales.

Ce format permet de tronquer une adresse spatiale (ou un autre terme peut être abrégé). Par exemple, le papier à en-tête du ministère de l'Intérieur peut présenter l'adresse comme suit :

1849 C Street NW, Washington, DC 20006

NGUS : 18SUJ22850705 (NAD 83)

Une adresse spatiale USNG complète fournit une valeur unique et est nécessaire pour une utilisation avec des récepteurs GPS et des systèmes d'information géographique (SIG). L'adresse spatiale USNG de l'en-tête fixe ci-dessus correspond au centroïde du bâtiment. D'un autre côté, un employé du ministère de l'Intérieur pourrait dire à quelqu'un venant de la région : « L'entrée sud de nos visiteurs est située au 1849 C Street NW, au quadrillage 22850694. » Une autre adresse spatiale pourrait identifier l'entrée du visiteur nord, et un autre ensemble pourrait identifier la rampe de chargement pour les véhicules de livraison.

Coordonnées de la grille de lecture de la zone locale. Les coordonnées du quadrillage sont utilisées pour définir un endroit particulier dans une zone locale (dans une zone de 100 par 100 kilomètres). Les coordonnées sont écrites le long des côtés d'une carte désignant des lignes de grille spécifiques. (Ces lignes de quadrillage sont basées sur des valeurs UTM.) Les deux plus grands nombres identifient une ligne de quadrillage et sont appelés chiffres principaux comme illustré ci-dessous.

Pour tracer des valeurs de coordonnées, toujours lire à droite, puis vers le haut. Les coordonnées sont toujours données sous la forme d'un nombre pair de chiffres afin que vous sachiez où séparer les coordonnées est et nord. Cela vous permet d'abréger le degré de précision dont vous avez besoin dans une zone locale. Les coordonnées de grille sont utilisées pour définir des entités ponctuelles, telles qu'un quartier, un terrain de football, une maison particulière ou même une place de parking. Ceux-ci nécessitent différents niveaux de granularité. Par example

4 chiffres - 2306 - localise un point avec une précision de 1 000 mètres (une zone de la taille d'un quartier).

6 chiffres - 234064 - localise un point avec une précision de 100 mètres (une zone de la taille d'un terrain de football).

8 chiffres - 23480647 - localise un point avec une précision de 10 mètres (la taille d'une maison modeste).

10 chiffres - 2348306479 - localise un point avec une précision de 1 mètre (dans une place de stationnement).

Dans l'exemple suivant, le Washington Monument est décrit comme étant situé à la grille 23480647 (pensez 2348 / 0647). Lire à droite jusqu'à la ligne 23 du quadrillage (en utilisant les chiffres principaux). Comptez ensuite les lignes de quadrillage jusqu'à la ligne 06. Cette intersection est connue sous le nom de quadrillage 2306. Cette valeur à quatre chiffres donnerait l'emplacement à moins de 1 000 mètres. Mesurant juste en mètres à partir de la ligne 23, nous trouvons que le Washington Monument est à 480 mètres à l'est. La composante d'assouplissement complète est de 23480. Mesurant en mètres à partir de la ligne de quadrillage 06, le monument se trouve à 470 mètres au nord. La composante d'ordonnée complète est 05470. Nous laissons tomber les valeurs de niveau de 1 mètre (indiquées par des 0 dans ce cas), et en combinant les composantes d'abscisse et d'ordonnée, la coordonnée de grille est donnée sous la forme d'une valeur à huit chiffres (à moins de 10 mètres) comme :

Identification de la zone régionale de 100 000 mètres carrés.L'USNG divise en outre le monde en carrés de 100 000 mètres et les identifie avec des valeurs à deux lettres. L'illustration ci-dessous représente la région de Washington, DC. Dans l'adresse spatiale du Washington Monument (18SUJ23480647), vous pouvez voir que le monument se situe dans le carré de 100 000 mètres sur 100 000 mètres désigné UJ. (Remarque : le carré jaune et rouge délimite une zone de 100 km x 100 km zone localeautour de Washington, DC.)

Alors que l'USNG est considéré comme un système de référence alphanumérique pour le système de coordonnées UTM, il est en réalité bien plus. Le schéma de lettrage pour l'identification carrée de 100 000 mètres est conçu de telle sorte que toute combinaison de deux lettres ne se répète pas mais tous les 18° de longitude et une zone similaire en latitude. Ainsi, tout préfixe de deux lettres à une coordonnée de grille fournira une valeur unique dans une très grande zone. Dans le cas du Washington Monument, à UJ23480647, son emplacement est uniquement désigné dans une zone couvrant la majeure partie de la côte est des États-Unis, comme illustré ci-dessous.

Désignations de zone de grille de valeurs uniques mondiales. En partant d'une zone locale, à travers des zones régionales, le dernier niveau de définition d'une adresse spatiale est la désignation de zone de grille. Le monde est divisé en 60 zones UTM, chacune large de 6° degrés de longitude. Le schéma de numérotation de ceux-ci commence à 180° de longitude et compte vers l'est. Les États-Unis contigus sont couverts par les zones 10 à 19. Dans la direction nord, le monde est divisé en 8° ceintures de latitude. Les États-Unis contigus, par exemple, sont couverts par les ceintures R, S, T et U. Ainsi, la région de Washington, DC relève de la désignation de zone de quadrillage 18S, comme illustré ci-dessous. Ce préfixe identifie une adresse spatiale unique US National Grid pour le Washington Monument sur l'ensemble de la planète. Cette adresse spatiale complète et unique est requise pour les récepteurs GPS.

Pour passer en revue, nous pouvons voir qu'une adresse spatiale complète de l'US National Grid contient trois parties lorsque nous explorons un emplacement unique,

Désignation de la zone du quadrillage (c.-à-d. 18S).

Identification carrée de 100 000 mètres (c.-à-d. UJ ).

Coordonnées de grille d'un nombre pair de chiffres allant de 2 à 10 (c'est-à-dire 23480647 Dans ce cas, huit chiffres identifient un lieu d'environ la taille d'une maison modeste.). Vous lisez toujours à droite, puis vers le haut lorsque vous tracez des coordonnées.

Une adresse spatiale est habituellement écrite sous la forme d'une seule chaîne de valeurs. Notez comment le système de référence horizontal (NAD 83) a été inclus :


4 réponses 4

Vous pouvez extrapoler à partir de ces diagrammes de zone de sorts et des règles pour déterminer le rayon exact des carrés.

Quelle que soit la forme de la zone, vous sélectionnez le point d'origine du sort, mais sinon vous ne contrôlez pas les créatures ou les objets que le sort affecte. Le point d'origine d'un sort est toujours une intersection de grille. Lorsque vous déterminez si une créature donnée se trouve dans la zone d'un sort, comptez la distance depuis le point d'origine en carrés comme vous le faites lorsque vous déplacez un personnage ou lorsque vous déterminez la portée d'une attaque à distance. La seule différence est qu'au lieu de compter du centre d'un carré au centre du suivant, vous comptez d'intersection en intersection.

Vous pouvez compter en diagonale sur un carré, mais rappelez-vous que chaque seconde de diagonale compte pour 2 carrés de distance. Si le bord éloigné d'un carré est dans la zone du sort, tout ce qui se trouve à l'intérieur de ce carré est dans la zone du sort. Si la zone du sort ne touche que le bord proche d'un carré, cependant, tout ce qui se trouve à l'intérieur de ce carré n'est pas affecté par le sort.

(Le diagramme et le texte proviennent de Pathfinder, mais ces règles n'ont pas changé depuis 3.5.)


Comment trouver un point sur une cordelette et dans une portée de 10 mètres - Systèmes d'Information Géographique

Implémentation du standard GeoSPARQL 1.0 à l'aide d'Apache Jena pour la requête ou l'API SPARQL.

Cette implémentation suit la norme 11-052r4 OGC GeoSPARQL (http://www.opengeospatial.org/standards/geosparql). L'implémentation est purement Java et ne nécessite aucune installation ou configuration de bases de données relationnelles et d'extensions géospatiales tierces.

Il implémente les six classes de conformité décrites dans le document GeoSPARQL :

  • Cœur
  • Vocabulaire de topologie
  • Extension de géométrie
  • Topologie géométrique
  • Extension d'implication RDFS
  • Extension de réécriture de requête

Les sérialisations WKT (comme décrit dans 11-052r4) et GML 2.0 Simple Features Profile (10-100r3) sont prises en charge. Des sérialisations supplémentaires peuvent être implémentées en étendant le io.github.galbiston.geosparql_jena.implementation.datatype.GeometryDatatype et en s'enregistrant avec org.apache.jena.datatypes.TypeMapper d'Apache Jena.

Les trois familles de relations spatiales sont prises en charge : Fonctionnalité simple, Egenhofer et RCC8.

L'indexation et la mise en cache des objets et des relations spatiales sont effectuées sur demande lors de l'exécution de la requête. Par conséquent, les délais d'installation doivent être minimes.

L'analyse comparative de la mise en œuvre par rapport à Strabon et au Parlement l'a trouvée comparable ou plus rapide. L'analyse comparative utilisée était la requête et l'ensemble de données Geographica (http://geographica.di.uoa.gr/). La publication des résultats de l'analyse comparative est prochaine.

Les fonctionnalités supplémentaires suivantes sont également fournies :

  • Les propriétés géométriques sont calculées automatiquement et n'ont pas besoin d'être affirmées dans le jeu de données.
  • La conversion entre les systèmes de référence spatiale/de coordonnées EPSG est appliquée automatiquement. Par conséquent, des ensembles de données mixtes ou des requêtes peuvent être appliqués. Cela dépend de l'installation locale de l'ensemble de données Apache SIS EPSG, voir Dépendances clés.
  • Les unités de mesure sont automatiquement converties dans les unités appropriées pour le système de coordonnées de référence.
  • Les résultats de la géométrie, de la transformation et des relations spatiales sont stockés dans des caches limités dans le temps persistants et configurables pour améliorer les temps de réponse et réduire les recalculs.
  • Conversion de jeux de données entre les sérialisations et les systèmes de référence spatiale/de coordonnées. Des données tabulaires peuvent également être chargées, voir le projet RDF Tables (https://github.com/galbiston/rdf-tables).
  • Des fonctions pour tester les propriétés de la géométrie directement sur les littéraux géométriques ont été incluses pour plus de commodité.

GeoSPARQL Jena est accessible en tant que bibliothèque en utilisant Maven, etc. depuis Maven Central.

Un serveur HTTP (point de terminaison SPARQL) utilisant le Fuseki d'Apache Jena est disponible à partir du projet GeoSPARQL Fuseki (https://github.com/galbiston/geosparql-fuseki).

Configuration de la requête SPARQL

L'utilisation de la bibliothèque pour les requêtes SPARQL nécessite une ligne de code. Toute l'indexation et la mise en cache sont effectuées pendant l'exécution de la requête et il devrait donc y avoir un délai minimal lors de l'initialisation. Cela enregistrera les fonctions de propriété avec le moteur de requête ARQ et configurera le index utilisé pour la mise en cache limitée dans le temps.

Il ya trois index qui peut être configuré indépendamment ou éteint. Celles-ci index conserver les données qui peuvent être à nouveau nécessaires lors de l'exécution d'une requête, mais qui peuvent ne pas être nécessaires entre différentes requêtes. Par conséquent, l'utilisation de la mémoire augmentera pendant l'exécution de la requête, puis diminuera car les données ne sont pas réutilisées. Tous les index prend en charge la simultanéité et peut être défini sur une taille maximale ou autorisé à augmenter la capacité selon les besoins.

  • Littéral de la géométrie: Objets de géométrie suite à la désérialisation de Geometry Literal .
  • Transformation de géométrie: Objets géométriques résultant de transformations de coordonnées entre systèmes de référence spatiale.
  • Réécriture de la requête: résultats des relations spatiales entre les objets spatiaux Feature et Geometry.

Les tests ont trouvé jusqu'à 20 % d'amélioration des durées d'exécution des requêtes à l'aide des index. le index peut être configuré par taille, durée de conservation et fréquence de nettoyage.

Configuration de base avec les valeurs par défaut : GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndex()

Index définis sur des tailles maximales : GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndexSize(50000, 50000, 50000)

Index définis pour supprimer les objets non utilisés après 5 secondes : GeoSPARQLConfig.setupMemoryIndexExpiry(5000, 5000, 5000)

Aucune configuration d'index (la réécriture de la requête est toujours effectuée mais les résultats ne sont pas stockés) : GeoSPARQLConfig.setupNoIndex()

Pas d'index et pas de réécriture de requête : GeoSPARQLConfig.setupNoIndex(false)

Réinitialiser les index et autres données stockées : GeoSPARQLConfig.reset()

Diverses méthodes de configuration sont fournies dans io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig . La mise en cache des données fréquemment utilisées mais en petite quantité est également appliquée dans plusieurs registres, par exemple. systèmes de référence de coordonnées et transformations mathématiques.

Interrogation des ensembles de données et des modèles d'amp avec SPARQL

La configuration de GeoSPARQL Jena ne doit être effectuée qu'une seule fois dans une application. Une fois la configuration terminée, la requête est effectuée à l'aide des méthodes de requête standard d'Apache Jena.

Pour interroger un modèle avec GeoSPARQL ou SPARQL standard :

Vous trouverez plus d'informations sur les requêtes SPARQL à l'aide d'Apache Jena sur leur site Web (https://jena.apache.org/tutorials/sparql.html). Si votre jeu de données doit être séparé de votre application et accessible via HTTP, vous avez probablement besoin du projet GeoSPARQL Fuseki (https://github.com/galbiston/geosparql-fuseki). La fonctionnalité GeoSPARQL doit être configurée dans l'application ou le serveur Fuseki où se trouve le jeu de données.

Il est conseillé dont les propriétés hasDefaultGeometry sont incluses dans l'ensemble de données pour accéder à toutes les fonctionnalités. Il est nécessaire que les classes SpatialObject sont affirmées ou déduites (c'est-à-dire qu'un raisonneur avec le schéma GeoSPARQL est appliqué) dans l'ensemble de données. Les méthodes pour préparer un ensemble de données peuvent être trouvées dans io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations .

La bibliothèque peut être utilisée comme une API en Java. La classe principale pour gérer les géométries et leurs relations spatiales est le GeometryWrapper . Cela peut être obtenu en analysant la représentation sous forme de chaîne d'une géométrie à l'aide du type de données approprié (par exemple, WKT ou GML). Alternativement, un littéral peut être extrait automatiquement à l'aide de la méthode GeometryWrapper.extract() et des types de données enregistrés. Le GeometryWrapperFactory peut être utilisé pour construire directement un GeometryWrapper . Il existe un chevauchement entre les familles de relations spatiales, de sorte que les méthodes répétées ne sont pas spécifiées.

Analyser un littéral géométrique : GeometryWrapper geometryWrapper = WKTDatatype.INSTANCE.parse("POINT(1 1)")

Extrait d'un littéral de Jena : GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapper.extract(geometryLiteral)

Créer à partir d'une géométrie JTS : GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapperFactory.createGeometry(geometry, srsURI, geometryDatatypeURI)

Créer à partir d'une géométrie de point JTS : GeometryWrapper geometryWrapper = GeometryWrapperFactory.createPoint(coordinate, srsURI, geometryDatatypeURI)

Convertir CRS/SRS : GeometryWrapper otherGeometryWrapper = geometryWrapper.convertCRS("http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/27700")

Relation spatiale : booléen isCrossing = geometryWrapper.crosses(otherGeometryWrapper)

Motif d'intersection DE-9IM : booléen isRelated = geometryWrapper.relate(otherGeometryWrapper, "TFFFTFFFT")

Propriété de géométrie : booléen isEmpty = geometryWrapper.isEmpty()

La norme GeoSPARQL spécifie que les littéraux de géométrie WKT sans URI SRS sont par défaut CRS84 http://www.opengis.net/def/crs/OGC/1.3/CRS84 .

La norme OGC GeoSPARQL prend en charge la représentation et l'interrogation de données géospatiales sur le Web sémantique. GeoSPARQL définit un vocabulaire pour représenter les données géospatiales en RDF, et il définit une extension au langage de requête SPARQL pour le traitement des données géospatiales. De plus, GeoSPARQL est conçu pour accueillir des systèmes basés sur un raisonnement spatial qualitatif et des systèmes basés sur des calculs spatiaux quantitatifs.

La norme GeoSPARQL est basée sur la norme OGC Simple Features (http://www.opengeospatial.org/standards/sfa) utilisée dans les bases de données relationnelles. Des modifications et des améliorations ont été apportées pour une utilisation avec RDF et SPARQL. La norme Simple Features, et par extension GeoSPARQL, simplifient les calculs de la géométrie de la raboteuse euclidienne. Par conséquent, les ensembles de données utilisant un système de référence géographique/de coordonnées, qui sont basés sur la latitude et la longitude sur un ellipsoïde, par ex. WGS84, aura une erreur mineure introduite. Cette erreur a été jugée acceptable en raison de la simplification de calcul qu'elle offre.

Un framework Java pour la création d'applications de Web sémantique et de données liées. Le cadre fournit une conformité standard pour RDF et SPARQL et inclut des extensions pour le stockage persistant (TDB) et le serveur HTTP (Fuseki).

Variable d'environnement Apache SIS/SIS_DATA

Apache Spatial Information System (SIS) est un logiciel gratuit, bibliothèque de langage Java pour le développement d'applications géospatiales. SIS fournit des structures de données pour les entités géographiques et les métadonnées associées ainsi que des méthodes pour manipuler ces structures de données. La bibliothèque est une implémentation des interfaces GeoAPI 3.0 et peut être utilisée pour des applications de bureau ou de serveur.

Un sous-ensemble des systèmes de référence spatiale/de coordonnées EPSG est inclus par défaut. L'ensemble de données EPSG complet n'est pas distribué en raison de l'incompatibilité des conditions d'utilisation d'EPSG avec la licence Apache. Plusieurs options sont disponibles pour inclure le jeu de données EPSG en définissant la variable d'environnement SIS_DATA (http://sis.apache.org/epsg.html).

Un jeu de données EPSG intégré peut être inclus dans une application Gradle en ajoutant la dépendance suivante à build.gradle :

La suite de topologie JTS est une bibliothèque Java permettant de créer et de manipuler une géométrie vectorielle.

Les points d'implémentation suivants peuvent être utiles pendant l'utilisation.

Un schéma RDF/XML a été publié pour la norme GeoSPARQL v1.0 (v1.0.1 - http://schemas.opengis.net/geosparql/1.0/geosparql_vocab_all.rdf). Cela peut être appliqué aux modèles Jena (https://jena.apache.org/documentation/inference/) pour fournir une inférence RDFS et OWL sur un ensemble de données conforme à GeoSPARQL. Cependant, le schéma publié n'est pas conforme à la norme.

La propriété hasDefaultGeometry est manquante dans le schéma et à la place la propriété defaultGeometry est indiquée.

Cela empêche l'inférence RDFS d'être effectuée correctement et a été signalé à l'OGC Standards Tracker. Une version corrigée du schéma est disponible dans le dossier Resources.

Les normes GeoSPARQL et Simple Features définissent toutes deux les modèles d'intersection DE-9IM pour les trois familles de relations spatiales. Cependant, ces modèles ne sont pas toujours cohérents avec les modèles énoncés par la bibliothèque JTS pour certaines relations.

Par exemple, GeoSPARQL/Simple Features utilise TFFFTFFFT équivaut à relations dans Fonctionnalité simple, Egenhofer et RCC8. Cependant, cela ne donne pas le résultat habituellement attendu lors de la comparaison d'une paire de géométries de points. La norme Entités simples stipule que la limite d'un point est vide. Par conséquent, l'intersection de frontière de deux points serait également vide, ce qui donnerait un résultat de comparaison négatif.

JTS et d'autres bibliothèques utilisent le modèle d'intersection alternatif de T*F**FFF* . Il s'agit d'une combinaison de dans et contient relations et donne les résultats attendus pour tous les types de géométrie.

Les relations spatiales utilisées par JTS ont été implémentées en tant qu'extension spatial:equals filter et des fonctions de propriété. Un utilisateur peut également fournir ses propres modèles d'intersection DE-9IM en utilisant la fonction de filtre geof:relate.

Relations spatiales et formes/types de géométrie

Les relations spatiales pour les trois familles spatiales ne s'appliquent pas à toutes les combinaisons de formes géométriques ( Point , LineString , Polygon ) et leurs collections ( MultiPoint , MultiLineString , MultiPolygon ). Par conséquent, certaines requêtes peuvent ne pas produire tous les résultats attendus initialement.

  • Dans certaines relations, il peut n'y avoir de résultats que lorsqu'une collection de formes est utilisée, par ex. deux multi-points peuvent se chevaucher mais pas deux points.
  • Une relation ne peut s'appliquer qu'à une seule combinaison mais pas à sa réciproque, par ex. une ligne peut traverser un polygone mais un polygone ne peut pas traverser une ligne.
  • le RCC8 La famille ne s'applique qu'aux types Polygon et MultiPolygon.

Référez-vous aux pages 8-10 de la norme 11-052r4 GeoSPARQL pour plus de détails.

Les trois relations égales (sfÉgal, ehÉgal et rccÉgal) utilisent l'égalité spatiale et non l'égalité lexicale. Par conséquent, certaines comparaisons utilisant ces relations peuvent ne pas être comme prévu.

La description du STC sfÉgal est:

  • Vrai si deux géométries ont au moins un point en commun et qu'aucun point de l'une des géométries ne se trouve à l'extérieur de l'autre géométrie.

Par conséquent, deux géométries vides renverront false car elles ne sont pas spatialement égales. Les formes qui diffèrent par le nombre de points mais qui ont la même géométrie sont égales et renverront true.

par exemple. LINESTRING (0 0, 0 10) et LINESTRING (0 0, 0 5, 0 10) sont spatialement égaux.

L'extension de réécriture de requête fournit une syntaxe de requête plus simple. L'entité et la géométrie peuvent être utilisées dans les relations spatiales sans avoir besoin que les relations soient affirmées dans le jeu de données. Cela signifie également que le littéral géométrique n'a pas besoin d'être spécifié dans la requête. Dans le cas de Features, cela nécessite que la propriété hasDefaultGeometry soit utilisée dans l'ensemble de données.

Des méthodes sont disponibles pour appliquer la propriété hasDefaultGeometry à chaque géométrie avec une seule propriété hasGeometry, voir io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations .

Selon la relation spatiale, les requêtes peuvent inclure l'entité et la géométrie spécifiées dans les résultats. par exemple. FeatureA est lié dans une requête sur un jeu de données contenant uniquement FeatureA et GeometryA. Les résultats FeatureA et GeometryA sont renvoyés plutôt qu'aucun résultat. Par conséquent, le filtrage à l'aide de FILTER(!sameTerm(?subj, ?obj)) etc. peut être nécessaire dans certains cas. La fonctionnalité de réécriture de requête peut être désactivée dans la configuration de la bibliothèque, voir io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig .

Chaque ensemble de données se voit attribuer un index de réécriture de requête pour stocker les résultats des tests précédents. Il est possible que les relations soient testées plusieurs fois dans une requête (c'est-à-dire Fonctionnalité-Fonctionnalité, Caractéristique-Géométrie, Géométrie-Géométrie, Géométrie-Caractéristique). Par conséquent, il est utile de conserver les résultats pendant au moins une courte période de temps.

Itérer sur toutes les combinaisons de relations spatiales pour un jeu de données contenant m Les littéraux géométriques produiront 27m^2 résultats vrais/faux (l'affirmation des déclarations de résultats vrais dans un ensemble de données serait un sous-ensemble). Le contrôle est donné sur la base d'un ensemble de données pour permettre de choisir quand et comment le stockage des résultats de réécriture est appliqué, par ex. stocker tous les résultats trouvés sur un petit ensemble de données mais à la demande pour un grand ensemble de données.

Cet index peut être configuré sur une base de jeu de données global et individuel pour la taille et la durée maximales jusqu'à ce que les éléments inutilisés soient supprimés. La réécriture de requête peut être activée indépendamment des index, c'est-à-dire que la réécriture de requête peut être effectuée mais un index est configuré pour ne pas stocker le résultat.

Les méthodes pour convertir les ensembles de données entre les sérialisations et les systèmes de référence spatiale/de coordonnées sont disponibles dans : io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations

La liste suivante montre certaines des opérations qui peuvent être effectuées. Une fois ces opérations effectuées, elles peuvent être sérialisées dans un fichier ou stockées dans une base de données Jena TDB pour éliminer le besoin de retraiter.

Charger un modèle Jena à partir d'un fichier : Model dataModel = RDFDataMgr.loadModel("data.ttl")

Convertir Feature-GeometryLiteral en structure GeoSPARQL Feature-Geometry-GeometryLiteral : modèle geosparqlModel = GeoSPARQLOperations.convertGeometryStructure(dataModel)

Convertir les prédicats Feature-Lat, Feature-Lon Geo en structure GeoSPARQL Feature-Geometry-GeometryLiteral, avec la possibilité de supprimer les prédicats Geo : Model geosparqlModel = GeoSPARQLOperations.convertGeoPredicates(dataModel, true)

Affirmez des instructions hasDefaultGeometry supplémentaires pour les triplets hasGeometry simples, utilisées dans la réécriture de requête : GeoSPARQLOperations.applyDefaultGeometry(geosparqlModel)

Convertissez les littéraux géométriques vers le système de référence spatiale WGS84 et le type de données WKT : Model model = GeoSPARQLOperations.convert(geosparqlModel, "http://www.opengis.net/def/crs/EPSG/0/4326", "http://www .opengis.net/ont/geosparql#wktLiteral")

Appliquer le schéma GeoSPARQL avec inférence RDFS et affirmer des instructions supplémentaires dans le modèle : GeoSPARQLOperations.applyInferencing(model)

Appliquez les préfixes GeoSPARQL couramment utilisés pour les URI au modèle : GeoSPARQLOperations.applyPrefixes(model)

Créer un index spatial pour un modèle dans un jeu de données pour une requête spatiale : Dataset dataset = SpatialIndex.wrapModel(model)

D'autres opérations sont disponibles et peuvent être appliquées à un jeu de données contenant plusieurs modèles et, dans certains cas, des fichiers et des dossiers. Ces opérations font ne pas configurer et paramétrer les fonctions ou index GeoSPARQL nécessaires à l'interrogation.

Un index spatial peut être créé pour améliorer la recherche d'un ensemble de données. L'index spatial est censé être unique à l'ensemble de données et ne doit pas être partagé entre les ensembles de données. Une fois construit, l'index spatial ne peut pas avoir d'éléments supplémentaires ajoutés.

Un index spatial est requis pour les fonctions de propriété jena-spatial et est facultatif pour les relations spatiales GeoSPARQL. Un seul SRS peut être utilisé pour un index spatial et il est recommandé de convertir les ensembles de données en un seul SRS, voir GeoSPARQLOperations .

La configuration d'un index spatial peut être effectuée via io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLConfig . Des méthodes supplémentaires pour créer, charger et enregistrer des index spatiaux sont fournies dans io.github.galbiston.geosparql_jena.spatial.SpatialIndex .

Les systèmes de référence spatiale/de coordonnées utilisent une variété de systèmes de mesure pour définir les distances. Ceux-ci peuvent être spécifiés à l'aide d'un identifiant URI, sous forme d'URL ou d'URN, la conversion étant effectuée automatiquement si nécessaire. Il convient de noter qu'il existe une erreur inhérente aux systèmes de référence spatiale et qu'une certaine variation des valeurs peut se produire entre différents systèmes.

Le tableau suivant donne quelques exemples d'unités prises en charge (des unités supplémentaires peuvent être ajoutées à UnitsRegistry à l'aide de l'API javax.measure.Unit. Ces URI se trouvent toutes dans l'espace de noms http://www.opengis.net/def/uom/ OGC/1.0/ et utilisez ici les unités de préfixe .

URI La description
unités:kilomètre ou unités:kilomètre Kilomètres
unités:mètre ou unités:mètre Mètres
unités:mile ou unités:statuteMile Milles
unités:degré Degrés
unités:radian Radians

La liste complète des unités par défaut peut être trouvée dans io.github.galbiston.geosparql_jena.implementation.vocabulary.Unit_URI .

Prise en charge du langage de balisage géographique (GML)

Le profil GML pris en charge est GML 2.0 Simple Features Profile (10-100r3), qui est un profil de GML 3.2.1 (07-036r1). Le profil restreint les formes géométriques autorisées dans GML 3.2.1 à un sous-ensemble, voir 10-100r3 page 22. Le profil prend en charge les formes Points, LineString et Polygon utilisées dans WKT. Il existe également des sérialisations de formes supplémentaires disponibles dans le profil qui n'existent pas dans WKT ou JTS pour fournir des représentations simplifiées qui utiliseraient autrement des LineStrings ou des Polygons. Les courbes peuvent être décrites par LineStringSegment, Arc, Circle et CircleByCenterPoint. Les surfaces peuvent être formées de la même manière que les polygones ou à l'aide de courbes. Ces formes supplémentaires peuvent être lues dans le cadre d'un jeu de données ou d'une requête, mais ne seront pas produites si le SRS de la forme est transformé, à la place une représentation LineString ou Polygon sera produite.

Les détails de la structure GML de ces formes peuvent être trouvés dans les schémas geometryPrimitives.xsd, geometryBasic0d1d.xsd, geometryBasic2d.xsd et geometryAggregates.xsd.

La labellisation des collections est la suivante :

Collection Géométrie
Multipoint Point
MultiCurve Chaîne de Ligne, Courbe
Multisurface Polygone, Surface
MultiGéométrie Point, chaîne de ligne, courbe, polygone, surface

Fonctions spatiales Apache Jena/prédicats géographiques WGS84

Le module jena-spatial contient plusieurs fonctions SPARQL pour interroger des ensembles de données à l'aide des prédicats WGS84 Geo pour la latitude ( http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat ) et la longitude ( http://www.w3 .org/2003/01/geo/wgs84_pos#long ). Ces fonctions jena-spatiales sont prises en charge à la fois pour les prédicats Geo et les littéraux géométriques, c'est-à-dire un jeu de données GeoSPARQL. Des fonctions de filtre SPARQL supplémentaires ont été fournies pour convertir les propriétés de prédicat Geo en chaînes WKT et calculer les distances Grand Cercle et Euclidienne.

La forme de représentation spatiale du prédicat Geo est limitée aux seules formes « Point » dans le système de référence spatiale/de coordonnées WGS84. Les prédicats Geo sont des propriétés de l'entité et n'utilisent pas les propriétés et la structure de la norme GeoSPARQL, y compris les littéraux géométriques. Des méthodes sont disponibles pour convertir les ensembles de données des prédicats Geo en structure GeoSPARQL, voir : io.github.galbiston.geosparql_jena.configuration.GeoSPARQLOperations

Les relations spatiales et la réécriture des requêtes de GeoSPARQL décrites précédemment ont été implémentées pour les prédicats Geo. Cependant, seules certaines relations spatiales sont valables pour les relations point à point. Référez-vous aux pages 8-10 de la norme 11-052r4 GeoSPARQL pour plus de détails.

Les prédicats géographiques peuvent être convertis en littéraux géométriques dans la requête, puis utilisés avec les fonctions de filtre GeoSPARQL.

Alternativement, l'utilisation de plus de formes, de relations et de systèmes de référence spatiale peut être obtenue en convertissant l'ensemble de données en structure GeoSPARQL.

Les jeux de données peuvent contenir à la fois des prédicats géographiques et des littéraux géométriques sans interférence. Cependant, un jeu de données contenant les deux types n'examinera que les entités qui ont des littéraux géométriques pour les relations spatiales, c'est-à-dire que la vérification des prédicats géographiques est une solution de repli lorsque les littéraux géométriques ne sont pas trouvés. Il est donc ne pas recommandé d'insérer de nouvelles propriétés de prédicat Geo après qu'un jeu de données a été converti en structure GeoSPARQL (à moins que la géométrie et les littéraux géométriques correspondants ne soient inclus).

Ces fonctions de filtrage sont disponibles dans l'espace de noms http://jena.apache.org/function/spatial# et utilisent ici le préfixe spatialF .

Nom de la fonction La description
?wktString spatialF:convertirLatLon(?lat, ?lon) Convertit les valeurs doubles Lat et Lon en chaîne WKT d'un point avec WGS84 SRS.
?wktString spatialF:convertirLatLonBox(?latMin, ?lonMin, ?latMax, ?lonMax) Convertit les valeurs doubles Lat et Lon en chaîne WKT d'un polygone formant une boîte avec WGS84 SRS.
?booléen spatialF:égal(?geomLit1, ?geomLit2) Vrai, si geomLit1 est spatialement égal à geomLit2.
?booléen spatialF:à proximité(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitésURI) Vrai, si geomLit1 est à l'intérieur distance de geomLit2 en utilisant la distance unités.
?booléen spatialF:dansCircle(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitésURI) Vrai, si geomLit1 est à l'intérieur distance de geomLit2 en utilisant la distance unités.
?radians spatialF:angle(?x1, ?y1, ?x2, ?y2) Angle dans le sens des aiguilles d'une montre à partir de l'axe y du point (x1,y1) au point (x2,y2) en 0 à 2π radians.
?degrés spatialF:angleDeg(?X, ?y1, ?x2, ?y2) Angle dans le sens des aiguilles d'une montre à partir de l'axe y du point (x1,y1) au point (x2,y2) de 0 à 360 degrés.
?distance spatialF:distance(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitésURI) Distance entre deux littéraux géométriques en distance unités. Choisit la mesure de distance en fonction du type SRS. Great Circle distance for Geographic SRS and Euclidean otherwise.
?radians spatialF:azimuth(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:azimuthDeg(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:greatCircle(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Lat/Lon Points in distance units.
?distance spatialF:greatCircleGeom(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Geometry Literals in distance units. Use http://www.opengis.net/def/function/geosparql/distance from GeoSPARQL standard for Euclidean distance.
?geomLit2 spatialF:transform(?geomLit1, ?datatypeURI, ?srsURI) Transform Geometry Literal by Datatype and SRS.
?geomLit2 spatialF:transformDatatype(?geomLit1, ?datatypeURI) Transform Geometry Literal by Datatype.
?geomLit2 spatialF:transformSRS(?geomLit1, ?srsURI) Transform Geometry Literal by SRS.

These property functions are available in the http://jena.apache.org/spatial# namespace and here use the prefix spatial . This is the same namespace as the jena-spatial functions utilise and these form direct replacements. The subject Feature may be bound, to test the pattern is true, or unbound, to find all cases the pattern is true. These property functions require a Spatial Index to be setup for the dataset.

The optional ?limit parameter restricts the number of results returned. The default value is -1 which returns all results. No guarantee is given for ordering of results. The optional ?unitsURI parameter specifies the units of a distance. The default value is kilometres through the string or resource http://www.opengis.net/def/uom/OGC/1.0/kilometre .

The spatial:equals property function behaves the same way as the main GeoSPARQL property functions. Either, both or neither of the subject and object can be bound. A Spatial Index is ne pas required for the dataset with the spatial:equals property function.

Function Name La description
?spatialObject1 spatial:equals ?spatialObject2 Trouve spatialObjects (i.e. features ou alors geometries) that are spatially equal.
?feature spatial:intersectBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:intersectBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:withinBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:withinBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Trouve features that are within the provided box, up to the limite.
?feature spatial:nearby(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:nearbyGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:withinCircle(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:withinCircleGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.

The Cardinal Functions find all Features that are present in the specified direction. In Geographic spatial reference systems (SRS), e.g. WGS84 and CRS84, the East/West directions wrap around. Therefore, a search is made from the shape's edge for up to half the range of the SRS (i.e. 180 degrees in WGS84) and will continue across the East/West boundary if necessary. In other SRS, e.g. Projected onto a flat plane, the East/West check is made from the shape's edge to the farthest limit of the SRS range, i.e. there is no wrap around.

Cardinal Function Name La description
?feature spatial:north(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are North of the Lat/Lon point (point to +90 degrees), up to the limite.
?feature spatial:northGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are North of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:south(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are South of the Lat/Lon point (point to -90 degrees), up to the limite.
?feature spatial:southGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are South of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:east(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are East of the Lat/Lon point (point plus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limite.
?feature spatial:eastGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are East of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:west(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are West of the Lat/Lon point (point minus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limite.
?feature spatial:westGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are West of the Geometry Literal, up to the limite.

Geometry Property Filter Functions

The GeoSPARQL standard provides a set of properties related to geometries, see Section 8.4. These are applied on the Geometry resource and are automatically determined if not asserted in the data. However, it may be necessary to retrieve the properties of a Geometry Literal directly without an associated Geometry resource. Filter functions to do this have been included as part of the http://www.opengis.net/def/function/geosparql/ namespace as a minor variation to the GeoSPARQL standard. The relevant functions using the geof prefix are:

Geometry Property Filter Function Name La description
?integer geof:dimension(?geometryLiteral) Topological dimension, e.g. 0 for Point, 1 for LineString and 2 for Polygon.
?integer geof:coordinateDimension(?geometryLiteral) Coordinate dimension, e.g. 2 for XY coordinates and 4 for XYZM coordinates.
?integer geof:spatialDimension(?geometryLiteral) Spatial dimension, e.g. 2 for XY coordinates and 3 for XYZM coordinates.
?boolean geof:isEmpty(?geometryLiteral) True, if geometry is empty.
?boolean geof:isSimple(?geometryLiteral) True, if geometry is simple.
?boolean geof:isValid(?geometryLiteral) True, if geometry is topologically valid.

A dataset that follows the GeoSPARQL Feature-Geometry-GeometryLiteral can have simpler SPARQL queries without needing to use these functions by taking advantage of the Query Rewriting functionality. The geof:isValid filter function and geo:isValid property for a Geometry resource are not part of the GeoSPARQL standard but have been included as a minor variation.

The following individuals have made contributions to this project:

Why Use This Implementation?

There are several implementations of the GeoSPARQL standard. The conformance and completeness of these implementations is difficult to ascertain and varies between features.

However, the following may be of interest when considering whether to use this implementation based on reviewing several alternatives.

This Implementation Other Implementations
Implements all six components of the GeoSPARQL standard. Generally partially implement the Geometry Topology and Geometry Extensions. Do not implement the Query Rewrite Extension.
Pure Java and does not require a supporting relational database. Configuration requires a single line of code (although Apache SIS may need some setting up, see above). Require setting up a database, configuring a geospatial extension and setting environment variables.
Uses Apache Jena, which conforms to the W3C standards for RDF and SPARQL. New versions of the standards will quickly feed through. Not fully RDF and SPARQL compliant, e.g. RDFS/OWL inferencing or SPARQL syntax. Adding your own schema may not produce inferences.
Automatically determines geometry properties and handles mixed cases of units or coordinate reference systems. The GeoSPARQL standard suggests this approach but does not require it. Tend to produce errors or no results in these situations.
Performs indexing and caching on-demand which reduces set-up time and only performs calculations that are required. Perform indexing in the data loading phase and initialisation phase, which can lead to lengthy delays (even on relatively small datasets).
Uses JTS which does not truncate coordinate precision and applies spatial equality. May truncate coordinate precision and apply lexical equality, which is quicker but does not comply with the GeoSPARQL standard.


10. Interval and Ratio Levels

Intervalle et ratio are the two highest levels of measurement in Stevens' original system. Unlike nominal- and ordinal-level data, which are qualitative in nature, interval- and ratio-level data are quantitative. Examples of interval level data include temperature and year. Examples of ratio level data include distance and area (e.g., acreage). The scales are similar in so far as units of measurement are arbitrary (Celsius versus Fahrenheit, Gregorian versus Islamic calendar, English versus metric units). The scales differ in that the zero point is arbitrary on interval scales, but not on ratio scales. For instance, zero degrees Fahrenheit and zero degrees Celsius are different temperatures, and neither indicates the absence of temperature. Zero meters and zero feet mean exactly the same thing, however. An implication of this difference is that a quantity of 20 measured at the ratio scale is twice the value of 10, a relation that does not hold true for quantities measured at the interval level (20 degrees is not twice as warm as 10 degrees).

Parce que interval and ratio level data represent positions along continuous number lines, rather than members of discrete categories, they are also amenable to analysis using inferential statistical techniques. Correlation and regression, for example, are commonly used to evaluate relationships between two or more data variables. Such techniques enable analysts to infer not only the form of a relationship between two quantitative data sets, but also the strength of the relationship.


4.5. Building Indexes

Indexes are what make using a spatial database for large data sets possible. Without indexing, any search for a feature would require a "sequential scan" of every record in the database. Indexing speeds up searching by organizing the data into a search tree which can be quickly traversed to find a particular record. PostgreSQL supports three kinds of indexes by default: B-Tree indexes, R-Tree indexes, and GiST indexes.

B-Trees are used for data which can be sorted along one axis for example, numbers, letters, dates. GIS data cannot be rationally sorted along one axis (which is greater, (0,0) or (0,1) or (1,0)?) so B-Tree indexing is of no use for us.

R-Trees break up data into rectangles, and sub-rectangles, and sub-sub rectangles, etc. R-Trees are used by some spatial databases to index GIS data, but the PostgreSQL R-Tree implementation is not as robust as the GiST implementation.

GiST (Generalized Search Trees) indexes break up data into "things to one side", "things which overlap", "things which are inside" and can be used on a wide range of data-types, including GIS data. PostGIS uses an R-Tree index implemented on top of GiST to index GIS data.

4.5.1. GiST Indexes

GiST stands for "Generalized Search Tree" and is a generic form of indexing. In addition to GIS indexing, GiST is used to speed up searches on all kinds of irregular data structures (integer arrays, spectral data, etc) which are not amenable to normal B-Tree indexing.

Once a GIS data table exceeds a few thousand rows, you will want to build an index to speed up spatial searches of the data (unless all your searches are based on attributes, in which case you'll want to build a normal index on the attribute fields).

The syntax for building a GiST index on a "geometry" column is as follows:

Building a spatial index is a computationally intensive exercise: on tables of around 1 million rows, on a 300MHz Solaris machine, we have found building a GiST index takes about 1 hour. After building an index, it is important to force PostgreSQL to collect table statistics, which are used to optimize query plans:

GiST indexes have two advantages over R-Tree indexes in PostgreSQL. Firstly, GiST indexes are "null safe", meaning they can index columns which include null values. Secondly, GiST indexes support the concept of "lossiness" which is important when dealing with GIS objects larger than the PostgreSQL 8K page size. Lossiness allows PostgreSQL to store only the "important" part of an object in an index -- in the case of GIS objects, just the bounding box. GIS objects larger than 8K will cause R-Tree indexes to fail in the process of being built.

4.5.2. Using Indexes

Ordinarily, indexes invisibly speed up data access: once the index is built, the query planner transparently decides when to use index information to speed up a query plan. Unfortunately, the PostgreSQL query planner does not optimize the use of GiST indexes well, so sometimes searches which should use a spatial index instead default to a sequence scan of the whole table.

If you find your spatial indexes are not being used (or your attribute indexes, for that matter) there are a couple things you can do:

Firstly, make sure statistics are gathered about the number and distributions of values in a table, to provide the query planner with better information to make decisions around index usage. For PostgreSQL 7.4 installations and below this is done by running update_geometry_stats([table_name, column_name]) (compute distribution) and VACUUM ANALYZE [table_name] [column_name] (compute number of values). Starting with PostgreSQL 8.0 running VACUUM ANALYZE will do both operations. You should regularly vacuum your databases anyways -- many PostgreSQL DBAs have VACUUM run as an off-peak cron job on a regular basis.

If vacuuming does not work, you can force the planner to use the index information by using the SET ENABLE_SEQSCAN=OFF commander. You should only use this command sparingly, and only on spatially indexed queries: generally speaking, the planner knows better than you do about when to use normal B-Tree indexes. Once you have run your query, you should consider setting ENABLE_SEQSCAN back on, so that other queries will utilize the planner as normal.

As of version 0.6, it should not be necessary to force the planner to use the index with ENABLE_SEQSCAN .

If you find the planner wrong about the cost of sequential vs index scans try reducing the value of random_page_cost in postgresql.conf or using SET random_page_cost=#. Default value for the parameter is 4, try setting it to 1 or 2. Decrementing the value makes the planner more inclined of using Index scans.


Apache Jena Spatial Functions/WGS84 Geo Predicates

The jena-spatial module contains several SPARQL functions for querying datasets using the WGS84 Geo predicates for latitude ( http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#lat ) and longitude ( http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#long ). These jena-spatial functions are supported for both Geo predicates and Geometry Literals, i.e. a GeoSPARQL dataset. Additional SPARQL filter functions have been provided to convert Geo predicate properties into WKT strings and calculate Great Circle and Euclidean distances. The jena-spatial functions require setting up a Spatial Index for the target Dataset, e.g. GeoSPARQLConfig.setupSpatialIndex(dataset) , see Spatial Index section.

Supported Features

The Geo predicate form of spatial representation is restricted to only &lsquoPoint&rsquo shapes in the WGS84 spatial/coordinate reference system. The Geo predicates are properties of the Feature and do not use the properties and structure of the GeoSPARQL standard, including Geometry Literals. Methods are available to convert datasets from Geo predicates to GeoSPARQL structure, see: org.apache.jena.geosparql.configuration.GeoSPARQLOperations

The spatial relations and query re-writing of GeoSPARQL outlined previously has been implemented for Geo predicates. However, only certain spatial relations are valid for Point to Point relationships. Refer to pages 8-10 of 11-052r4 GeoSPARQL standard for more details.

Geo predicates can be converted to Geometry Literals in query and then used with the GeoSPARQL filter functions.

Alternatively, utilising more shapes, relations and spatial reference systems can be achieved by converting the dataset to the GeoSPARQL structure.

Datasets can contain both Geo predicates and Geometry Literals without interference. However, a dataset containing both types will only examine those Features which have Geometry Literals for spatial relations, i.e. the check for Geo predicates is a fallback when Geometry Literals aren&rsquot found. Therefore, it is ne pas recommended to insert new Geo predicate properties after a dataset has been converted to GeoSPARQL structure (unless corresponding Geometry and Geometry Literals are included).

Filter Functions

These filter functions are available in the http://jena.apache.org/function/spatial# namespace and here use the prefix spatialF .

Function Name La description
?wktString spatialF:convertLatLon(?lat, ?lon) Converts Lat and Lon double values into WKT string of a Point with WGS84 SRS.
?wktString spatialF:convertLatLonBox(?latMin, ?lonMin, ?latMax, ?lonMax) Converts Lat and Lon double values into WKT string of a Polygon forming a box with WGS84 SRS.
?boolean spatialF:equals(?geomLit1, ?geomLit2) True, if geomLit1 is spatially equal to geomLit2.
?boolean spatialF:nearby(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitsURI) True, if geomLit1 is within distance de geomLit2 using the distance units.
?boolean spatialF:withinCircle(?geomLit1, ?geomLit2, ?distance, ?unitsURI) True, if geomLit1 is within distance de geomLit2 using the distance units.
?radians spatialF:angle(?x1, ?y1, ?x2, ?y2) Angle clockwise from y-axis from Point(x1,y1) to Point (x2,y2) in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:angleDeg(?x, ?y1, ?x2, ?y2) Angle clockwise from y-axis from Point(x1,y1) to Point (x2,y2) in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:distance(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Distance between two Geometry Literals in distance units. Chooses distance measure based on SRS type. Great Circle distance for Geographic SRS and Euclidean otherwise.
?radians spatialF:azimuth(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 2π radians.
?degrees spatialF:azimuthDeg(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2) Forward azimuth clockwise from North between two Lat/Lon Points in 0 to 360 degrees.
?distance spatialF:greatCircle(?lat1, ?lon1, ?lat2, ?lon2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Lat/Lon Points in distance units.
?distance spatialF:greatCircleGeom(?geomLit1, ?geomLit2, ?unitsURI) Great Circle distance (Vincenty formula) between two Geometry Literals in distance units. Use http://www.opengis.net/def/function/geosparql/distance from GeoSPARQL standard for Euclidean distance.
?geomLit2 spatialF:transform(?geomLit1, ?datatypeURI, ?srsURI) Transform Geometry Literal by Datatype and SRS.
?geomLit2 spatialF:transformDatatype(?geomLit1, ?datatypeURI) Transform Geometry Literal by Datatype.
?geomLit2 spatialF:transformSRS(?geomLit1, ?srsURI) Transform Geometry Literal by SRS.

Property Functions

These property functions are available in the http://jena.apache.org/spatial# namespace and here use the prefix spatial . This is the same namespace as the jena-spatial functions utilise and these form direct replacements. The subject Feature may be bound, to test the pattern is true, or unbound, to find all cases the pattern is true. These property functions require a Spatial Index to be setup for the dataset.

The optional ?limit parameter restricts the number of results returned. The default value is -1 which returns all results. No guarantee is given for ordering of results. The optional ?unitsURI parameter specifies the units of a distance. The default value is kilometres through the string or resource http://www.opengis.net/def/uom/OGC/1.0/kilometre .

The spatial:equals property function behaves the same way as the main GeoSPARQL property functions. Either, both or neither of the subject and object can be bound. A Spatial Index is ne pas required for the dataset with the spatial:equals property function.

Function Name La description
?spatialObject1 spatial:equals ?spatialObject2 Trouve spatialObjects (i.e. features ou alors geometries) that are spatially equal.
?feature spatial:intersectBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:intersectBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:withinBox(?latMin ?lonMin ?latMax ?lonMax [ ?limit]) Trouve features that intersect the provided box, up to the limite.
?feature spatial:withinBoxGeom(?geomLit1 ?geomLit2 [ ?limit]) Trouve features that are within the provided box, up to the limite.
?feature spatial:nearby(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:nearbyGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:withinCircle(?lat ?lon ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.
?feature spatial:withinCircleGeom(?geomLit ?radius [ ?unitsURI [ ?limit]]) Trouve features that are within radius du distance units, up to the limite.

The Cardinal Functions find all Features that are present in the specified direction. In Geographic spatial reference systems (SRS), e.g. WGS84 and CRS84, the East/West directions wrap around. Therefore, a search is made from the shape&rsquos edge for up to half the range of the SRS (i.e. 180 degrees in WGS84) and will continue across the East/West boundary if necessary. In other SRS, e.g. Projected onto a flat plane, the East/West check is made from the shape&rsquos edge to the farthest limit of the SRS range, i.e. there is no wrap around.

Cardinal Function Name La description
?feature spatial:north(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are North of the Lat/Lon point (point to +90 degrees), up to the limite.
?feature spatial:northGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are North of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:south(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are South of the Lat/Lon point (point to -90 degrees), up to the limite.
?feature spatial:southGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are South of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:east(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are East of the Lat/Lon point (point plus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limite.
?feature spatial:eastGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are East of the Geometry Literal, up to the limite.
?feature spatial:west(?lat ?lon [ ?limit]) Trouve features that are West of the Lat/Lon point (point minus 180 degrees longitude, wrapping round), up to the limite.
?feature spatial:westGeom(?geomLit [ ?limit]) Trouve features that are West of the Geometry Literal, up to the limite.


Plans and surveys

There are many types of plans you can search for online.

Historical survey plans and field notes are held at Public Record Office Victoria.

Parish plans define the positions and dimensions of all Crown allotments within a parish. You can search and view parish plans online through LANDATA or an authorised information broker.

Plans of subdivision depict the break-up of a piece freehold land, showing parcels of land (commonly called lots) that can be sold separately.

If you know the plan of subdivision number, you can easily search for a plan online for a fee through LANDATA® or an authorised information broker.

Survey plans and abstracts of field records are certified by licensed surveyors and show a summary of information used by a surveyor to establish the boundaries and dimensions of a piece of land.

These plans commonly show reference marks, building boundaries, fencing and measurement notations.


As far as off-the-shelf solutions go, many commercial 802.11 networking infrastructures support triangulation of both host computers and "rogue" APs by comparing the signal strength of the source among all the APs that can see the signal. I've used trapeze wireless systems that import autocad maps that include things like building materials (to compensate for different signal attenuations from drywall vs brick vs steel reinforced concrete). It then draws a picture that has all stations and APs. I believe cisco and aruba have similar tools.

You can't do it with one or even two observing stations, but you could probably do it with a mobile observing station and GPS. I'm not sure what software there is to do such a thing but the usual suspects such as netstumbler may well support such a feature.

You can do some basic Radio Direction Finding to locate the signal.

At 2.4 GHz it is easy to come across antennas with small beamwidths. Sweeping one around while watching the signal strength should give you a good idea of what direction the AP is in.

Do that from a few physically separated locations and you will have the beginnings of a triangulation. It doesn't have to be super accurate to get a good idea of where the transmitter is located.

The faster your signal strength indicator, the better. On a radio with an analog meter, it's amazing how fast you can "walk down" a transmitter with a modest yagi antenna.

By itself, there is no way to get that information from a wifi signal. Google, however, has indexed wifi access points with their locations. So they are able to tell where you are based on the wifi AP you are connected to. In a case like that, it is possible to get a location based on wifi.

If you've got an android phone try OpenSignalMaps, click on the wifi/cells toggle on the bottom left to see the wifi info. Shows the positions of wifi routers on a map.

I would like to point your attention to the following project and software:

The ghetto way of doing the same, is to use a directional antenna with netstumbler, or something that shows signal strength. Find the maximum strength with the directional antenna, mark the angle, and try again from another point or two. Triangulate, and you'll know the location of the access point.

Or spend your weekend building some insane tripod location thingy :).

Sometimes if you plug the gateway IP into an IP to Location database you get decent results. You might need to use traceroute to find the first IP that isn't one of the RFC1918 private networks IPs.

As mentioned you can use radio direction finding to locate the signal. That works by taking multiple antennas and doing an operation called beam forming by timing variance to get the general direction. It's also possible to do a timing triangulation if you have three receivers that can all pick up the signal and you know the exact location of each.

The military uses radio direction finding most of the time from mobile units. They log position, signal strength, and cut bearing and a computer lays these on a map over time and you'll get a good idea of the transmitter location.

Another method used is basically the old warm/cold game. You have a unit that logs position and signal strength and walk around until you find it. The nicer units will overlay a map to give you a general idea where to go but over a bit of time you'll get the location.


A big business built around a tough job

For local logistics companies and the Government of Nepal, Everest is big business. A typical spot on a commercial team costs anywhere from $40,000 to $100,000 depending on the level of service and the expertise of the outfitter. The Ministry of Tourism reported collecting $5.2 million in 2018 permit fees.

The industry is built on the backs of a small cadre of professional Nepalese guides who work together each spring to prepare the route with fixed ropes and ladders, stock each camp with essentials like tents, stoves, bottled oxygen, and food, and then patiently coach their foreign guests up to the summit. Although historically it was the Sherpas—the Tibetan tribe of people who live closest to the mountain—who were hired by expeditions to carry loads of supplies up the mountain, today there are multiple ethnic groups who find employment on the mountain, leading to the less-catchy moniker of “high-altitude mountain worker.” For a typical three-to-four-month Everest expedition, most earn between $2,500 and $5,000. In recent years, thanks to educational opportunities like the Khumbu Climbing Center, Nepalese guides have begun to receive training and certifications to international standards.


Voir la vidéo: Suoran ympyräkartion pinta ala (Octobre 2021).