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Problèmes de nodata en algèbre cartographique


Une question bidon. Je dois changer toutes les valeurs de mes rasters en valeurs. J'ai pu le faire correctement dans le calculateur d'évaluateur simplement en multipliant le calque par zéro et en en ajoutant un (my_layer * 0+1), mais quand je fais la même chose dans arcpy, pour une raison quelconque, cela fonctionne pour une partie de mon raster, mais pour certains, cela change également toutes les cellules nodata en cellules. Les valeurs nodata dans différents rasters sont différentes car mes rasters ont été générés à partir de données sources différentes. Ne reconnaît-il pas certaines valeurs nodata ? Si c'est le cas, c'est étrange car cela les affiche correctement lorsque je les importe simplement sur le mxd. Des idées sur pourquoi cela fonctionne parfois, mais parfois pas ?

Voici le script exact :

bin_test = arcpy.Raster("F:/datasets/map1.img")*0+1

Ma façon préférée de gérer cela serait d'utiliser une instruction Con(IsNull)…

Fondamentalement, l'utilisation d'une instruction Con vous permet de définir une condition ; si c'est vrai, faites ceci, si c'est faux, faites ceci - y compris en laissant les valeurs telles qu'elles étaient.

Donc dans ce cas, je serais tenté de faire quelque chose comme

Con(EstNull(monRaster), monRaster, 1)

Ce qui dit en gros :

  • Configurer une condition pour tester les cellules dans myRaster pour NoData (IsNull)
  • Si c'est NoData, laissez-le comme NoData
  • Sinon, convertissez la valeur de la cellule en 1

Quelques documentations :

… Je ne sais pas, cependant, pourquoi vos cellules NoData sont multipliées en quelque chose d'autre que NoData…


NoData est défini de différentes manières selon la source raster, y compris numériquement. (Vous pouvez le rechercher dans les propriétés raster si vous êtes curieux de savoir quelle est la valeur réelle de vos jeux de données particuliers.)

Je suggère plutôt d'utiliser Reclassify au lieu de Raster Calculator, qui peut soit ignorer explicitement les valeurs NoData (en les laissant NoData), soit les inclure explicitement (en les remplaçant par 1). Il n'est pas tout à fait clair pour moi si vous voulez ou non que ces valeurs NoData soient respectées, mais Reclassify fonctionne pour les deux scénarios.


Juste pour que vous sachiez qu'il y a un million de façons de le faire. Mais, cela dit, la multiplication est une méthode très indirecte, ces méthodes sont plus simples et efficaces, même en utilisant la calculatrice raster. Aller de cette façon au lieu de multiplier par zéro est probablement plus sûr avec différentes profondeurs de bits / formats de données…

Ces trois calculs devraient vous donner la même réponse :

dataraster = Con(IsNull(myRaster), myRaster, 1) dataraster = SetNull(IsNull(myRaster), 1) dataraster = Con(~ IsNull(myRaster), 1)

IDW - est-ce une erreur d'interpolation ?

Nous avons produit une carte interpolée à l'aide de l'outil IDW de l'extension Spatial Analyst, avec une taille de cellule de 1 000 mètres et une distance fixe de 4 000 mètres. Les autres paramètres sont définis par défaut. L'illustration ci-jointe montre un détail de ce qui semble être un résultat anormal : les sites d'échantillonnage sont indiqués avec les cercles rouges avec leur valeur en gras en italique. Les valeurs des cellules IDW sont indiquées au centre de la cellule. Quelqu'un pourrait-il expliquer pourquoi y a-t-il une cellule avec une valeur de 353 dans cette cellule au centre de la figure, alors qu'il n'y a pas de valeurs élevées à proximité. Quelle est la source de cet artefact ? Merci de votre aide.

par AdrianWelsh

Cela semble assez étrange d'avoir cette valeur aberrante au milieu comme ça. Avez-vous fait d'autres tests à ce sujet pour voir si ce genre de problème persiste ? Avez-vous essayé d'autres méthodes d'interpolation pour voir si vous obtenez des valeurs similaires ? Je me demande aussi si vous deviez essayer le même IDW avec les mêmes critères si vous obtiendriez les mêmes résultats.

Merci Adrien pour ta réponse rapide. J'ai essayé avec la distance variable IDW, le krigging et le voisin naturel de la SA, et la circulaire standard IDW avec un rayon de 4000 de l'analyste géostatistique, en gardant toujours la même taille de cellule (1 000 m) et ces méthodes ne montrent pas ce comportement. Cela semble se produire uniquement avec la distance fixe IDW. Cela se produit également dans certaines cellules limites, où il n'y a plus de points de données, comme dans l'illustration incluse. Est-ce bizarre ou explicable ?

par DanPatterson_Re fatigué

Si vous avez accès à l'analyste géostatistique, vous pouvez explorer l'utilisation et les limites de l'utilisation d'IDW compte tenu de certaines contraintes de données. Dans tous les cas, la rubrique d'aide est informative

par DanPatterson_Re fatigué

Je soupçonne que seuls deux points ont été trouvés dans le rayon de recherche Comment fonctionne IDW—Aide | ArcGIS pour le bureau

mais si vous lisez le texte dans un rayon fixe, ce n'est pas aussi clair que ce que vous pensez. Il est dommage que vos points d'observation soient clairsemés et quand vous en avez, ils sont très rapprochés. Vous avez une bonne combinaison de conditions insatisfaisantes en particulier pour un IDW qui limite le rayon de recherche et le nombre de points

Si je comprends bien, IDW étendrait le rayon de recherche si aucun point de données n'est trouvé dans la distance de recherche spécifiée. Je ne comprends pas pourquoi il existe une valeur de cellule plus élevée avec des cellules environnantes inférieures aux 353 valeurs aberrantes ou nulles.

par DanPatterson_Re fatigué

Les équations déterminantes sont celles des rubriques d'aide des géostats qui proviennent de

Burrough, P.A (plus divers auteurs selon l'édition)

Principes des Systèmes d'Information Géographique, première édition 1986, 2e 1998, 3e 2014 page 163 au plus tard. Wikipedia et bien d'autres citent exactement les mêmes équations.

Le problème de l'utilisation d'IDW pour donner votre distribution de points, même si le rayon de recherche augmente, réside dans le fait que les emplacements d'interpolation sont pour la plupart très éloignés des emplacements de points. Vous devrez obtenir les points utilisés pour déterminer la valeur de cette cellule et leur distance et faire le calcul. Je soupçonne que l'influence de cette valeur 353 dans l'ensemble des choses est assez faible. IDW n'est pas l'interpolateur à utiliser. En fait, je pourrais même suggérer qu'étant donné le regroupement de points serrés et la grande distance entre les clusters, il sera difficile d'interpoler quoi que ce soit de significatif autre que comme une entreprise mathématique. D'autres approches comme les diagrammes de Voronoï, divers calculs de densité pourraient conduire à une surface plus informative. Bien entendu, de telles conjectures pourraient être atténuées par une compréhension de l'objectif de la surface interpolée. est-ce pour montrer le modèle, le confinement, la localité d'occurrence et une variété d'autres choses. Dans tous les cas, les calculs sont disponibles à partir de diverses sources et pourraient être utilisés pour évaluer s'il y a une erreur dans les calculs ou si les informations fournies ne sont pas suffisantes pour déterminer quels points sont inclus lors d'une expansion de rayon. C'est l'une des raisons pour lesquelles je soupçonne que l'analyste géostatistique offre plus de flexibilité en matière de poids, d'inclusion de points et même de choses telles que la directionnalité de l'inclusion.


Problèmes de Nodata en algèbre cartographique - Systèmes d'Information Géographique

TRANSIT : boîte à outils pour une ancienne estimation du temps de navigation

L'analyse coût-surface dans l'environnement du système d'information géographique a été moins fréquemment utilisée dans l'étude de la navigation à voile ancienne que dans d'autres études du passé humain. L'analyse coût-surface de navigation implique l'utilisation d'outils SIG polyvalents mais peu faciles à appréhender et à mettre en œuvre. TRANSIT est un ArcGIS boîte à outils conçue pour faciliter l'analyse coût-surface de la navigation à voile ancienne. Il estime le temps de navigation à partir d'un emplacement de départ, en tenant compte des paramètres pertinents pour la génération d'une surface de coût anisotrope accumulée, en automatisant le flux de travail complexe requis pour pré- et post-traiter les données de manière significative. La boîte à outils peut produire des estimations raisonnables. Celles-ci doivent être considérées comme des valeurs gravitant autour de durées probablement passées, et non correspondant à des durées antérieures. Les valeurs estimées peuvent s'avérer utiles comme indication de l'ordre de grandeur de la durée des voyages passés, et comme cadre de référence pour mesurer l'espace maritime ancien à travers le temps.

La justification, l'utilisation et le contexte théorique de l'utilisation de l'outil sont décrits en détail dans :

Alberti G. 2017. TRANSIT : une boîte à outils SIG pour estimer la durée de la navigation à voile ancienne,dans Cartographie et sciences de l'information géographique (http://dx.doi.org/10.1080/15230406.2017.1403376)

Les données sont introduites dans la boîte à outils via son panneau de commande, qui est illustré dans la figure suivante. Pour une facilité d'utilisation, chaque champ est accompagné d'une courte documentation d'aide.

Vitesse du vent : raster représentant la vitesse du vent dans la zone d'étude. La vitesse doit être exprimée en km/h.

Direction du vent : raster représentant la direction du vent dans la zone d'étude. La direction doit être exprimée en degrés, suivant les conventions météorologiques (direction d'où souffle le vent).

Valeur d'échelle max : puisqu'un navire ne peut pas être aussi rapide que le vent, sa vitesse doit avoir un plafond supérieur. Le redimensionnement est effectué à l'aide de la formule suivante : Raster redimensionné = [(grille - Valeur min de la grille) * (Valeur d'échelle max - Valeur d'échelle min) / (Valeur max de la grille - Valeur min de la grille)] + Valeur d'échelle min, où grid est le raster de vitesse du vent en entrée, les valeurs d'échelle Min et Max sont les valeurs minimale et maximale du raster redimensionné en sortie. La valeur de l'échelle Min est automatiquement dérivée du raster de vitesse du vent masqué afin d'honorer la valeur minimale de la vitesse du vent enregistrée dans la zone d'étude. La valeur d'échelle Max est entrée par l'utilisateur et dépend de la vitesse théorique maximale du navire. La valeur suggérée de 22,22 (en km/h, correspondant à 12 nœuds) repose sur des rapports dans la littérature (voir Alberti 2017).

Masque terrestre : raster représentant l'étendue des masses continentales. L'utilisateur peut souhaiter utiliser un raster dans lequel les cellules représentant les masses continentales reçoivent une valeur NoData. Les rasters de vitesse et de direction du vent sont préparés en masquant les masses continentales avec une valeur NoData. Dans le cadre du workflow de la boîte à outils, ArcGIS utilisera Raster Calculator pour effectuer une opération d'algèbre cartographique simple dans laquelle les rasters de vitesse et de direction du vent sont ajoutés individuellement au masque de masse continentale. Comme, en algèbre cartographique, data plus NoData égale NoData , les cellules correspondant au terrain recevront NoData et seront donc exclues de l'analyse.

Emplacement source : données vectorielles (point shapefile) représentant l'emplacement de départ, c'est-à-dire l'emplacement à partir duquel le coût-surface cumulé sera calculé.

Facteur horizontal : exprime la diminution ou l'augmentation du coût selon que le mouvement de a vers b s'aligne ou non sur un flux horizontal. Le facteur est défini en évaluant d'abord ce que l'on appelle l'angle de déplacement relatif horizontal (HRMA), c'est-à-dire le décalage entre la direction du mouvement a-to-b et le flux horizontal. Ce dernier représente la direction horizontale au niveau de chaque cellule en tant que raster en entrée. Le HRMA varie de 0 à 180 (inclus) et est supposé symétrique d'environ 0 180 degrés représentent un mouvement opposé à la direction définie par le raster de flux horizontal. Une fois le HRMA défini, il est recherché dans le tableau des facteurs horizontaux définis par l'utilisateur et le facteur horizontal correspondant est déterminé. Un facteur supérieur à 1 augmentera le coût du déplacement, tandis que l'inverse est vrai pour un facteur inférieur à 1. La relation entre les performances potentielles du navire et des allures spécifiques est utilisée pour élaborer un tableau de facteurs horizontaux personnalisés (voir : Alberti 2017). Les facteurs horizontaux suggérés pour la navigation à voile sont : 1 pour fonctionnement (0-34 degrés) et portée du faisceau (68-90 degrés) 0,42 pour large portée ( 35-67 degrés) 2,5 pour au plus près (91-113 degrés) 10 pour Ne pas aller ( 114-180 degrés). Le facteur subjectif de 10 gonfle considérablement le temps qu'il faut pour traverser chaque cellule dans le sens interdit. Cela rend la navigation au près relativement moins coûteuse (c'est-à-dire plus pratique) que de se déplacer directement contre la direction du vent. Les utilisateurs peuvent personnaliser les facteurs dans le HRMA comme ils le jugent approprié pour leurs questions de recherche. Les chiffres entre parenthèses se réfèrent aux points d'angle de voile suivent la convention SIG pour le HRMA. Cette convention renverse la convention nautique selon laquelle le vent est considéré comme venant de 0 degré. L'utilisateur peut vouloir utiliser le menu déroulant pour sélectionner un tableau personnalisé (au format .txt) dont le contenu doit être organisé en deux colonnes sans en-tête : la première stocke les valeurs HRMA de 0 à 180 (inclus), la seconde indique le facteur horizontal correspondant.

Output_folder : le dossier dans lequel l'utilisateur souhaite enregistrer toutes les sorties de l'analyse. Les fichiers suivants seront produits :

  • wind_sp_msk (raster de vitesse du vent masqué)
  • wind_dir_msk (raster de direction du vent masqué)
  • w_sp_resc (raster de vitesse du vent redimensionné)
  • sea_lev_msk (raster masqué du niveau de la mer)
  • pace_hkm (raster d'allure, en h/km)
  • accum_cost (raster de coût cumulé)
  • acc_cst_adj (raster de coût cumulé ajusté)
  • backl (raster de backlink)
  • jours (coût cumulé ajusté exprimé en jours)
  • 1day_contours (shapefile représentant les isochrones à intervalles de 1 jour)
  • 3h_contours (shapefile représentant les isochrones à intervalles de 3 heures)

Le raster de backlink peut être introduit (avec le raster de coût accumulé ajusté) dans l'outil Cost Path d'ArcGIS pour calculer le chemin de navigation à voile le moins coûteux de l'emplacement source aux emplacements de destination.


Utilisation de la théorie spatiale floue pour la modélisation de la passabilité du terrain

Le support géographique des processus décisionnels repose sur divers produits géographiques, généralement sous forme numérique, qui proviennent de diverses fondations et sources. Chaque produit peut être caractérisé par sa qualité ou par sa valeur d'utilité pour le type de tâche ou groupe de tâches donné, pour lequel le produit est utilisé. Ils ont également généralement des caractéristiques différentes et peuvent donc influencer de manière très significative le matériau analytique résultant. L'objectif de l'article est de contribuer à la solution de la question de savoir comment il est possible de travailler avec diverses informations géographiques spatiales afin que l'utilisateur ait une idée du produit résultant. Le concept d'ensembles flous est utilisé pour la représentation de classes, dont les limites ne sont pas clairement (pas nettement) définies, à savoir, l'approche floue dans les opérations de superposition réalisées dans l'environnement ESRI ArcGIS. L'article est basé sur un projet de recherche en cours de résolution à la Faculté des technologies militaires de l'Université de la Défense. Les recherches portent sur l'influence des facteurs géographiques et climatiques sur l'activité des forces armées et du Système de Secours Intégré.

1. Introduction

L'aide géographique aux processus décisionnels repose sur divers produits géographiques, généralement sous forme numérique, qui proviennent de diverses fondations et sources. Chaque produit peut être caractérisé par sa qualité [1, 2] ou par sa valeur d'utilité pour le type de tâche ou groupe de tâches donné, pour lequel le produit est utilisé [3, 4]. Dans les deux cas, entre autres, la précision positionnelle et thématique est évaluée soit en tant que valeur donnée exactement, par exemple, erreur quadratique moyenne de position, erreur probable, etc., soit en tant que niveau de satisfaction des exigences de l'utilisateur exprimé en pourcentage [5] . Les processus décisionnels sont basés sur une prise de décision multicritère, dans laquelle de nombreux facteurs sont impliqués [6]. Par une combinaison appropriée de divers facteurs, des produits analytiques sont créés. Ils sont la base pour répondre à des questions telles que « Que se passe-t-il si… ? » C'est la raison pour laquelle diverses fondations sont utilisées pour le soutien géographique. Ils ont également généralement des caractéristiques différentes et peuvent donc influencer de manière très significative le matériau analytique résultant. L'objectif de l'article est de contribuer à la solution de la question de savoir comment il est possible de travailler avec diverses informations géographiques spatiales afin que l'utilisateur ait une idée du produit résultant. L'article est basé sur un projet de recherche en cours de résolution à la Faculté des technologies militaires de l'Université de la Défense. Les recherches portent sur l'influence des facteurs géographiques et climatiques sur l'activité des forces armées et du Système de Secours Intégré.

Dans le cadre du travail sur la solution du projet, l'équipe de résolution de problèmes a continué avec le développement de modèles d'influences des facteurs géographiques et climatiques sur la franchissabilité du terrain. Dans la période évaluée, l'équipe s'est concentrée sur le développement de la théorie des modèles, sur les moyens de visualiser l'imprécision des résultats causée par l'inhomogénéité des données de support, en combinant leurs caractéristiques au sein des analyses effectuées, etc. À ces fins, la logique floue a été utilisée.

2. L'imprécision des informations spatiales

Les types et procédures d'analyses géoprocédurales couramment utilisés supposent que les données utilisées sont créées avec des limites explicites et nettes qui restreignent la position des objets individuels.

La qualité technique de l'établissement de la position de ces limites est généralement donnée par les critères mentionnés ci-dessus, tels que l'erreur quadratique moyenne de position de sa détermination. La qualité technique repose sur des méthodes de mesure ou de numérisation de fondation.

Les limites de nombreux éléments géographiques ne sont cependant que le résultat de la perception humaine et non d'une véritable affaire. Même en cas d'existence d'une frontière discrète réelle, la ligne frontière peut être inexacte en raison de l'imprécision des données ou de leur interprétation. La végétation ou les types de sols sont des exemples typiques d'éléments géographiques où il n'y a pas de limites naturelles claires dans l'espace. Les classifications traditionnelles échouent complètement ici. Cependant, les unités spatiales sont généralement représentées par des limites nettes. Brown et Heuvelink [7] suggèrent 2 types d'incertitude qui ont une importance particulière dans les SIG—thématique et flou spatial. Dans le premier cas, nous ne sommes pas en mesure de confirmer l'occurrence du sujet donné à l'endroit donné, et dans le second cas, il s'agit d'une incapacité à trouver un emplacement exact des sujets donnés. Le modèle conceptuel formel de l'incertitude est utile à créer pour une utilisation efficace du SIG dans le processus de prise de décision [8]. Plusieurs auteurs ont tenté de classer l'incertitude [9–12], mais la classification la plus utilisée se trouve dans la norme de transfert de données spatiales [13].

Comme les gens raisonnent et prennent des décisions chaque jour avec des données géospatiales incertaines, il est important de comprendre la complexité de l'incertitude, comment elle se propage dans chaque ensemble de données et comment visualiser au mieux l'incertitude pour soutenir le raisonnement et la prise de décision [14-18].

Les données spatiales et thématiques ne doivent pas être évaluées indépendamment. La façon de résoudre ces problèmes est d'utiliser la théorie des « classifications douces », parmi lesquelles également approches « floues » appartiennent. La logique floue est assez fréquemment utilisée pour l'incertitude de l'expression des données SIG au cours des dernières années et est basée sur la théorie floue [19-21].

Ensembles flous ainsi que la théorie de la logique floue offrent un champ de traitement des prédicats, dont le niveau de probabilité est donné en degrés (« vrai à certains degrés ») et l'incertitude s'exprime également progressivement. Le concept d'ensembles flous traite de la représentation des classes, dont les limites ne sont pas clairement (pas nettement) définies. Lorsqu'il manque des frontières nettes séparant l'ensemble de l'environnement, un problème de mise en place sans ambiguïté d'un élément appartenant à un ensemble et à son complément apparaît [22, 23].

Les fichiers flous sont alors des fichiers ou des classes qui n'ont pas de limitation nette. Avec des données spatiales, cela signifie qu'aux endroits considérés, la transition entre l'appartenance et la non-appartenance à un fichier est progressive. Le fichier flou peut alors être caractérisé par des niveaux flous d'adhésion dans un intervalle de 0,0 à 1,0 qui exprime une croissance progressive de l'adhésion de la non-adhésion jusqu'à l'adhésion complète. Il peut être défini à l'aide de la fonction d'appartenance.

Dans l'environnement des SIG, trois types de base de géoéléments sont généralement définis : les points, les lignes et les zones (polygones). Lorsque nous utilisons des lignes et des surfaces, nous posons parfois la question de savoir comment délimiter les limites du géoélément donné. S'il existe une couche de surface qui capture la stabilité écologique de la zone donnée, alors il n'y a que deux possibilités pour exprimer la stabilité : stable ou instable. Cette classification est très difficile et elle dépend de la personne qui décide et de la zone concrète.

L'une des caractéristiques de base qui peuvent être définies lors de la création et de l'enregistrement d'objets géographiques est topologie. Les relations topologiques caractérisent le placement relatif de deux objets spatiaux par rapport à leur position mutuelle, par exemple, s'ils se touchent, se superposent ou se contiennent. Dans les SIG, ils sont importants en particulier pour la définition des questions et des sélections spatiales et ils jouent un rôle important lorsque le langage SQL est utilisé. Dans le cas d'objets spatiaux flous, cependant, les prédicats topologiques traditionnels échouent et leurs variantes floues entrent en considération, ils sont capables de répondre à des demandes telles que les suivantes. (i) Les zones A et B se superposent-elles au moins un peu ? (ii) La zone A contient-elle en partie la zone B ? (iii) Quelles zones sont en partie à l'intérieur de la zone B ?

Le fait que l'appartenance d'un élément à un prédicat topologique flou s'exprime par un ensemble

, cependant, complique son utilisation directe en langage SQL et donc d'éventuelles enquêtes spatiales.

3. Superposition floue

Une possibilité concrète d'utilisation de l'approche floue est l'application dans des opérations de superposition qui peuvent être réalisées dans l'environnement d'ArcGIS [24]. Pour ce type d'opérations il est aujourd'hui possible d'utiliser des outils d'algèbre cartographique ainsi que des outils déjà implémentés dans l'extension de Spatial Analyst. La logique floue dans ce que l'on appelle « l'analyse de superposition » est basée sur deux étapes fondamentales.

Le premier est le soi-disant "fuzzification » ou « adhésion floue », en d'autres termes, le processus d'implémentation des valeurs dans des ensembles flous, et la deuxième étape est l'analyse-superposition réelle de ces ensembles. Il est possible d'utiliser plusieurs types de fonctions de fuzzification, d'une fonction linéaire à une fonction gaussienne, selon le type de distribution des valeurs.

Les relations entre les ensembles flous créés sont alors analysé au moyen de opérations de superposition floue, tels que FuzzyAnd et FuzzyOr. La description détaillée se trouve par exemple dans le fichier d'aide d'ArcGIS Help.

Les approches pratiques de réalisation de l'utilisation de l'approche « floue » dans l'analyse des données géospatiales ont fait l'objet de l'élaboration de procédures de recherche d'un itinéraire optimal à l'aide de l'algèbre cartographique, ce qui a été suggéré comme l'un des résultats du projet mentionné. Il s'agissait de tester des données qui montraient un flou positionnel.

4. Passabilité du terrain

Une tâche très fréquente dans le processus de prise de décision dans les forces armées est d'évaluer la possibilité de mouvement de véhicules sur un terrain. Cette tâche est généralement appelée Cross-Country Mobility (CCM) en langage militaire. L'objectif principal du CCM est d'évaluer l'impact des conditions géographiques sur le mouvement des véhicules sur le terrain [25, 26]. Aux fins de la classification et de la qualification des facteurs géographiques de CCM, il est nécessaire de déterminer (i) des degrés particuliers de CCM, (ii) une typologie des propriétés du terrain évaluées par le type de véhicules utilisés, (iii) des facteurs géographiques et des caractéristiques impact sur le CCM.

En raison de l'évaluation de l'impact des facteurs géographiques, nous obtenons trois degrés CCM : terrain praticable, terrain praticable avec restrictions ou terrain infranchissable.

L'impact d'un facteur géographique peut être évalué comme un coefficient de décélération « Cje sur l'échelle de 0 à 1. Le coefficient de décélération indique la vitesse réelle (simulée) du véhicule

dans le paysage dans la confrontation avec la vitesse maximale d'un véhicule donné


Relations grammaticales

6 Relations grammaticales et approche fonctionnelle du langage

Le concept de relation grammaticale est connu en linguistique depuis l'époque des grammairiens de l'Antiquité. Cependant, des progrès significatifs dans la compréhension de la nature des relations grammaticales n'ont été réalisés qu'au cours des dernières décennies grâce à l'orientation vers l'explication fonctionnelle de la grammaire (voir Grammaire : Approches fonctionnelles ), ce qui a permis d'établir le caractère polyfonctionnel des catégories élémentaires qui forment les ensembles appelés relations grammaticales. La plupart de ces catégories ont été elles-mêmes découvertes et étudiées dans le cadre de l'approche fonctionnelle.

A cet égard, la question de l'existence de différents schémas de codage des arguments S, A et P mérite une attention particulière. Partant de l'hypothèse désormais largement établie de l'iconicité du signe linguistique (cf. Linguistique : Iconicité ), remplaçant l'hypothèse saussurienne de l'arbitraire du signe, on peut admettre l'existence d'une motivation fonctionnelle pour les différents schémas de codage. Ces modèles unissent des arguments avec différents rôles élémentaires de différentes manières. Le prototype de base de tous ces groupements (voir Linguistique : théorie des prototypes ) est donnée par l'agent et le patient de la construction transitive. De ce point de vue, l'alignement actif est une extension métonymique naturelle des rôles élémentaires d'agent et de patient, en les généralisant aux hyperrôles (macroroles) d'acteur (le participant à l'événement qui l'exécute, l'incite ou le contrôle) et de subissant (le participant à l'événement qui ne l'exécute pas, ne l'effectue pas, ne l'incite pas ou ne le contrôle pas, mais en est plutôt affecté d'une manière ou d'une autre). Des arguments avec différents rôles élémentaires peuvent être interprétés en fonction de ces hyperrôles.

L'alignement accusatif est aussi motivé essentiellement non par des relations grammaticales, mais par les hyperrôles principal et patient. Le principal désigne le principal participant, le « héros » de la situation, qui est principalement responsable du fait que cette situation se déroule. Dans la clause transitive, le principal est, bien sûr, l'argument de type agent, tandis que dans la clause intransitive, l'argument nucléaire unique n'a pas de concurrents pour le rôle de principal. Le patient est le participant le plus patient d'un événement multi-participant. Ce rôle réunit, outre le patient, des arguments d'autres types.

L'alignement ergatif articule les arguments S, A, P au moyen d'autres hyperrôles, absolutifs et agents. L'absolutif est l'extension métonymique du patient aux verbes intransitifs, c'est le participant immédiat, le plus proche, le plus impliqué ou affecté dans la situation. Dans la clause transitive, le patient est le plus impliqué dans la situation. Dans la clause intransitive, il n'y a pas de compétition pour le rôle de participant le plus proche et le plus impliqué dans la situation. L'absolutif dans la clause transitive s'oppose à l'agentif, le participant le plus semblable à un agent de l'événement multi-participant.

L'alignement tripartite distingue agentif et patient de la clause transitive, les distinguant de l'argument nucléaire unique de la clause intransitive.

Tous ces moyens de généraliser les rôles élémentaires sont en principe motivés, mais une langue a la possibilité de n'en grammaticaliser qu'un seul comme modèle de base. De plus, une langue peut avoir des modèles différents dans différents contextes, et des exemples de ce genre ont été attestés.


Évaluation multicritère basée sur le SIG des conditions de fondation

Cet article traite d'une évaluation des conditions géologiques et hydrogéologiques techniques à Vajnory en relation avec l'aménagement du territoire. Vajnory est l'une des parties de la ville de Bratislava, la capitale de la Slovaquie, avec une énorme activité de construction. Des cartes paramétriques ont été construites à l'aide d'une approche multicritère et le résultat est un ensemble de cartes géologiques et hydrogéologiques d'ingénierie des géofacteurs qui présentent un niveau d'adéquation pour la construction de fondations à l'aide d'outils d'algèbre cartographique dans un environnement SIG. Quatre géofacteurs qui ont influencé l'adéquation des fondations des bâtiments ont été sélectionnés : la maniabilité du sol, la capacité portante, le niveau des eaux souterraines et l'agressivité des eaux souterraines. Ces facteurs ont été analysés pour trois niveaux de profondeur différents. La carte d'aptitude à la construction à une profondeur de deux mètres sous la surface a montré les conditions de fondation pour les bâtiments simples avec le sous-sol sous le niveau de congélation ou pour les bâtiments avec un seul niveau souterrain. La carte d'aptitude pour une profondeur de cinq mètres sous la surface présente les conditions de fondation pour les bâtiments à deux niveaux souterrains. Le dernier niveau évalué était pour une profondeur de huit mètres sous la surface et analyse les conditions de fondation pour les bâtiments à trois niveaux souterrains.

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La conception graphique pourrait être pour ces cartographes là-bas

Si vous aimez concevoir les meilleures affiches et cartes et que vous aimez la typographie ou la théorie des couleurs, c'est une industrie que vous voudrez peut-être étudier. Tout comme l'industrie dont vous venez, il y a eu des changements spectaculaires : nous n'imprimons plus autant de rapports, de documents, de dépliants ou de bannières qu'avant. Mais nous avons toujours besoin que nos applications soient bien conçues, et nous avons toujours besoin de l'emballage pour interpeller nos âmes. L'argent n'est pas aussi bon que les autres métiers, mais vous finirez peut-être par vous retrouver chez vous à produire de la beauté.

Si vous avez l'esprit d'entreprise, vous constaterez peut-être que cette carrière est prometteuse, car elle vous aidera à pratiquer les techniques et les outils mêmes qui aident à créer de belles cartes. Mais pour les mêmes raisons que les emplois d'analyse SIG s'accompagnent d'une concurrence féroce, vous pouvez trouver le salaire et la difficulté d'obtenir l'entretien pour votre premier poste est aussi difficile que celle d'un analyste.

Au cours d'un emploi coopératif à l'université, j'ai eu la chance de me lier d'amitié avec un cartographe presque à la retraite. Il a pu naviguer dans le changement et garder sa carrière ensemble en étant un des premiers à adopter les technologies spatiales et en trouvant un créneau où ses compétences étaient recherchées, mais son histoire devient trop rare. Plus fréquents lors de diverses rencontres sont ceux des boutons-poussoirs à mi-carrière qui ont été licenciés et se sont retrouvés inaptes au travail. Pourquoi cela devrait-il être une surprise ? Ils ont consacré leur vie à une spécialité qui n'est plus désirée car une fin en soi.

Brian Bancroft

Brian Bancroft est un dilettante basé à Toronto qui se spécialise dans la cartographie de projet et de référence, le développement Web backend ainsi que l'analyse géographique. Anciennement spécialiste des communications et des systèmes d'information de l'Armée de terre, il détient un baccalauréat ès sciences avec majeure en physique et en géomatique de l'Université d'Ottawa. Il espère revenir éventuellement sur l'île de Vancouver, où il pourra monter et descendre toutes sortes de montagnes. Brian peut être contacté via @brian_bancroft sur Twitter.


Évaluation du risque d'inondation à l'aide d'un processus de hiérarchie analytique (AHP) et d'un système d'information géographique (SIG) : application dans le district de Coochbehar au Bengale occidental, Inde

Les inondations sont des événements récurrents dans les plaines inondables du district de Coochbehar qui inondent et endommagent des quantités considérables de cultures sur pied et entravent les moyens de subsistance de milliers de personnes. Cet article traite d'une méthodologie efficace et fiable pour préparer une carte des risques d'inondation pour le district de Coochbehar basée sur deux concepts essentiels d'aléa et de vulnérabilité. With the aid of analytical hierarchy process, a variety of hazard and vulnerability defining criteria have been weighted according to their contributions and were further processed in the geographical information system environment to observe and assess spatial characters of flood hazard index (FHI) and flood vulnerability index (FVI) that collectively have defined the flood risk index (FRI). Accordingly, the eastern, southeastern, southern, central and north-central parts of the district are prone to frequent floods while vulnerability levels are higher at areas locating particularly along the India-Bangladesh international border in the south, southeast and southwest and in some isolated clusters in the central and north-central parts. The influences of these FHI and FVI in shaping the FRI distribution were observed to be varying at places. The Tufanganj subdivision is found to be the least safe administrative unit followed by the Coochbehar Sadar, Mathabhanga and Dinhata subdivisions. The rest, i.e., the Mekliganj subdivision is observed to be relatively safe but is not immune at all. The flood risk distribution yielded the information of 58 (4.91%) settlements with higher FRI scores followed by 145 (12.29%) villages/towns with moderate and 456 (38.64%) villages/towns under low flooding risks.

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Remerciements

This work was performed as a part of the ISOK project (IT system for country protection against extreme hazards POIG.07.01.00-00-025/09) which was co-financed by the European Fund of Regional Development under the Operational Programme Innovative Economy and the Polish Government. Authors would like to thank Łukasz Harasimowicz, Rafał Kielar, Tomasz Knopik, Szymon Pysz and Witold Wiążewski from the Institute of Meteorology and Water Management–National Research Institute whose previous work on fog, glaze, rime and thunderstorm detection algorithms in the project has contributed to this article. The authors would like to also thank the anonymous reviewers for their helpful comments and remarks.


1 réponse 1

I recommend reading Tracking Changes in Your Enterprise Database. Is very detailed and deep. Among other extremly useful bits of info, there is such as:

DDL changes are unrestricted while change data capture is enabled. However, they may have some effect on the change data collected if columns are added or dropped. If a tracked column is dropped, all further entries in the capture instance will have NULL for that column. If a column is added, it will be ignored by the capture instance. In other words, the shape of the capture instance is set when it is created.

If column changes are required, it is possible to create another capture instance for a table (to a maximum of two capture instances per table) and allow consumers of the change data to migrate to the new table schema.

This is a very sensible and well thought design that considers schema drift (not all participants can have the schema updated simultaneously in a real online deployment). Having a multi-staged approach (deploy DDL, capture new CDC, upgrade subscribers, drop old CDC capture) is the only feasible approach and you should follow suit.