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Comment calculer l'échelle


Je travaille sur le traitement de certaines données raster géospatiales, JOG-A raster pour être exact, et je sais que l'imagerie est censée être à l'échelle 1:250000. Cependant, je voudrais calculer cela dans le code mais je ne trouve pas les valeurs correctes.

Voici les limites d'une seule image et d'autres valeurs nécessaires aux calculs. (les coordonnées sont en degrés, EPSG:4326)

Mètres par degré : 111319 Taille de l'image : x : 1536 y : 1536 PPP : 90 En haut à gauche : Longitude : -89.5431 Latitude : 33.6529 En haut à droite : Longitude : -88.8578 Latitude : 33.6529 En bas à droite : Longitude : -88.8578 Latitude : 33.1351 En bas à gauche : Longitude : -89.5431 Latitude : 33.1351

je pensais pouvoir dire

(degLatA - degLatB) * meterPerDeg / imageSizeY * dpi / 0.0254 33.6529deg - 33.1351deg = 0.5177deg $1 deg * 111319m/deg = 57634m $2 m/1536px = 37.52m/px $3 m/px * (90px/in * 1in/ 0,0254 m) = 132953

ce qui donne une échelle de 1:132953… même pas proche ! Les unités s'annulent toutes très bien, mais comme vous pouvez le voir d'après le calcul, la valeur n'est même pas proche de 250k.

Quelqu'un peut-il expliquer où je me trompe?

ÉDITER: Les calculs pour le calcul sont tous corrects, j'avais juste besoin du DPI correct qui pour l'imagerie CADRG est de 169 selon les documents SPEC. (enterré à la page 10 si vous voulez vérifier ou lire par vous-même).


Tes calculs semblent justes. Je soupçonne que le problème vient de la toute première hypothèse : « l'imagerie est censé être à une échelle de 1:250000" (c'est moi qui souligne).

Je ne connais rien du JOG-A ou du CADRG mais je sais que lorsqu'il s'agit d'afficher des images sur un écran d'ordinateur, il y a souvent beaucoup les transformations d'échelle qui ont lieu entre la création de l'image originale et l'affichage final sur un écran d'ordinateur. Il peut y avoir tellement de changements d'échelle qu'un énoncé d'échelle original peut sembler presque dénué de sens dans un contexte ultérieur.

Dans le cas de la photogrammétrie analogique - je l'utilise car au moins le film (le négatif) avait une taille physique fixe - l'imagerie se voit attribuer une échelle nominale relative aux mesures sur le original empreinte photographique par contact (pouces, disons) et mesures au sol (par exemple, miles). Même si les images ont été agrandies ou réduites, pour des raisons de commodité, le relevé d'échelle d'origine est souvent transporté avec l'imagerie dans le cadre des métadonnées, pour donner aux gens une idée de combien de détails est capturé. Idéalement, il y aurait des notes indiquant que la déclaration fait référence à la capture originale et non à une réduction/agrandissement en cours, mais celles-ci peuvent être manquantes.

Dès que vous entrez dans le domaine numérique, l'échelle d'affichage peut si facilement être modifiée - intentionnellement par les utilisateurs/concepteurs/éditeurs ou automatiquement par logiciel (pour que les choses s'adaptent à la page/à l'écran) - il devient vite très difficile de concilier les déclarations nominales d'échelle avec des mesures physiques réelles d'échelle. C'est pourquoi les "échelles à barres", ou échelles graphiques qui font partie de la carte ou de l'image, sont si utiles.


Une méthode pour déterminer les exigences du système informatique pour un système d'information géographique (SIG) à grande échelle ☆,☆☆

Depuis 1972, Agriculture Canada utilise des moyens automatisés pour conserver l'information sur les sols. Le Système d'information sur les sols du Canada (CanSIS), développé par Agriculture Canada, a permis la saisie de données spatiales dans un format lisible par ordinateur (à la fois des informations de ligne numérisées et des données textuelles saisies) et a fourni des capacités de gestion, de manipulation, d'analyse et de sortie des données. Au cours des dernières années, les géomètres et autres utilisateurs de CanSIS se sont rendu compte que d'autres systèmes d'information géographique (SIG) offraient des fonctionnalités dont ils avaient besoin, mais que CanSIS n'offrait pas.

Un examen des SIG disponibles dans le commerce a fourni des informations adéquates pour confirmer leurs capacités fonctionnelles, mais pas les exigences en matière de capacité informatique en termes pertinents pour l'application d'Agriculture Canada. Cet article explique comment les exigences de capacité informatique ont été mesurées et utilisées pour développer les spécifications d'un système approprié. La méthodologie n'est pas limitée aux applications SIG mais peut être utilisée pour déterminer les besoins en capacité d'autres progiciels.

La mention d'une marque de commerce, d'un produit exclusif ou d'un fournisseur n'implique pas l'approbation d'Agriculture Canada ou du Groupe Laurier à l'exclusion d'autres produits ou fournisseurs.


Des articles

Par Brant Insero | 27 mai 2021 << Retour aux articles

Le calcul des temps de nettoyage, ou des taux de production, peut être une tâche difficile en raison du nombre de variables dans chaque situation particulière. Mais aidez-moi est là-bas, à la fois des ressources imprimées et des consultants professionnels, si vous savez où chercher.

Il existe plusieurs sources de taux de production disponibles. Certaines des plus largement disponibles sont publiées par des associations de l'industrie, y compris le Horaires et tâches de nettoyage officiels de l'ISSA. Cette ressource fournit d'excellentes directives pour les temps de nettoyage et une bonne base à utiliser pour votre entreprise. Les temps de nettoyage sont le point de départ de la préparation des offres et des estimations pour la budgétisation de la main-d'œuvre et de la charge de travail en fonction des tâches de nettoyage et du temps nécessaire pour les terminer. Les temps de nettoyage identifient les gains d'efficacité grâce à une productivité accrue en utilisant différents équipements, outils et technologies. Les temps de nettoyage sont construits à l'aide de cinq composants : tâche, outil, temps, unités totales et formation.

le Horaires et tâches de nettoyage officiels de l'ISSA fournissent un ensemble de temps de nettoyage moyens pour les tâches de nettoyage individuelles ainsi que pour les processus de nettoyage groupés.

Les heures incluses dans ce livre ont été soumises à partir de milliers de sources différentes. Les tâches, les temps et les outils inclus sont destinés à être utilisés comme référence pour comparer votre organisation à une norme de l'industrie. Les tâches de nettoyage, les outils et les temps ne sont pas une étude temps-mouvement, leur but est de servir de guide pour les soumissions et l'estimation des travaux de nettoyage. Les organisations ont démontré des résultats plus efficaces grâce à des études individuelles.

Calculs de temps de nettoyage

Déterminer combien de temps le nettoyage prendra peut être accompli en combinant toutes les tâches, outils et temps séparés et en concevant des systèmes de nettoyage intégrés. Une autre façon de décider combien de temps le nettoyage prendra est de regrouper différentes tâches qui, combinées, représentent une seule fois (par exemple, comme dans la méthode de calcul des appareils).

Exemple de tâche unique

Combien de minutes faut-il pour éponger 1 000 pieds carrés nettoyables de sol avec une vadrouille plate de 14 pouces et un seau à double chambre ?

Quelle heure faut-il utiliser ? Dans la section d'entretien des sols sous la vadrouille, la valeur temporelle pour MFM-3 est un taux de production pour cette tâche.

Le temps de nettoyage peut être calculé comme la quantité de pieds carrés à nettoyer divisée par le taux de production par heure multiplié par 60 pour générer une sortie en quelques minutes.

1 000 pieds carrés/5 355 pieds carrés x 60 minutes = 11,2 minutes

Exemple de tâches groupées

Combien de minutes faut-il pour nettoyer les taches de 2 000 pieds carrés nettoyables, y compris vider les ordures et regarnir la boîte, essuyer les taches, dépoussiérer et ramasser les débris du sol ?

Quelle heure faut-il utiliser ? Dans la section spécialisée en service léger, la valeur du temps pour LDT-1 est un taux de production pour ces tâches.

Le temps de nettoyage peut être calculé comme la quantité de pieds carrés à nettoyer divisée par le taux de production multiplié par le temps en minutes.

2 000 pieds carrés/1 000 pieds carrés x 3,62 minutes = 7,24 minutes

Méthode de montage

Combien de minutes faut-il pour nettoyer une salle de bain avec 10 appareils, y compris vider les appareils de nettoyage et de désinfection des déchets, les miroirs et les cloisons, remplacer les fournitures, dépoussiérer, balayer et passer la vadrouille humide sur le sol ?

Quelle heure faut-il utiliser ? Dans la section des toilettes sous Nettoyage des toilettes, la valeur temporelle pour RCL-7 est un taux de production pour ces tâches.

Le temps de nettoyage peut être calculé comme le nombre d'appareils à nettoyer multiplié par le taux de production en minutes.

10 appareils x 3 minutes par appareil = 30 minutes

Conseillers en temps de nettoyage

Si vous avez des difficultés avec les temps de nettoyage, les taux de production et l'établissement des niveaux de personnel, contactez [email protected] pour plus d'informations et soyez aligné avec un expert en la matière spécifique à votre secteur, tapez une zone géographique.

Alerte à l'industrie du nettoyage

Consultez l'alerte de l'industrie du nettoyage de l'ISSA ci-dessous pour en savoir plus sur ce que vous pouvez trouver dans la dernière édition du directeur de l'éducation, de la formation, de la certification et des normes de l'ISSA, Brant Insero. AISS Temps de nettoyage, qui est sorti en avril 2021. Et assurez-vous de commander votre propre exemplaire ici.


Expéditions Bowman

Le programme d'expéditions AGS Bowman fournit un cadre pour la collecte de données de géographie humaine par le biais de travaux sur le terrain dans des régions étrangères. Il offre une meilleure compréhension des personnes et des lieux étrangers grâce à des recherches universitaires et universitaires. Il produit des informations vitales et open source qui permettent une meilleure compréhension des personnes et des lieux dans le monde entier et une assistance pratique en matière de cartographie, d'analyse et de fonctionnalités SIG pour les pays et les communautés hôtes.

Dans le cadre de l'expédition Bowman de la KU-American Geographical Society (AGS) au Mexique, le géographe de la KU Peter Herlihy et le géographe de l'Université Carleton Derek Smith discutent des dossiers de propriété cadastrale de la communauté avec des arpenteurs autochtones.

L'American Geographical Society envoie des équipes de géographes à l'étranger pour :

  • Construire un système d'information géographique (SIG) multi-échelle complet pour chaque région
  • Collecter des données SIG open source
  • Mener une cartographie de recherche participative (PRM) pour aider les résidents à apprendre à utiliser les systèmes d'information géographique (SIG) pour documenter leur propre connaissance des terres et des ressources
  • Construire des relations durables entre les universitaires et les institutions américains et étrangers
  • Mener des recherches géographiques sur des questions d'intérêt national pour les États-Unis et les pays hôtes
  • Former un nouveau cadre d'experts régionaux
  • Diffuser librement les données SIG au public
  • Publier les résultats dans des revues savantes et des médias populaires.

Notre objectif est d'améliorer la compréhension des États-Unis des terres et des peuples étrangers et, par conséquent, de

  • Réduire les malentendus internationaux
  • Fournir une base de connaissances pour la résolution pacifique des conflits
  • Améliorer l'assistance humanitaire en cas de catastrophes naturelles, d'accidents technologiques, d'actes terroristes et de guerres.

Nous visons à revitaliser la géographie humaine et régionale mondiale. Avant 1945, ces éléments étaient essentiels à la compréhension en Amérique comme dans le reste du monde aujourd'hui. Nous visons à raviver la connaissance de l'Amérique des terres et des peuples étrangers et à l'améliorer avec des théories, des méthodes et des technologies de l'information automatisées modernes.

Chaque projet s'appelle une expédition Bowman en l'honneur de l'ancien directeur d'AGS, Isaiah Bowman, qui a été géographe du président Wilson pendant la Première Guerre mondiale et géographe du président Roosevelt pendant la Seconde Guerre mondiale.

Les expéditions Bowman ont été menées dans les pays et régions du monde suivants :

Sur la base des succès très appréciés de ces projets distincts, AGS propose d'établir un programme cohérent couvrant de nombreux pays à travers le monde. Toutes les expéditions Bowman sont menées en partenariat avec des universités. À ce jour, une douzaine d'universités différentes ont été impliquées.

Pour les conseils internes, AGS a formé un comité consultatif pour conseiller et consulter sur le programme d'expédition AGS Bowman. Il se compose d'éminents universitaires, éventuellement d'universitaires étrangers. Le comité consultatif a tenu sa première réunion le 14 septembre 2011 à Lawrence, au Kansas, afin d'élaborer des directives pour le programme. Toutes les réunions et discussions ultérieures ont été électroniques.

La première expédition Bowman México Indígina :

« México Indígena » a été la première expédition Bowman et est le prototype de toutes les
expéditions. De 2005 à 2008, nous avons travaillé dans deux régions indigènes du Mexique,
étudier les effets des changements apportés par le nouveau programme de régime foncier massif du Mexique. Nous
mettre les outils géographiques entre les mains des communautés pour les aider à utiliser la puissance du SIG et
des cartes pour soutenir leurs revendications de propriété et leurs droits culturels, éduquer leurs jeunes et planifier
stratégies de conservation et de développement communautaire.

Vingt-trois ans de cartographie de la recherche participative au Honduras Muskitia :

Les communautés Katainasta cartographient un nouveau type de juridiction territoriale autochtone

  • Peter H. Herlihy*
  • Jérôme E. Dobson*
  • Taylor A. Tappan*
  • John H. Kelly**
  • Matthieu L. Fahrenbruch*
  • *Université du Kansas
  • ** Université du Wisconsin à La Crosse

La Muskitia est une région géographique importante sur la côte nord-est du Honduras. Pendant des siècles, les communautés autochtones ont travaillé avec diligence pour acquérir et maintenir la propriété collective des terres et des ressources et protéger leur patrimoine culturel. La plupart des communautés ont souffert d'une longue histoire de pauvreté, de discrimination et de dépossession des terres. Les efforts de protection ont été entravés par la rareté des informations géographiques. La cartographie de la recherche participative (PRM) a commencé en 1992 lorsque les communautés autochtones ont cartographié pour la première fois leurs propres droits fonciers, utilisations des terres et ressources. Avec le leadership et l'assistance de Peter Herlihy, des explosions majeures d'activité de cartographie se sont produites au début des années 1990, à la fin des années 1990 et au cours des cinq dernières années. Plus récemment, les résidents miskitus du nouveau concejo territorial (territoire multi-villages et communautaire) de Katainasta ont réalisé la cartographie participative la plus intensive à ce jour, avec le soutien de Centroamérica Indígena, une expédition Bowman dirigée conjointement par l'Université du Kansas et l'American Geographical Society et financée par une subvention Minerva du département américain de la Défense pour la recherche universitaire. Le projet est un mélange complexe de communautés, d'institutions et de méthodes, utilisant PRM et SIG. L'alliance stratégique comprend l'Université pédagogique nationale Francisco Morazán (UPNFM), le Programme d'administration foncière du Honduras (PATH II), l'ONG MOPAWI et le Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD). Les résultats comprennent des cartes haute résolution et des données SIG avec des centaines de toponymes et d'emplacements d'utilisation des terres, tous générés et soigneusement vérifiés par des enquêteurs locaux choisis par la communauté, puis formés et certifiés en tant que « géographes locaux ». Déjà, les habitants de Katainasta utilisent ces outils dans l'éducation et la gouvernance locales et dans leurs interactions avec les agences gouvernementales et les organisations non gouvernementales.

Comité consultatif de l'expédition AGS Bowman

  1. Dr Leon Yacher, Université du sud du Connecticut
  2. Dr Andrew Sluyter, Université d'État de Louisiane
  3. Dr Geoffrey Demarest, Bureau des études militaires étrangères
  4. Dr Peter Herlihy, Université du Kansas
  5. Dr Thomas Klak, Université de la Nouvelle-Angleterre
  6. Dr David Keeling, Université Western Kentucky
  7. Dr. Marie Price, Université George Washington

Pour lire les directives AGS pour la conduite éthique de la recherche sur le terrain à l'étranger, cliquez ici.

Nous recherchons des financements auprès de toutes les sources (donateurs privés, fondations et agences gouvernementales) pour poursuivre et étendre cet effort vital.


Évaluation de l'environnement bâti du quartier scolaire pour le transport actif des adolescents vers l'école : modification d'un outil et d'un protocole d'audit environnemental (MAPS Global-SN)

Les environnements bâtis de quartier scolaire (SN-BE) peuvent influencer les habitudes de transport actif des adolescents vers l'école. En règle générale, l'évaluation SN-BE a impliqué des outils d'évaluation à micro-échelle (c'est-à-dire des audits environnementaux) ou à macro-échelle (systèmes d'information géographique (SIG)). Cependant, les audits environnementaux existants demandent beaucoup de temps et de ressources et ne sont pas spécifiques aux quartiers scolaires, tandis que les bases de données SIG ne sont généralement pas destinées à inclure des données à micro-échelle. Cette étude a évalué la fiabilité inter-juges et la faisabilité de l'utilisation d'un outil et d'un protocole d'audit modifiés (Microscale Audit of Pedestrian Streetscapes Global-School Neighborhood (MAPS Global-SN)) pour évaluer le SN-BE de douze écoles secondaires de Dunedin, en Nouvelle-Zélande. . Les corrélations entre MAPS Global-SN et les mesures SIG du SN-BE ont également été examinées. Plus précisément, l'audit MAPS Global-SN et l'analyse spatiale SIG (densité des intersections, densité résidentielle, utilisation des sols, possibilité de marcher) ont été menés dans une zone tampon de réseau de rues de 0,5 km autour des douze écoles. Sur la base de la consultation d'enquêteurs et d'experts, MAPS Global-SN a inclus huit modifications aux processus et éléments d'audit. Les données sur la fiabilité inter-juges ont été recueillies auprès de deux auditeurs indépendants dans deux écoles. La faisabilité d'un protocole d'audit condensé (audit d'un côté de chaque segment de rue du quartier, par rapport aux deux côtés) a également été évaluée. Les résultats ont indiqué que l'outil MAPS Global-SN modifié avait une fiabilité inter-évaluateur bonne à excellente et que le protocole d'audit MAPS Global-SN condensé semblait représenter suffisamment le SN-BE à micro-échelle. Les résultats ont également mis en évidence la nature complémentaire des évaluations à micro et à grande échelle. D'autres recommandations pour l'évaluation SN-BE sont discutées.

Mots clés: navettage actif centre éducatif évaluation du quartier environnement urbain marchabilité jeunesse.

Déclaration de conflit d'intérêts

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d'intérêt. Les bailleurs de fonds n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude dans la collecte, les analyses ou l'interprétation des données dans la rédaction du manuscrit, ou dans la décision de publier les résultats.


Notes d'utilisation

Le paramètre Choisir une couche de points est utilisé pour sélectionner un jeu de données pour calculer les densités. Seules les entités ponctuelles sont disponibles dans le menu déroulant.

Développez Options supplémentaires pour afficher les paramètres Poids , Rayon de recherche (bande passante) et Taille de la cellule. Le tableau suivant résume ces paramètres, y compris leurs valeurs par défaut :

Un champ indiquant la valeur de chaque caractéristique. Par exemple, si vous avez un jeu de données pour les emplacements de vente au détail qui inclut un champ pour les revenus, vous pouvez utiliser le champ des revenus comme pondération pour créer une surface de densité basée sur le montant des ventes plutôt que sur les emplacements.

Toutes les entités sont pondérées par 1 (en d'autres termes, la surface de densité est basée uniquement sur l'emplacement des entités).

Distance (en miles, pieds, kilomètres ou mètres) utilisée pour rechercher des entités en entrée dans le même voisinage que l'entité focale.

Une distance de recherche appropriée est calculée pour l'ensemble de données d'entrée à l'aide de la formule de la règle empirique de Silverman.

La taille des entités en sortie qui créent la surface de densité.

Une taille de cellule appropriée est calculée pour le jeu de données en entrée en fonction de l'étendue du jeu de données et du nombre d'entités.

L'ensemble de données de résultat est stylisé par Counts and Amounts (Color) à l'aide d'une classification d'intervalle égal par défaut avec 10 classes.

Le bouton Flip card est utilisé pour afficher des informations au dos de la carte, y compris les valeurs du rayon de recherche et de la bande passante.


4 réponses 4

log prend simplement le logarithme (base e , par défaut) de chaque élément du vecteur.
scale , avec les paramètres par défaut, calculera la moyenne et l'écart type de l'ensemble du vecteur, puis "redimensionnera" chaque élément par ces valeurs en soustrayant la moyenne et en divisant par le sd. (Si vous utilisez scale(x, scale=FALSE) , cela ne soustraira que la moyenne mais ne divisera pas par l'écart std.)

Notez que cela vous donnera les mêmes valeurs

Il ne fournit rien d'autre qu'un standardisation des données. Les valeurs qu'il crée sont connues sous plusieurs noms différents, l'un d'eux étant scores z ("Z" car la distribution normale est également connue sous le nom de "distribution Z").

Il s'agit d'un ajout tardif, mais je cherchais moi-même des informations sur la fonction d'échelle et cela pourrait également aider quelqu'un d'autre.

Pour modifier un peu la réponse de Ricardo Saporta.
La mise à l'échelle est ne pas fait en utilisant l'écart type, du moins pas dans la version 3.6.1 de R, je me base sur "Becker, R. (2018). Le nouveau langage S. CRC Press." et ma propre expérimentation.

Le résultat de ces rangées est exactement le même, je le montre sans centrage par souci de simplicité.

Je répondrais dans un commentaire mais je n'avais pas assez de notoriété.

J'ai pensé contribuer en fournissant un exemple concret de l'utilisation pratique de la fonction d'échelle. Supposons que vous ayez 3 résultats de tests (mathématiques, sciences et anglais) que vous souhaitez comparer. Peut-être que vous voudrez peut-être même générer un score composite basé sur chacun des 3 tests pour chaque observation. Vos données pourraient ressembler à ceci :

De toute évidence, il n'aurait pas de sens de comparer les moyennes de ces 3 scores car l'échelle des scores est très différente. Cependant, en les mettant à l'échelle, vous obtenez des unités de notation plus comparables :

Vous pouvez ensuite utiliser ces résultats mis à l'échelle pour créer un score composite. Par exemple, faites la moyenne des valeurs et attribuez une note en fonction des centiles de cette moyenne. J'espère que cela a aidé!

Remarque : j'ai emprunté cet exemple au livre "R In Action". C'est un grand livre ! Je le recommanderais certainement.


Mots clés

Hua Yuan a obtenu son baccalauréat en SIG de l'Université Tongji et son doctorat en sciences de gestion et ingénierie de l'Université Tsinghua, en Chine. Il est actuellement professeur agrégé de systèmes d'information à l'Université des sciences et technologies électroniques de Chine. Ses intérêts de recherche portent sur l'intelligence d'affaires, la gestion des technologies de l'information, les médias et réseaux sociaux et la gestion de la sécurité de l'information. Ses recherches ont été publiées dans Systèmes d'aide à la décision, Sciences de l'information, Le journal informatique, et Mathématiques appliquées et calcul, et présenté lors de plusieurs conférences sur l'informatique et les systèmes d'information.

Yu Qian est professeur agrégé de sciences de gestion à l'Université des sciences et technologies électroniques de Chine (UESTC). Elle a obtenu son doctorat en sciences de gestion et en ingénierie de l'UESTC en 2008. Ses intérêts de recherche généraux comprennent la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des opérations, l'économie de l'information et le commerce électronique. Ses articles ont été publiés et présentés dans des revues et des conférences telles que le Journal des services flexibles et de la fabrication, Journal de la science des systèmes et de l'ingénierie des systèmes, et la conférence annuelle POMS.

Rui Yang est chercheur adjoint au Sichuan Science and Technology for Development Research Center. Elle a obtenu sa maîtrise en gestion de l'Université des sciences et technologies électroniques de Chine en 2012. Ses intérêts de recherche incluent la gestion de l'information, l'exploration de données et l'intelligence d'affaires.

Ming Ren est professeur agrégé à la School of Information Resource Management de l'Université Renmin de Chine. Elle a obtenu son doctorat. en sciences de gestion et en ingénierie de l'Université Tsinghua en 2007. Ses intérêts de recherche incluent l'intelligence d'affaires, les systèmes de recommandation et la modélisation conceptuelle. Elle a publié des articles dans Sciences de l'information, Revue internationale des systèmes intelligents, et Journal de la gestion de l'information d'entreprise.


Notes de bas de page

Intérêts concurrents

Les auteurs déclarent ne pas avoir d'intérêts concurrents.

Contributions des auteurs

WPV, HK, PCS et ASA ont participé à la conceptualisation de l'article et effectué la revue de la littérature, structuré la base de données, analysé et interprété les données compilées et rédigé l'article. VBS et NAH ont participé à la conceptualisation de l'article, ont contribué à l'analyse et à l'interprétation des résultats et ont aidé à rédiger l'article. Les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.


Comment calculer l'échelle - Systèmes d'Information Géographique

Carte de l'habitat des vers marins du Maine Catalogue de données MEGIS Inconnu

Bureau des systèmes d'information géographique du Maine (MEGIS)

Montrer une représentation généralisée des habitats de vers marins exploités commercialement sur la base des données MDMR des années 1970&aposs.

Emplacement SDE de la région 1 : R1_GIS.worm_me100 1970 Inconnu 19801001 Dates sources inconnues

Lieux de la Nouvelle-Angleterre de l'EPA des États-Unis

Adresse postale du centre de données du bureau des systèmes d'information géographique du Maine State House Station 145 Augusta ME

États-Unis 207 287 6144 207 287 4563 Du lundi au vendredi de 0800 à 1700 EST

La précision de localisation des polygones est inconnue. N'est pas applicable.

carte de la côte Bibliothèque MEGIS et catalogue de données 24kbase

Bureau des systèmes d'information géographique du Maine (MEGIS)

24000 ArcInfo version 7.2.1 patch 1, Solaris 2.5.1, chemin d'accès = /home11/lib83/24kbase/tiles/<quadname>/coast, taille de couverture moyenne = 0,085 Mo http://apollo.ogis.state.me.us/ 24000 en ligne 19480101 Inconnu 19901231 Dates sources inconnues côte WORM représente un composite de la côte à l'échelle 1:24000 avec des polygones numérisés à partir de cartes papier. Fefer, Stewart I. et Patricia A. Schettig

(ECCM) Une caractérisation écologique de l'atlas côtier du Maine

US Department of Interior Fish & Wildlife Service

Fefer, Stewart I. et Patricia A. Schettig. Octobre 1980. Une caractérisation écologique de la côte du Maine. FWS/OBS-80/29. USDOI, USFWS. 6 tomes avec cartes. 999999 papier 19801001 Date de publication inconnue eccm WORM contient des représentations généralisées des zones où des vers marins exploités commercialement étaient connus pour exister au milieu des années 70&aposs. Les cartes originales ont été créées par MDMR et publiées par USF&WS dans le cadre des """"Caractéristiques écologiques de la côte du Maine"""". Département des ressources marines du Maine (MEDMR)

carte du ver MEGIS Data Catalog Inconnu

Bureau des systèmes d'information géographique du Maine (MEGIS)

24000 ArcInfo version 7.2.1 patch 1, Solaris 2.5.1, chemin d'accès = /home11/crypt83/worm, taille de couverture = 0,43 Mo http://apollo.ogis.state.me.us/ 24000 en ligne 1970 Inconnu 19801001 Source inconnue dattes ver Inconnu

WORM fournit une représentation généralisée à l'échelle 1:24 000 de l'habitat des vers marins exploités commercialement dans le Maine, sur la base des données du Maine Department of Marine Resources de 1970&aposs. Les cartes originales ont été créées par MDMR et publiées par USF&WS dans le cadre des """"Caractéristiques écologiques de la côte du Maine"""".

Département des ressources marines du Maine Adresse postale de Seth Barker P.O. Boîte 8 West Boothbay ME

USA Inconnu [email protected]

Le Maine Office of GIS a terminé la conversion de toutes les couches de données finales de NAD27 à NAD83 en juillet 1999. Toutes les couches de données ont été converties à l'aide de la conversion ArcInfo (version 7.2.1) NADCON à l'aide de la commande """"project"""" dans ArcInfo. Toutes les données ont été copiées en double précision, projetées sur NAD83, puis recopiées en simple précision. Il a été décidé de conserver la structure quad NAD27 au lieu de générer de nouvelles limites quad à partir des coordonnées NAD83 - tous les index (quads) ont été projetés vers NAD83 en utilisant le même processus décrit précédemment. Toutes les bibliothèques de données du Maine Office of GIS dans ArcInfo Librarian ont été recréées à l'aide des index et des données NAD83.

Adresse postale du centre de données du bureau des systèmes d'information géographique du Maine State House Station 145 Augusta ME


Voir la vidéo: Kuinka laskea laskimella vaikeita laskuja (Octobre 2021).