Suite

FME et Elasticsearch


Nous développons un système pour diffuser des informations sur les accidents de la route. Les données sources proviennent de trois bases de données différentes. Nous avons mis en place un projet FME qui extrait geojson des bases de données sources, les joint également selon un ensemble de règles métier, puis les exporte vers une base de données frontale.

Nous exportons actuellement nos données vers une base de données PostGIS. FME le fait très bien. Maintenant, mon collègue suggère que nous utilisions Elasticsearch car cela rendra la présentation de nos données dans une brochure moins compliquée. Elasticsearch indexe évidemment geojson à la volée.

Nous utilisons FME version 15.0. Comment puis-je écrire les données dans Elasticsearch depuis FME ? Quel écrivain dois-je utiliser ?


GDAL/OGR prend en charge Elasticsearch, ce qui signifie que FME pourrait le prendre en charge assez facilement.

Je pense que vous aimeriez peut-être contacter les gens de FME sur Twitter et faire une demande. Essayez Mark Ireland @FMEVangelist ou Dale Lutz @DaleAtSafe et Don Murray @DonAtSafe.

Mais de toute façon, vous pouvez utiliser un script FME pour préparer vos données, puis les écrire dans un fichier temporaire, puis utiliser Python pour écrire, soit directement (difficile mais solide), soit en utilisant OGR (facile, moins flexible), sur Elasticsearch. J'implémenterais cela, puis contacterais les gars de FME et leur dirais de se dépêcher et d'implémenter un rédacteur Elasticsearch !


Donnez un aperçu de cette récente conférence de Paul Ramsey :

http://blog.cleverelephant.ca/2015/03/magical-postgis.html

Il suggère que la recherche en texte intégral PostgreSQL rend ElasticSearch inutile…

Quelque chose à considérer de toute façon…


Oui, je pense que nous pourrions implémenter cela dans FME assez facilement. J'ai déposé une demande d'amélioration auprès de nos développeurs et nous verrons ce qu'ils en diront. Si vous contactez notre équipe d'assistance (http://safe.com/support) et que vous leur faites savoir que vous êtes intéressé, ils peuvent ajouter vos coordonnées à la demande. Le numéro de référence est PR#61198

De plus, veuillez l'ajouter au tableau Trello mentionné par Mapperz, car plus il y a d'utilisateurs qui le votent, plus il est probable que nous l'implémenterons.

En attendant, j'ai jeté un coup d'œil et il est indiqué qu'ElasticSearch est accessible via une API au format JSON. Alors pourquoi ne pas écrire les données au format JSON et utiliser l'API pour les télécharger ?

Je peux penser à plusieurs façons :

  • Convertissez vos données en JSON avec un transformateur comme le JSONTemplater, puis téléchargez-les avec un transformateur HTTPCaller.

  • Écrivez les données avec un écrivain JSON, puis placez le HTTPCaller dans un deuxième espace de travail.

  • Écrivez les données avec un écrivain JSON, puis utilisez un script d'arrêt Python pour télécharger les données via un appel à leur API


Systèmes d'information géographique basés sur la santé (SIG) et leurs applications

Les recherches médicales ainsi que l'étude de la surface de la Terre, mieux encore, la géographie sont liées les unes aux autres leurs relations datent de l'Antiquité. La science des Systèmes d'Information Géographique et, par extension, l'ingénierie géomatique appartient à une discipline en constante évolution au niveau mondial. Ce secteur a de nombreuses applications concernant la recherche médicale/épidémiologique et plus généralement, les sciences sociales. De plus, cette discipline peut agir comme un outil d'aide à la décision dans le secteur de la santé et elle peut contribuer à la formulation de politiques dans le secteur de la santé. L'utilisation des SIG pour résoudre les problèmes de santé publique a connu une augmentation exponentielle et a été vitale pour la compréhension et le traitement des problèmes de santé dans différentes zones géographiques. Au cours des dernières années, l'utilisation de divers services et logiciels informatiques a conduit les professionnels de la santé à travailler plus efficacement.

Mots clés: Applications des Systèmes d'Information Géographique recherche médicale santé publique.


1 réponse 1

La réponse pourrait être n'importe quoi selon vos données ! Comme vous ne pouvez pas poster vos données ici, je vous propose de passer un peu de temps sur EDA pour visualiser vos données à partir de différents POV et voir à quoi cela ressemble. Mes suggestions :

  1. Utilisez uniquement le prix et la quantité pour un nuage de points 2D de vos clients. Dans cette tâche, vous aurez peut-être besoin d'une mise à l'échelle des caractéristiques si l'échelle des prix et des quantités est très différente.
  2. Dans le graphique ci-dessus, vous pouvez utiliser différents marqueurs et/ou couleurs pour marquer la catégorie ou le client (car un client peut avoir plusieurs entrées)
  3. Convertir la fonctionnalité "date" en 3 fonctionnalités, à savoir, année, mois et journée. (En utilisant les modules Python, vous pouvez également obtenir le jour de la semaine, ce qui peut être significatif). Appliquez ensuite des méthodes de réduction de la dimensionnalité et visualisez vos données pour en avoir un aperçu.
  4. Convertissez la date en une caractéristique ordinale (la date la plus ancienne devient 0 ou 1 et augmente de 1 pour chaque jour) et tracez la vente totale pour chaque client sous forme de série chronologique et visualisez-la. Vous pouvez faire de même pour les catégories. Ceux-ci peuvent également être tracés sous forme de séries chronologiques cumulatives. Cela peut aussi être fait selon l'année et le mois.

Tout ce qui précède est juste censé vous donner un aperçu des données (parfois, cet aperçu peut vous donner une indication appropriée du nombre de clusters). Cette idée détermine parfois aussi l'approche d'analyse.

Si votre série chronologique devient très clairsemée, l'analyse de la série chronologique n'est peut-être pas la meilleure option (vous pouvez la rendre plus dense en augmentant l'horodatage, par exemple hebdomadaire, mensuel, annuel, etc.)

L'idée de ton commentaire est plutôt sympa. Vous pouvez utiliser ces fonctionnalités cumulatives et appliquer des méthodes de réduction de dimensionnalité pour (à nouveau) voir la nature de vos données. Ne vous limitez pas aux linéaires. Essayez aussi les non linéaires.

Vous pouvez créer un graphique à partir de vos données et essayer également l'analyse graphique. Chaque client est un nœud, de même que chaque produit lorsque chaque bord montre un achat (dirigé du client au produit) et le poids de ce bord est le prix et/ou la quantité. Ensuite, vous vous retrouvez avec un graphique bipartite. Essayez une analyse sur ce graphique et voyez si cela vous aide.


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1.3、创新和教育:开源项目驱动

QGIS GIS QGIS 在2002发布,它集成了GRASS GDAL QGIS可以和其他开源 SIG 互相操作,例如;管理 PostGIS 数据库,将数据发布到 GeoServer 作为 Web 服务。

在21世纪初,开源GIS OSGeo LocationTech。OSGeo 在 2006 GIS GIS 软件的协同开发,以及促进相关软件的广泛应用。LocationTech 是在 Eclipse 基金会(la Fondation Eclipse ) 中设立的一个工作组,旨在促进 SIG 技术在学术研究者,产业和社区之间的合作。

2011 年,“Geo for All” 创建。他是是开源地理空间基金会(Open Source Geospatial Foundation)的教育推广项目,目的是使人人都能接触到地理空间技术教育的机会。作为该基金会的工作成果,许多开源 SIG 的教育资源能在互联网上免费提供,包括 FOSS4G Academy 和 GeoAcademy。最后,“Geo for All” 致力于在世界各地建立了开源地理空间实验室和研究中心,以支持开源的地理空间 技术 开发, 培训 和 研究.


数据可视化(四)开源 SIG 技术简史

数字制图和地理空间信息系统(Système d'information géographique,SIG)的出现彻底改变了人们和对周围世界思考、互动的方式。将位置信息分层重叠用于决策的概念首先是由 Ian McHarg(景观设计师)在上世纪60年代提出。大约在同一时间,Roger Tomlinson —— 人们普遍称之为“SIG 之父”(Père de GIS) 完成了他的博士论文,主要研究使用计算方法处理分层的地理空间信息。罗杰随后致力于创建第一个计算机化的地理信息系统——加拿大地理信息系统(Système d'information géographique du Canada),主要用于勘探测绘。

开源 SIG 的起源可以追溯到 1978 年的美国内政部(États-Unis Ministère de l'Intérieur)。从那时起,开源 SIG 基于不同的知识产权许可证,深入影响到许多行业的发展,包括政府和商业领域。美国劳工部称 SIG 技术为二十一世纪最重要的三大高增长产业之一。开源 SIG 技术在过去四十年的发展,直到今天演变出许多具有开创性和影响力的应用。

1.1、GIS 的起源 : MOUSSE et HERBE

1978年,美国内政部创建了 MOSS 系统(la superposition de cartes et le système statistique ,地图叠加和统计系统)。MOSS 系统主要用于跟踪和评估矿山开发对环境、野生植物、野生动物及其迁徙方式的影响。这是第一个广泛部署,基于矢量(Vecteur basé SIG 生产部署在小型机上。

随后不久,GRASS (“草” ,Système d'aide à l'analyse des ressources géographiques,地理资源分析支持系统)诞生。GRASS 系统拥有 350 多个模块用于处理栅格、拓扑向量、图像和图形数据,该软件最初设计提供给HERBE

1.2、GIS 的发展:GeoTools, GDAL, PostGIS GeoServer

1996,利兹大学(Université de Leeds)在一个项目上开始创建基于 Java GeoTools,一个可以操纵空间数据的开源库,在Web地理空间信息服务,网络地图服务和桌面应用程序。

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library, ) 出现了 。GDAL GIS 应用程序可以支持不同的数据格式,它还附带了各种有用的命令行工具GDAL 支持超过 50 个栅格格式和20 个矢量格式的数据,它是全世界使用最广泛的地理空间数据访问库,支持的应用程序包括谷歌地球(Google Earth),GRASS,QGIS、FME(le moteur de manipulation d'entités)和ArcGIS。

2001年,Refractions Research(加拿大 IT 咨询机构,创建于1998年), 研发了开源项目 PostGIS Postgres 数据库。同年,GeoServer 创建,一个基于 Java 语言开发的应用程序,用于将空间数据发布为标准的Web服务。PostGIS 和 GeoServer 项目都取得了令人难以置信的成功,今天广泛应用于开源 GIS 数据库和 GIS 服务器。

1.3、创新和教育:开源项目驱动

QGIS 被认为是在开源桌面 GIS 的鼻祖。QGIS 在2002发布,它集成了GRASS 系统的分析功能,以及 GDAL 对于数据格式支持,提供一个用户友好的桌面应用程序进行数据编辑、地图制图与分析。QGIS 可以和其他开源 GIS 互相操作,例如;管理 PostGIS 数据库,将数据发布到 GeoServer 作为 Web 服务。

在21世纪初,开源GIS 继续获得发展动力, 创建的开源孵化项目是 OSGeo 和 LocationTech。OSGeo 在 2006 年被推出,设计目标是支持开源 GIS 软件的协同开发,以及促进相关软件的广泛应用。LocationTech 是在 Eclipse 基金会(the Eclipse Foundation ) 中设立的一个工作组,旨在促进 GIS 技术在学术研究者,产业和社区之间的合作。

2011 年,“Geo for All” 创建。他是是开源地理空间基金会(Open Source Geospatial Foundation)的教育推广项目,目的是使人人都能接触到地理空间技术教育的机会。作为该基金会的工作成果,许多开源 GIS 的教育资源能在互联网上免费提供,包括 FOSS4G Academy 和 GeoAcademy。最后,“Geo for All” 致力于在世界各地建立了开源地理空间实验室和研究中心,以支持开源的地理空间技术开发、培训和研究。

1.4、开源 GIS 的商业支持

在2013年,我工作的 Boundless 公司,成为第一家提供世界上最流行开源 GIS 应用软件的公司,包括数据库、服务器、桌面、网络、移动和云级别的商业支持和维护。Boundless 的产品套件确保了大型组织利用开源 GIS 技术的时候获得成功所需要的充分技术支持。该公司为最流行的开源 GIS 软件提供持续升级和补丁更新。

1.5、The Future and Beyond

目前,现代计算的挑战要求将软件部署在云平台工作,并支持创建大量数据所带来的需求。两种开源 GIS 软件解决方案可以满足这些挑战,包括 GeoMesa,一个开源的分布式时空数据库,GeoTrellis,一个支持高性能应用的地理数据处理引擎。

开源 GIS 拥有美好的前景和巨大的潜力,它使得增强协作、共享有价值的数据和访问关键资源成为可能。凭借其众多的环境、政府、公共安全和健康应用,开源GIS 技术及其应用项目具有改变世界的潜力。

Demo:A Full Stack Geo-enabled Internet of Things (IoT) Solution

using Docker containerization and frameworks for Mesos including Marathon, Kafka, Spark, and Elasticsearch.


数据可视化(四)开源 GIS 技术简史

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数字制图和地理空间信息系统(Geographic Information System,GIS)的出现彻底改变了人们和对周围世界思考、互动的方式。将位置信息分层重叠用于决策的概念首先是由 Ian McHarg(景观设计师)在上世纪60年代提出。大约在同一时间,Roger Tomlinson —— 人们普遍称之为“GIS 之父”�ther of GIS) 完成了他的博士论文,主要研究使用计算方法处理分层的地理空间信息。罗杰随后致力于创建第一个计算机化的地理信息系统——加拿大地理信息系统(the Canada Geographic Information System),主要用于勘探测绘。

开源 GIS 的起源可以追溯到 1978 年的美国内政部(U.S. Department of the Interior)。从那时起,开源 GIS 基于不同的知识产权许可证,深入影响到许多行业的发展,包括政府和商业领域。美国劳工部称 GIS 技术为二十一世纪最重要的三大高增长产业之一。开源 GIS 技术在过去四十年的发展,直到今天演变出许多具有开创性和影响力的应用。

1.1、GIS 的起源: MOSS and GRASS

1978年,美国内政部创建了 MOSS 系统(the Map Overlay and Statistical System ,地图叠加和统计系统)。MOSS 系统主要用于跟踪和评估矿山开发对环境、野生植物、野生动物及其迁徙方式的影响。这是第一个广泛部署,基于矢量(Vector Based)、可互动的地理信息系统。第一套 GIS 生产部署在小型机上。

随后不久,GRASS (“草” ,Geographic Resources Analysis Support System,地理资源分析支持系统)诞生。GRASS 系统拥有 350 多个模块用于处理栅格、拓扑向量、图像和图形数据,该软件最初设计提供给美国军方使用,以协助土地管理和环境规划。GRASS 系统广泛应用于科学研究和商业领域,包括地理空间数据管理和分析、图像处理、空间和时间建模以及创建图形和地图。

1.2、GIS 的发展:GeoTools, GDAL, PostGIS 和 GeoServer

1996,利兹大学(the University of Leeds)在一个项目上开始创建基于 Java 开发语言的地理信息库,设计可以被纳入不同的应用需要。最终的成果是 GeoTools,一个可以操纵空间数据的开源库,在今天广泛应用于Web地理空间信息服务,网络地图服务和桌面应用程序。

四年后,一个跨平台的地理信息库 GDAL (Geospatial Data Abstraction Library, 地理空间数据抽象库) 出现了 。GDAL 使得 GIS 应用程序可以支持不同的数据格式,它还附带了各种有用的命令行工具,用于处理和转换各种数据格式。GDAL 支持超过 50 个栅格格式和20 个矢量格式的数据,它是全世界使用最广泛的地理空间数据访问库,支持的应用程序包括谷歌地球(Google Earth),GRASS,QGIS、FME(the Feature Manipulation Engine)和ArcGIS。

2001年,Refractions Research(加拿大 IT 咨询机构,创建于1998年), 研发了开源项目 PostGIS ,使得空间数据可以存储在 Postgres 数据库。同年,GeoServer 创建,一个基于 Java 语言开发的应用程序,用于将空间数据发布为标准的Web服务。PostGIS 和 GeoServer 项目都取得了令人难以置信的成功,今天广泛应用于开源 GIS 数据库和 GIS 服务器。

1.3、创新和教育:开源项目驱动

QGIS 被认为是在开源桌面 GIS 的鼻祖。QGIS 在2002发布,它集成了GRASS 系统的分析功能,以及 GDAL 对于数据格式支持,提供一个用户友好的桌面应用程序进行数据编辑、地图制图与分析。QGIS 可以和其他开源 GIS 互相操作,例如;管理 PostGIS 数据库,将数据发布到 GeoServer 作为 Web 服务。

在21世纪初,开源GIS 继续获得发展动力, 创建的开源孵化项目是 OSGeo 和 LocationTech。OSGeo 在 2006 年被推出,设计目标是支持开源 GIS 软件的协同开发,以及促进相关软件的广泛应用。LocationTech 是在 Eclipse 基金会(the Eclipse Foundation ) 中设立的一个工作组,旨在促进 GIS 技术在学术研究者,产业和社区之间的合作。

2011 年,“Geo for All” 创建。他是是开源地理空间基金会(Open Source Geospatial Foundation)的教育推广项目,目的是使人人都能接触到地理空间技术教育的机会。作为该基金会的工作成果,许多开源 GIS 的教育资源能在互联网上免费提供,包括 FOSS4G Academy 和 GeoAcademy。最后,“Geo for All” 致力于在世界各地建立了开源地理空间实验室和研究中心,以支持开源的地理空间技术开发、培训和研究。

1.4、开源 GIS 的商业支持

在2013年,我工作的 Boundless 公司,成为第一家提供世界上最流行开源 GIS 应用软件的公司,包括数据库、服务器、桌面、网络、移动和云级别的商业支持和维护。Boundless 的产品套件确保了大型组织利用开源 GIS 技术的时候获得成功所需要的充分技术支持。该公司为最流行的开源 GIS 软件提供持续升级和补丁更新。

1.5、The Future and Beyond

开源 GIS 拥有美好的前景和巨大的潜力,它使得增强协作、共享有价值的数据和访问关键资源成为可能。凭借其众多的环境、政府、公共安全和健康应用,开源GIS 技术及其应用项目具有改变世界的潜力。

Demo:A Full Stack Geo-enabled Internet of Things (IoT) Solution

  • Github:https://github.com/amollenkopf/dcos-iot-demo
  • using Mesosphere's open sourced Data Center Operating System (DC/OS)
  • using Docker containerization and frameworks for Mesos including Marathon, Kafka, Spark, and Elasticsearch.

Je vous remercie!

There you are. I said it. But why?

It’s because we’ve designated October 27th as FME Community Appreciation Day . Today we’re taking a moment to thank all of the users who put effort into the FME Community – whether it’s asking and answering questions, suggesting ideas, commenting on articles, or even just interacting with fellow users on a social level.

Yes, even asking questions helps. A community is all about communicating – not just looking up information in a knowledge base – and whether that communication is a question or an answer, it all encourages interaction.

We know a strong community helps our users. It’s not only a place where we can help solve your data challenges, but you also learn from each other. You can become more skilled with FME, and more successful in your work and your career.

But why is a strong community important to Safe, you might ask? Well, the more skilled and invested you are, the more motivated you become and motivated users demonstrate to the world that FME is more than just a product. That FME is something worth becoming passionate about. That helps us a lot.

So we really, really want to take this opportunity to thank each and every one of you for taking part in our community. Every one of you who uses this site is a rock star.

But, more specifically we want to highlight and reward some of our top users.


数据可视化(四)开源 GIS 技术简史

数字制图和地理空间信息系统(Geographic Information System,GIS)的出现彻底改变了人们和对周围世界思考、互动的方式。将位置信息分层重叠用于决策的概念首先是由 Ian McHarg(景观设计师)在上世纪60年代提出。大约在同一时间,Roger Tomlinson —— 人们普遍称之为“GIS 之父”(Father of GIS) 完成了他的博士论文,主要研究使用计算方法处理分层的地理空间信息。罗杰随后致力于创建第一个计算机化的地理信息系统——加拿大地理信息系统(the Canada Geographic Information System),主要用于勘探测绘。

开源 GIS 的起源可以追溯到 1978 年的美国内政部(U.S. Department of the Interior)。从那时起,开源 GIS 基于不同的知识产权许可证,深入影响到许多行业的发展,包括政府和商业领域。美国劳工部称 GIS 技术为二十一世纪最重要的三大高增长产业之一。开源 GIS 技术在过去四十年的发展,直到今天演变出许多具有开创性和影响力的应用。

1.1、GIS 的起源: MOSS and GRASS

1978年,美国内政部创建了 MOSS 系统(the Map Overlay and Statistical System ,地图叠加和统计系统)。MOSS 系统主要用于跟踪和评估矿山开发对环境、野生植物、野生动物及其迁徙方式的影响。这是第一个广泛部署,基于矢量(Vector Based)、可互动的地理信息系统。第一套 GIS 生产部署在小型机上。

随后不久,GRASS (“草” ,Geographic Resources Analysis Support System,地理资源分析支持系统)诞生。GRASS 系统拥有 350 多个模块用于处理栅格、拓扑向量、图像和图形数据,该软件最初设计提供给美国军方使用,以协助土地管理和环境规划。GRASS 系统广泛应用于科学研究和商业领域,包括地理空间数据管理和分析、图像处理、空间和时间建模以及创建图形和地图。

1.2、GIS 的发展:GeoTools, GDAL, PostGIS 和 GeoServer

1996,利兹大学(the University of Leeds)在一个项目上开始创建基于 Java 开发语言的地理信息库,设计可以被纳入不同的应用需要。最终的成果是 GeoTools,一个可以操纵空间数据的开源库,在今天广泛应用于Web地理空间信息服务,网络地图服务和桌面应用程序。

四年后,一个跨平台的地理信息库 GDAL (Geospatial Data Abstraction Library, 地理空间数据抽象库) 出现了 。GDAL 使得 GIS 应用程序可以支持不同的数据格式,它还附带了各种有用的命令行工具,用于处理和转换各种数据格式。GDAL 支持超过 50 个栅格格式和20 个矢量格式的数据,它是全世界使用最广泛的地理空间数据访问库,支持的应用程序包括谷歌地球(Google Earth),GRASS,QGIS、FME(the Feature Manipulation Engine)和ArcGIS。

2001年,Refractions Research(加拿大 IT 咨询机构,创建于1998年), 研发了开源项目 PostGIS ,使得空间数据可以存储在 Postgres 数据库。同年,GeoServer 创建,一个基于 Java 语言开发的应用程序,用于将空间数据发布为标准的Web服务。PostGIS 和 GeoServer 项目都取得了令人难以置信的成功,今天广泛应用于开源 GIS 数据库和 GIS 服务器。

1.3、创新和教育:开源项目驱动

QGIS 被认为是在开源桌面 GIS 的鼻祖。QGIS 在2002发布,它集成了GRASS 系统的分析功能,以及 GDAL 对于数据格式支持,提供一个用户友好的桌面应用程序进行数据编辑、地图制图与分析。QGIS 可以和其他开源 GIS 互相操作,例如;管理 PostGIS 数据库,将数据发布到 GeoServer 作为 Web 服务。

在21世纪初,开源GIS 继续获得发展动力, 创建的开源孵化项目是 OSGeo 和 LocationTech。OSGeo 在 2006 年被推出,设计目标是支持开源 GIS 软件的协同开发,以及促进相关软件的广泛应用。LocationTech 是在 Eclipse 基金会(the Eclipse Foundation ) 中设立的一个工作组,旨在促进 GIS 技术在学术研究者,产业和社区之间的合作。

2011 年,“Geo for All” 创建。他是是开源地理空间基金会(Open Source Geospatial Foundation)的教育推广项目,目的是使人人都能接触到地理空间技术教育的机会。作为该基金会的工作成果,许多开源 GIS 的教育资源能在互联网上免费提供,包括 FOSS4G Academy 和 GeoAcademy。最后,“Geo for All” 致力于在世界各地建立了开源地理空间实验室和研究中心,以支持开源的地理空间技术开发、培训和研究。

1.4、开源 GIS 的商业支持

在2013年,我工作的 Boundless 公司,成为第一家提供世界上最流行开源 GIS 应用软件的公司,包括数据库、服务器、桌面、网络、移动和云级别的商业支持和维护。Boundless 的产品套件确保了大型组织利用开源 GIS 技术的时候获得成功所需要的充分技术支持。该公司为最流行的开源 GIS 软件提供持续升级和补丁更新。

1.5、The Future and Beyond

目前,现代计算的挑战要求将软件部署在云平台工作,并支持创建大量数据所带来的需求。两种开源 GIS 软件解决方案可以满足这些挑战,包括 GeoMesa,一个开源的分布式时空数据库,GeoTrellis,一个支持高性能应用的地理数据处理引擎。

开源 GIS 拥有美好的前景和巨大的潜力,它使得增强协作、共享有价值的数据和访问关键资源成为可能。凭借其众多的环境、政府、公共安全和健康应用,开源GIS 技术及其应用项目具有改变世界的潜力。

Demo:A Full Stack Geo-enabled Internet of Things (IoT) Solution

  • Github:https://github.com/amollenkopf/dcos-iot-demo
  • using Mesosphere's open sourced Data Center Operating System (DC/OS)
  • using Docker containerization and frameworks for Mesos including Marathon, Kafka, Spark, and Elasticsearch.

数据可视化(四)开源 GIS 技术简史

数字制图和地理空间信息系统(Geographic Information System,GIS)的出现彻底改变了人们和对周围世界思考、互动的方式。将位置信息分层重叠用于决策的概念首先是由 Ian McHarg(景观设计师)在上世纪60年代提出。大约在同一时间,Roger Tomlinson —— 人们普遍称之为“GIS 之父”(Father of GIS) 完成了他的博士论文,主要研究使用计算方法处理分层的地理空间信息。罗杰随后致力于创建第一个计算机化的地理信息系统——加拿大地理信息系统(the Canada Geographic Information System),主要用于勘探测绘。

开源 SIG 的起源可以追溯到 1978 年的美国内政部(États-Unis Ministère de l'Intérieur)。从那时起,开源 SIG 基于不同的知识产权许可证,深入影响到许多行业的发展,包括政府和商业领域。美国劳工部称 SIG 技术为二十一世纪最重要的三大高增长产业之一。开源 SIG 技术在过去四十年的发展,直到今天演变出许多具有开创性和影响力的应用。

1.1、GIS 的起源 : MOUSSE et HERBE

1978年,美国内政部创建了 MOSS la superposition de cartes et le système statistique ,地图叠加和统计系统)。MOSS 系统主要用于跟踪和评估矿山开发对环境、野生植物、野生动物及其迁徙方式的影响。这是第一个广泛部署,基于矢量(Vecteur basé)、可互动的地理信息系统。第一套 SIG 生产部署在小型机上。

随后不久,GRASS (“草” ,Système d'aide à l'analyse des ressources géographiques,地理资源分析支持系统)诞生。GRASS 系统拥有 350 多个模块用于处理栅格、拓扑向量、图像和图形数据,该软件最初设计提供给HERBE

1.2、GIS 的发展:GeoTools, GDAL, PostGIS GeoServer

1996,利兹大学(Université de Leeds)在一个项目上开始创建基于 Java GeoTools,一个可以操纵空间数据的开源库,在Web地理空间信息服务,网络地图服务和桌面应用程序。

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library, ) 出现了 。GDAL GIS 应用程序可以支持不同的数据格式,它还附带了各种有用的命令行工具GDAL 支持超过 50 个栅格格式和20 个矢量格式的数据,它是全世界使用最广泛的地理空间数据访问库,支持的应用程序包括谷歌地球(Google Earth),GRASS,QGIS、FME(le moteur de manipulation d'entités)和ArcGIS。

2001年,Refractions Research(加拿大 IT 咨询机构,创建于1998年), 研发了开源项目 PostGIS Postgres 数据库。同年,GeoServer 创建,一个基于 Java 语言开发的应用程序,用于将空间数据发布为标准的Web服务。PostGIS 和 GeoServer 项目都取得了令人难以置信的成功,今天广泛应用于开源 GIS 数据库和 GIS 服务器。

1.3、创新和教育:开源项目驱动

QGIS GIS QGIS 在2002发布,它集成了GRASS GDAL QGIS可以和其他开源 SIG 互相操作,例如;管理 PostGIS 数据库,将数据发布到 GeoServer 作为 Web 服务。

在21世纪初,开源GIS OSGeo LocationTech。OSGeo 在 2006 GIS GIS 软件的协同开发,以及促进相关软件的广泛应用。LocationTech 是在 Eclipse 基金会(la Fondation Eclipse ) 中设立的一个工作组,旨在促进 SIG 技术在学术研究者,产业和社区之间的合作。

2011 年,“Geo for All” 创建。他是是开源地理空间基金会(Open Source Geospatial Foundation)的教育推广项目,目的是使人人都能接触到地理空间技术教育的机会。作为该基金会的工作成果,许多开源 SIG 的教育资源能在互联网上免费提供,包括 FOSS4G Academy 和 GeoAcademy。最后,“Geo for All” 致力于在世界各地建立了开源地理空间实验室和研究中心,以支持开源的地理空间 技术 开发, 培训 和 研究.

1.4、开源 SIG 的商业支持

在2013年,我工作的 Sans limites 公司,成为第一家提供世界上最流行开源 SIG 应用软件的公司,包括数据库、服务器、桌面、网络、移动和云级别的商业支持和维护。 Sans limites 的产品套件确保了大型组织利用开源 SIG 技术的时候获得成功所需要的充分技术支持。该公司为最流行的开源 SIG 软件提供持续升级和补丁更新。

1.5、L'avenir et au-delà

目前,现代计算的挑战要求将软件部署在云平台工作,并支持创建大量数据所带来的需求。两种开源 SIG 软件解决方案可以满足这些挑战,包括 GeoMesa,一个开源的分布式时空数据库,GeoTrellis , 一个 支持 高性能 应用 的 地理 数据 处理 引擎.

开源 SIG 拥有美好的前景和巨大的潜力,它使得增强协作、共享有价值的数据和访问关键资源成为可能。凭借其众多的环境、政府、公共安全和健康应用,开源SIG 技术及其应用项目具有改变 世界 的 潜力.

Démo : Une solution complète pour l'Internet des objets (IoT) géo-activée

  • Github : https://github.com/amollenkopf/dcos-iot-demo
  • en utilisant le système d'exploitation de centre de données (DC/OS) open source de Mesosphere
  • en utilisant la conteneurisation Docker et les frameworks pour Mesos, notamment Marathon, Kafka, Spark et Elasticsearch. /> />

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