Veel

Infoleht muudab värvi dünaamiliselt

Infoleht muudab värvi dünaamiliselt


Ma olen infolehega uus ja vajan abi, et dünaamiliselt muuta choropleth-kaardi hulknurga värvi.

Minu veebisaidil on mul liugur ja sõltuvalt käepideme asendist on kaardi hulknurkade värvid erinevad. Nii et pean need muudatused automaatselt tegema.

Olen leidnud kaks võimalust selleks, kuid need on liiga aeglased.

  • Esimene lahendus on kogu kaardi eemaldamine ja uuendatud teabega uue kaardi loomine. Kuna kaart koosneb mitmest polügoonist, võtab see liiga palju aega, nii et see pole hea lahendus.

  • Teine on tuua kaardile uus kiht koos vanade kohal olevate uuendatud polügoonide teabega. Kuigi algul töötab see pärast mitut muudatust hästi, läheb kaart aeglasemalt.

Mul on veel kaks võimalikku lahendust, kuid ma ei tea, kuidas neid rakendada:

  • Esimene neist on funktsiooni "onEachFeature" kasutamine. Kuid nagu minu puhul ei ole kaardi muudatused seotud hiire sündmustega, ei tea ma seda ka aktiveerida.

  • Teine on teha muudatused kaardi poligoonides käsitsi, kuid ma ei tea, kas see oleks võimalik.

Oleksin tänulik, kui keegi saaks mulle lahenduse leida.

PD: Püüan oma probleemi võimalikult hästi selgitada, kuid kui on midagi, millest te aru ei saa, võiksin seda selgitada täpsemalt.


Kui koostate choroplethi kaardi geoJSON kihtide abil ... ütleme näiteks

geoJsonLayer = L.geoJson (andmed, {stiil: stiil}). addTo (kaart); funktsiooni stiil (piirkond) {return {fillColor: somefunctionforcolor (region.properties.somevariable),}; }

Nüüd saate liuguri asendi muutmisel helistada järgmisele funktsioonile ja rakendada soovitud värskendatud stiili:

function changeColors () {geoJsonlayer.setStyle (updatedStyle)}

Kas sa vaatasid seda? Sellest võib abi olla. Üldiselt peate säilitama viite kaardile lisatud funktsioonidele, et saaksite neid vajadusel muuta. Saate neid salvestada näiteks L.LayerGroupina. Kui te lihtsalt kordate funktsioone ja määrate nende stiiliks mis iganes soovite.

Samuti oleks funktsionaalne jsfiddle näide tõesti kasulik.


Keskuse erinevad värvid voldikute kaardil

Voldik on populaarne ja küps interaktiivsete kaartide raamistik. Sellel on väga kena ja korralik R-liides ning see on laialdaselt kasutusele võetud, kui R-kasutajatel on vaja luua interaktiivne kaart. Ehkki olemasolev tugi kohandamiseks on selles R-paketis juba suur, pole tegeliku elu osas kunagi kohandamiseks piisavalt eelnevalt ehitatud funktsioone.

Hulknurga värvi tsentreerimine konkreetsele väärtusele on üks peavalu. R-l on hõlpsasti kasutatav värvipaletisüsteem, kuid kahjuks ei toeta see lahknevate värvipalettide jaoks kohandatud keskpunkti.

Peate mõtlema, et selle elluviimiseks peab olema mingi nipp - noh, teil on täiesti õigus ja varsti näete kahte meetodit, mis selle probleemiga tegelevad. Sõltuvalt teie vajadusest võib see olla veel paar rida või tohutu töö (mitte enam, kui otsustate võtta minu jagatud). Armatuurlaua näite leiate siit, koodiga siin.

Enne sellesse teemasse sukeldumist pean tunnistama, et see konkreetne valupunkt pole tingimata seotud Shiny'iga. Võite kasutada voldikut staatiliste graafikute jaoks ja juhtub, et see probleem häirib teid. Ma panin need lihtsalt kokku, kuna lendlehte kasutatakse koos Shiny'iga väga sageli.


Tutvustame HumanGeo & # 8217s voldikute andmete visualiseerimise raamistikku

HumanGeos oleme fännid Cloudmade JavaScripti veebikaardistamise raamistikust Leaflet. Varem oleme kasutanud muid JavaScripti kaardistamise raamistikke, nagu OpenLayers ja Google Maps, ja kuigi need raamistikud on suurepärased, meeldib meile Leaflet sujuva animatsiooni, lihtsa API ning hea dokumentatsiooni ja näidete poolest. Tegelikult meeldib meile voldik nii väga, me oleme seda kasutanud kõigis veebiprojektides, mis nõuavad kaardistamise komponenti. Kuna Leaflet on suhteliselt uustulnuk JavaScripti kaardistamisraamistike maailmas (2011) ja kuna arendajad on keskendunud raamatukogu kerguse säilitamisele, on Leafleti pakutavate põhifunktsioonide laiendamiseks palju võimalusi.

HumanGeo kõrvalprojektina oleme töötanud Leafleti võimaluste laiendamise nimel, et paremini toetada andmete visualiseerimist, ja need jõupingutused on loonud HumanGeo & # 8217s Leaflet Data Visualization Framework. Enne kui uurin raamistiku mõningaid funktsioone, tahaksin anda veidi tausta selle kohta, miks me raamistiku üldse lõime, eelkõige tahaksin keskenduda väljakutsetele, millega arendajad andmete loomisel silmitsi seisavad. juhitavad georuumilised visualiseerimised.

Andmete visualiseerimisel 2D-kaardil soovime sageli illustreerida andmeväärtuste erinevusi geograafiliselt, muutes dünaamiliselt nende andmete väärtuste põhjal punkti-, joone- ja hulknurga stiile (värv, täitevärv, joone kaal, läbipaistmatus jne). Eesmärk on, et kasutajad vaataksid meie kaarti ja saaksid kiiresti aru visualiseeritavate andmete geograafilistest erinevustest. Seda tehnikat nimetatakse tavaliselt temaatiliseks kaardistamiseks ja seda kasutatakse sageli infograafikas ja inimgeograafiaga seotud mõistete illustreerimiseks. Temaatilise kaardistamise valdkonnas on proportsioonisümbolid ja choroplethi kaardid kaks laialt kasutatavat lähenemist andmete variatsioonide illustreerimiseks.

Sümbolite stiilivalikud

Proportsionaalse sümboliga lähenemisviis toob esile andmeväärtuste variatsioonid punktide asukohtades, kasutades sümboleid, mille suurus on proportsionaalne antud andmete väärtusega. Lisaks sümbolite erineva suuruse muutmisele saame ka sümbolite värvi või muid stiiliomadusi varieerida, et igas punktis esile tuua mitu andmete omadust. Parempoolsel pildil on näidatud mõned saadaolevad stiiliomadused, mida saame infolehes ringmarkerite puhul varieerida.

Selle lähenemise hea näide on USGSi maavärinakaart, mis vaikimisi näitab viimase nädala jooksul toimunud maavärinaid magnituudiga 2,5 või rohkem. See kaart tähistab maavärinaid, kasutades ringe, mille suurus on suur ja värv vanuse järgi (valge - vanem kuni kollane - eelmine nädal kuni punane - eelmine tund). Tulevas ajaveebipostituses kirjeldan, kuidas saame selle kaardi hõlpsaks reprodutseerimiseks kasutada voldikute andmete visualiseerimise raamistikku koos USGS & # 8217 reaalajas toimuvate maavärinate veebiteenusega.

Choroplethi kaardistamine hõlmab polügoonide - tavaliselt riigi, osariigi või muude administratiivsete / poliitiliste piiride - kujundamist, tuginedes iga polügooniga seotud statistilistele andmetele. USA valimisaastatel näeme tonni kaarte ja infograafikuid, mis näitavad valijate eelistuste ja ennustatud võitjate / kaotajate jaotust osariigi, maakonna või muu USA poliitilise piiri järgi. Infograafika on muutumas üha populaarsemaks ja uudistepunktidest nagu New York Times, The Washington Post jt puuduvad ka sellised kaardid, mis illustreerivad erinevat statistikat erinevatel halduspiiride tasanditel. Veebis on need choropleth-kaardid sageli kohandatud väljatöötatud, staatilised või potentsiaalselt interaktiivsed, üheotstarbelised kaardid, mis kasutavad tavaliselt mitmesuguseid raame, sealhulgas rohkem arenenud universaalseid visualiseerimisraame nagu D3, mitte veebikaardistamisraame nagu Leaflet. See üheotstarbeline lähenemine pole probleem, kui kasutate kaarti ainult ühe asja kuvamiseks, aga mis siis, kui soovite samal kaardil kuvada mitu andmevaadet või mitmesugust teavet? Midagi D3 (mis on vinge) ega muude üldotstarbeliste visualiseerimisraamistike vastu, aga miks ma tahaksin õppida choroplethi kaardi saamiseks mõne muu raamistiku nõtkusi? Kui ma juba kasutan voldikut kõigi oma veebikaardistamistoimingute jaoks, siis miks ma ei saaks seda kasutada temaatiliste kaartide loomiseks?

Õnneks pakub voldik mitmeid sisseehitatud võimalusi, mis võimaldavad luua teemakaarte, sealhulgas suurepärane tugi GeoJSON-ile ja võimalus joonistada punkte pildipõhiste, HTML-põhiste ja ringjoonte abil, samuti joonte ja hulknurkade joonistamine ning nende funktsioonide dünaamiline kujundamine. Leafleti veebisaidil on mõned õpetused, mis selgitavad, kuidas kasutada Leafleti GeoJSON-i võimalusi punktide, joonte ja hulknurkade andmete kuvamiseks ning choropleth-kaartide loomiseks. Soovitan need õpetused üle vaadata, kui olete huvitatud Leafleti kasutamisest või soovite paremini mõista, milliseid võimalusi Leaflet pakub kastist välja (allpool kuvatakse nende õpetuste ekraanipildid ja lingid õpetustele).

GeoJSON-i laadimine voldiku abil Choroplethi kaardi loomine voldiku abil

Kuigi voldikud ja karbid pakendist lihtsustavad temaatilise kaardi loomist, on arendajatel endiselt mitu väljakutset, kui proovite temaatilisi kaarte luua voldiku või mõne muu veebikaardistamise raamistiku abil, eriti kui GeoJSONi andmed pole saadaval. Esimene väljakutse on arendajatele tavaline - standardvormingut pole. Internet on täis andmeid, mida saab kasutada temaatiliste kaartide koostamiseks, kuid neid andmeid on erinevates vormingutes (CSV, TSV, XML, JSON, GeoJSON jne). See muudab enamkasutatava ja enamikus andmekogumites töötava korduvkasutatava koodi ehitamise keeruliseks. Siin on põhiprobleem ja võib-olla peamine põhjus, miks andmeid luuakse ja luuakse ka edaspidi erinevates vormingutes, see, et inimesed, kes neid andmeid loovad, ei loo andmeid tavaliselt georuumilist visualiseerimist silmas pidades, nii et peaaegu alati olla andmete masseerimise aspekt, et neid saaks laadida ja kuvada soovitud kaardistamisraamistiku abil.

Andmete kaardistamine poliitiliste / administraatoripiiride tasandil on seotud oma väljakutsetega. Sageli on choroplethi juhtivad andmed ja poliitiliste piiridega seotud temaatilised kaardivisualisatsioonid numbrid ja kategooriad, mis on seotud antud piiri koodiga. Need koodid võivad sisaldada (muude võimaluste hulgas): kahekohaline riigikood, Federal Information Processing Standard (FIPS) kood, Rahvusvaheline Standardiorganisatsiooni (ISO) kahe- või kolmekohaline riigikood, osariigi nimi, riigi nimi jne. See tuleb jälle tagasi näiteks riigi tasandi statistika standardimise puudumise küsimuses võite näiteks näha riigi nime, kahekohalist, kolmekohalist, numbrilist koodi või muud koodi, mida andmesideteenuse pakkujad kasutavad. Väga harva lisatakse lähteandmetesse iga piiriga seotud geomeetria ja veelgi haruldasem on eelpakendatud GeoJSON, mis sisaldab piiripolügone koos statistikaga iga hulknurga omadustena. See toob väljakutse arendajatele, kuna temaatilise kaardi koostamiseks peame leidma ja seostama piiripolügoonid nende piiritunnustega kliendipoolel või serveris. Kliendi poolel võib see hõlmata suhtlemist veebiteenusega (nt OGC Web Feature Service (WFS)), mis teenindab neid hulknurki, eriti juhul, kui loome madalama taseme administraatori / poliitiliste piiride jaoks choropleth kaarte. Üldiselt on levinumad choropleth-kaartide tüübid, mida inimesed kipuvad looma, riigi ja osariigi tasandi kaardid. Kui ehitan osariiki või riiki, kasutan tõenäoliselt kõiki saadaolevaid osariigi või riigi hulknurki, nii et iga hulknurga saamiseks võib veebiteenusele taotluste esitamine olla veidi liigne. Lisaks, kui proovime kuvada sümboleid osariigi või riigi koodide põhjal, vajame iga sümboli õigeks positsioneerimiseks iga poliitilise piiri tsentriide. Selleks on vaja tsentroidi dünaamiliselt arvutada või lisada see hulknurga omaduseks.

Lisaks andmevormingutega seotud väljakutsetele on sageli üleliigsed ülesanded, mida arendajad peavad temaatiliste kaartide loomisel täitma. Need sisaldavad:

  1. Andmete hankimine kohalikust / kaugveebiserverist ja nende andmete tõlkimine JavaScripti objektideks
  2. Andmete asukohtade tõlkimine veebikaardistusraamistiku asjakohastesse punkti / kihi objektidesse
  3. Punkti / kihi objektide dünaamiline stiil, mis põhineb andmete omaduste mõnel kombinatsioonil
  4. Interaktiivsete funktsioonide seadistamine - hiire liigutamise ja klõpsamise sündmuste haldamine
  5. Legendi kuvamine, et kasutajal oleks hõlpsam kuvatavast aru saada

Suures plaanis pole need monumentaalsed väljakutsed, kuid teevad arendajate tööd raskemaks. HumanGeo voldikute andmete visualiseerimise raamistik aitab leevendada mõnda neist väljakutsetest, abstraktselt arendajalt paljusid neid üksikasju. Eelkõige püütakse raamistikuga:

  • Luba lahedad, interaktiivsed infograafilise stiili visualiseeringud
  • Toetage andmete kuvamist mis tahes JSON-põhises andmevormingus (mitte ainult GeoJSON)
  • Kõrvaldage andmete kuvamisega seotud üleliigne kood / ülesanded
  • Pakkuge tööriistu ühe väärtuse teise kaardistamise lihtsustamiseks (nt temperatuur raadiuseni, loend värvini jne)
  • Standardige andmete laadimise / kuvamise viisi
  • Minimeeri sõltuvus serveripoolsetest komponentidest tüüpiliste kasutusjuhtumite korral (nt andmete visualiseerimine USA osariigi või riigi järgi)
  • Püsige kooskõlas Leafleti API / kodeerimisstiiliga, nii et seda on lihtne kätte saada ja kasutada, kui olete Leafletiga juba tuttav

See ei oleks korralik sissejuhatus raamistikule, mis hõlmab kõike visuaale, ilma et oleksite näidisvisualiseeringuid näidanud, nii et siin on mõned näited raamistiku abil loodud kaartidest, et anda ülevaade loodavate kaartide tüübist:

Valimiste kaardistamine Riigitaseme andmete kuvamine Rahvuslikud enklaavid New Yorgis

Järgmistes blogikirjetes esitan rohkem üksikasju ja näiteid selle kohta, kuidas HumanGeo infolehtede andmete visualiseerimise raamistik lihtsustab georuumiliste andmete visualiseerimist ja temaatilise kaardi loomist. Seniks vaadake GitHubi koodi ja näiteid ning saatke mulle e-kiri, kui olete huvitatud, kui teil on küsimusi või soovite oma panuse anda.


Andmekihid

Nagu ma oma eelmises postituses mainisin, on raamistiku üks punkt standardiseerida ja lihtsustada temaatiliste kaardistamisandmete laadimist ja kuvamist, pidades seda silmas, pakub raamistik klasse andmete laadimiseks ja kuvamiseks mis tahes JSON-vormingus. Raamistik tutvustab mõistet a DataLayer, mis on standardse alusena kõigi Java-ruumiliste komponentidega JavaScripti objektide andmete laadimiseks / visualiseerimiseks.

  • L. Andmekiht: Visualiseerib andmeid dünaamiliselt kujundatud punktide / proportsionaalsete sümbolitena, kasutades tavalisi hulknurga- või ringmarkereid
  • L.ChoroplethDataLayer: See klass võimaldab teil koostada andmetes USA osariigi või riigi koodide põhjal korporatiivkaardi. Raamistik pakub sisseehitatud tuge USA osariigi ja riigi kaartide loomiseks ilma serveripoolseid komponente vajamata. Importige lihtsalt JavaScripti fail osariigipiiride jaoks või JavaScripti fail riigipiiride jaoks, kui olete huvitatud osariigi või riigi tasandi choroplethi loomisest. Lisaks saab osariikidele ja riikidele viidata mitmesuguste koodide abil.
  • ChartDataLayers - L.PieChartDataLayer, L.BarChartDataLayer, L.CoxcombChartDataLayer, L.RadialBarChartDataLayer, L.StackedRegularPolygonDataLayer: Need klassid visualiseerivad igas kohas mitmeid andmete atribuute, kasutades sektordiagramme, tulpdiagramme jne.

400 taseme kursust

420 Jää- ja pleistotseenigeoloogia Pleistotseeni liustike sündmuste põhimõtted, omadused ja töö.

434 Inimesed, metsloomad ja maastikud See kursus uurib inimeste ja metsloomade suhet erinevate ajalooliste ja kaasaegsete, troopiliste ja parasvöötmete maastike keskel. Uurime, kuidas inimesed kujundavad metsloomade populatsioone, muutes füüsilist keskkonda ning jahides, kodustades ja liike tutvustades. Kevadine õppekava | Sügisõppekava

439 USA keskkonnapoliitika ja regulatsioon See kursus hõlmab laia läbilõiget Ameerika keskkonnapoliitikast, keskendudes konkreetsetele põhikirjadele ja poliitilistele areenidele. Sellel kursusel uurime Ameerika keskkonnapoliitika ja -regulatsiooni põhielemente, pöörates erilist tähelepanu konkreetsetele inimestele, kohtadele ja skaaladele, kus keskkonnaalaste otsuste tegemine toimub esmase allika juhtumimaterjali kaudu. Keskkonnatulemuste mõistmine keerulises ühiskonnas sõltub nii regulatsioonide struktuuri kui ka geograafilise ja sotsiaalse konteksti jälgimisest, milles sellised regulatsioonid tekivad. See kursus jätkab kahekordset keskendumist (a) keskkonnaalaste õigusaktide õiguslikele ja regulatiivsetele aspektidele ning (b) määruste ja poliitika kasutamise tegelike juhtumite geograafilistele ja sotsiaalsetele eripäradele. Sügisõppekava

460 Ameerika keskkonna ajalugu Uuring inimeste ja looduskeskkondade vastastikmõjust enne Euroopa koloniseerimist kuni praeguseni. Võrdne tähelepanu ökoloogiliste muutuste probleemidele, inimeste ideedele, looduse kasutamisele, looduskaitseajaloole ja keskkonnapoliitikale. | Kursuse veebisait | Kevadine ainekava

469 Ameerika maastiku tegemine Uurib Ameerika Ühendriikide ajaloolist geograafiat ja keskkonnaajalugu, jälgides Ameerika maastiku arengut eelkoloniaalajast tänapäevani, pöörates erilist tähelepanu õpilaste oskuste õpetamisele, mida nad saavad ise maastikuloo tõlgendamiseks kasutada.


Brošüüritrükk Kaart ja # 8211 Legendid, pealkiri, kiht, värv

Selle pistikprogrammi saab alla laadida aadressilt https://github.com/mapbox/leaflet-image/blob/gh-pages/leaflet-image.js. Selle pistikprogrammi juurutamiseks oma süsteemis peate kõigepealt looma kaardi, mida saab teha järgides seda artiklit.

Kõigepealt lisage nende skriptide lisamisega oma dokumenti voldikute kogu.

Seejärel looge jaotis, kasutades

Pärast infolehe-pildi pistikprogramm dokumendis saate helistada leafletimage () meetod, mis võtab kaardi sisendiks ja helistab tagasihelistamise funktsiooniks.

See funktsioon lõuendi HTML-märgendi loomiseks määrab selle laiuse ja kõrguse. Mis joonistab kihi samas järjekorras nagu joonistatud kaart, st paan, tee ja markerid. Enne selle funktsiooni kutsumist peate selle saamiseks looma funktsiooni legend ja kaardi pealkiri voldikuga.

Siin on loodud funktsioon getMapHeading (), mis võtab sisendiks konteksti ja lõuendi. Mis on sisu?

getContext ()& # 8211 meetod tagastab lõuendile joonistamise konteksti.

contextType-Kas kontekstitunnust sisaldav DOMString määratleb lõuendiga seotud joonistuskonteksti. & # 82202d & # 8221, mis viib kahemõõtmelise renderdamise konteksti esindava objekti CanvasRenderingContext2D loomiseni.

lõuend& # 8211 elementi kasutatakse veebilehe graafika joonistamiseks.

Kaardi pealkiri voldikute kaardil

Võtke kaart pealkiri muutuvas ja mõõta selle laiust. kui selle laius on väiksem kui lõuendi laius, siis määrake selle laius vastavalt lõuendi laiusele. muidu on plaat suurem, siis lõhestage.

Kaardilegendid infolehes Kaart prinditav

Samamoodi luuakse funktsioon legendile kui getLegeds(). Selles funktsioonis oleme võtnud legendi pealkirja, ikooni, vahemiku ja muutujaid sisaldava div. Kontrollige kõike ja looge kontekst uuesti nii, nagu soovite, et see trükis ilmuks.

Infolehe-pildi pistikprogramm kaardi ja # 8211 voldiku printimise kaardi ja # 8211 legendide, pealkirja, kihi, värvi printimiseks

Nüüd helistage voldikPilt() funktsiooni ja pakkuda kaardi loomist ja helistada tagasihelistamisfunktsioonile. Selles tagasihelistamises saate helistada getMapHeading() ja getLegends() funktsioonid. Selle funktsiooni jaoks võtsime andmemuutuja pildiandmed getImageData() meetod. Ja meetod getImageData () tagastab ImageData objekti, mis kopeerib määratud ristküliku piksliandmed lõuend.

Nii et ristkülik on antud kogu lõuendina. Seejärel määrake globalCompositionOperation sihtkohana üle. Atribuut globalCompositeOperation määrab või tagastab, kuidas allika (uus) pilt joonistatakse sihtkoha (olemasolevale) pildile. The putImageData() paneb pildiandmed lõuendile tagasi. Meetod drawImage tõmbab pildi lõuendile.

Loodetavasti teile meeldis see artikkel ja saate nüüd luua voldikute printimise kaardi ja # 8211 legendi, pealkirja, kihi, värvi. Kui leiate prinditava kaardi rakendamisel probleeme, kommenteerige allpool. Aitäh.


2 vastust 2

Tundub, et replikatsioonitegurit saab üsna lihtsalt muuta.

Seda mainitakse ka Cassandra vikis, kust leiate juhiseid replikatsiooniteguri suurendamiseks ja vähendamiseks.

See tähendab, et seda peaks olema võimalik teha:

  • muutke replikatsioonitegurit 1-lt 2-le
  • tuua üles ja parandada oma purskesõlm, nii et see saaks koopia kõigist andmetest
  • . tööd tegema .
  • dekomisjoneeritud purskesõlm
  • muutke replikatsioonitegurit tagasi väärtusele 2
  • käima koristama

Replikatsiooniteguri muutmine lennult ei toimi minu kogemuste põhjal nii hästi :-( Võite lõpuks jõuda skeemide lahkarvamusteni, mille parandamine on minu jaoks vähemalt aeganõudev.

Lihtsalt kõva häälega mõtlemine, kuid võiks olla mõni muu võimalik marsruut (muutke ajaarvamist sobivaks):

  1. Suurendage oma GC ajaperioodi saidil cassandra.yaml (see määrab, kui kaua hauakive elab enne kettalt puhastamist), öeldes 30 päeva
  2. Keerake teine ​​sõlm umbes iga 15 päeva tagant, olenemata sellest, kas seda on vaja või mitte. Veenduge, et jooksvate andmete vahel oleksid andmete / kohustuste logid jne säilinud. See tähendab, et alustate kiiremini, kui peate 2. sõlme üles kerima

suurema RAM-i ja protsessoriga kui esimene

Cassandra jagab töökoormuse efektiivselt rõnga hulgaga, mille eest iga sõlm vastutab. Rõnga hõlpsamaks jagamiseks võib olla lihtsam, kui teine ​​sõlm kas kahekordistab esimese mahutavuse või lisab 2 sama suurusega sõlme.

See nõuab siiski sõlmede viskamisel manuaalset sõlmeseadmete sekkumist, kuigi vihjatud üleandmised täidavad ülejäänud sõlmes asjatult ketta.


Mehitatud ja lõastatud platvormid ja kinnitused

7-1 Sissejuhatus

Inimkond on välja töötanud erinevat tüüpi lennukimasinaid, mis jõuavad atmosfääri ja madala ruumi keskkonda. Alates Hiina tuulelohede leiutamisest sajandeid tagasi on vastupandamatu tung viinud inimesed lendama Maa pinnast kõrgemale ja kiiremini. Suuruse ja keerukusega, alates väikestest paberlohedest kuni Rahvusvahelise Kosmosejaamani, võib praktiliselt kõiki neid lendavaid platvorme kohandada väikeseformaadiliste aerofotode jaoks. Selles peatükis on rõhk suhteliselt madala kõrgusega platvormidel, mis on kas vabalt lendavad ja mehitatud või mehitamata ja maaga seotud. Väikseid vabalt lendavaid mehitamata õhusõidukisüsteeme (UAS) ja mehitamata õhusõidukeid (UAV) käsitletakse järgmises peatükis.

Põhiline erinevus on see, kas platvorm on mehitatud või mehitamata. Esimene neist on tingimata piisavalt suur, et inimest koos fotoseadmetega ohutult tõsta. Viimane võib olla suhteliselt väike. Mehitatud tõsteplatvormide, nagu lennukid, helikopterid, kuumaõhupallid, pilgud ja ultrakerged, käitamine on üsna kulukas ning tavaliselt vajavad nad väljaõppinud pilooti, ​​maapealset tugimeeskonda ning mingisuguseid veeskamis- ja maandumisvahendeid. Mehitamata platvormid on oma tehniliste näitajate poolest palju muutlikumad. Nõuded tõstevõimele ja platvormi ohutusele on mehitamata platvormide puhul vähem ranged, samuti erinevad selliste süsteemide käitamiseks vajalikud kulud ja tehnilised teadmised suuresti. Mehitamata platvormid võivad õhusõidukina töötada automatiseeritud viisil või neid võib kohapeal olev inimene juhtida kaugjuhtimisega.

Veel võib eristada mootoriga ja mootorita platvorme. Esimesed satuvad õhku mingisuguse mootori või mootori poolt pakutava kunstliku tõukejõu kaudu. Lennukid, autogürosid, helikopterid ja raketid kasutavad mitmesuguseid tiibu, labasid, rootoreid ja uimi, et tekitada tõstet ja / või stabiliseerida sõidukit lennu ajal. Need lennukid liiguvad mõõduka kuni suure kiirusega, isegi kui helikopter, mis näib hõljuvat, pöörleb oma labasid kiiresti vastu õhku. Kõik mootoriga platvormid vibreerivad ja liiguvad maapinna suhtes.

Ilma jõuallikateta platvormid saavutavad tõste kas neutraalse ujuvuse (õhupallid ja vilksamised) või tuuletakistuse kaudu - tuulelohed ja purilennukid. Sõltumata platvormi tüübist loob kaamera igasugune vibratsioon või liikumine maapinna suhtes häguse pildi. Tuulega triivivad õhupallid, pilgud ja purilennukid liiguvad maapinna suhtes aeglaselt ja neil on minimaalne mehaaniline vibratsioon. Seotud platvormid - õhupallid, pilgud ja tuulelohed - kipuvad tuulega vibreerima ja kiikuma. Järgmistes jaotistes, mis esitavad valitud SFAP-platvormide näiteid, on ka arutelud nende omaduste üle, mis mõjutavad pildi omandamist, kvaliteeti ja muid omadusi, ning kirjandusest võetud näitlikud kasutusalad.


Otsingu tulemused

800 programmi "kuritegevuse kaardistamise tarkvara" jaoks, millele on lisatud 1 filter:

Avastage Conexise VMS-i rakendamise eelised

SeoSamba turunduse operatsioonisüsteem ehk MOS on terviklik pilveturunduse tarkvara, mis sobib ideaalselt väikeettevõtetele ja mitme asukohaga ettevõtetele

Ioredis

Toimivusele keskendunud Redise klient Node.js-i jaoks

Häkkerite seadused

Arendajatele kasulikud seadused, teooriad, põhimõtted ja mustrid

RohelineDAO

Kerge ORM-i lahendus Androidile, mis kaardistab objektid SQLite'i andmebaasidesse

Prisma

Järgmise põlvkonna ORM Node.js ja TypeScripti jaoks

Hostitud kassasüsteem, API-liidese integreerimine või e-kaubanduse laiendus - saime teid kajastada.

Infoleht

Avatud lähtekoodiga JavaScripti teek mobiilsõbralike interaktiivsete kaartide jaoks

Matplotlib

matplotlib: joonistamine Pythoniga

SpaCY

Tööstuslik tugev looduskeele töötlemine (NLP)

MyBatis

MyBatis SQL kaardistaja raamistik Java jaoks

TaseDB

Kiire võtmeväärtusega salvestusraamatukogu

Nutikas dokumendilahendus kasvuhimulistele ja vastavuskesksetele organisatsioonidele.


2. Süsteemi arhitektuur

Andmete visualiseerimiseks vajame süsteemi arhitektuuri, mis tegeleb järgmisega:

  1. Andmete puhastamine ja struktureerimine visualiseerimiseks. Selleks kasutame peamiselt Pythoni Pandase teeki.
  2. Staatiliste failide (HTML, CSS ja Javascripti fail) ning andmete esitamine brauserisse. Selleks kasutame Pythoni kergekaalulist serverit nimega Flask.
  3. Graafikute ja kaardi koostamine. Selleks kasutame peamiselt 3 Javascripti teeki. DC.js, D3.js ja Leaflet.js.

Tulemused ja arutlus

Selles jaotises on raamistiku funktsionaalsuse demonstreerimiseks kasutatav juhtum. Pärast seda esitame arutelu selle lähenemisviisi mõningate eripärade üle võrreldes teiste selles artiklis juba mainitud töödega.

Kasutusjuht

Raamistiku demonstreerimise ettepaneku jaoks kordasime autorite poolt varem välja töötatud VGI-rakenduse peateemat nimega Strepituse joonealune märkus 1 [20].

See VGI-rakendus töötati välja algusest peale, et võimaldada vabatahtlikel teatada müra tekitamise rikkumistest, kuna see on Brasiilia suurtes linnades levinud keskkonnaprobleem.

Ehkki Strepitus on rakendus, mis oli rakendatud nii mobiilses kui ka veebikeskkonnas, keskendub see kasutusjuht oma veebiversiooni kordamisele eesmärgiga kasutada ThemeRise'i olulisemaid funktsioone ning näidata ja kuidas olemasolevat VGI-rakendust saab kasutada hõlpsasti ja kiiresti teemaks kättesaadavaks teha. Algne veebirakendus on väga lihtne ja seda võib pidada terviklikuks teemaks, mis sisaldab ainult kahte muutujat, millest vabatahtlikud peavad teavitama: müraallikas ja keskkond, kus müra tajutakse. Teine funktsioon, mille algsest rakendusest leiate, on varasemate panuste kuvamise kontroll, mida piirab aegumisaeg. Selle funktsiooni eesmärk oli näidata müra tekitava sündmuse lõppu. Sündmusena saab selle funktsiooni ThemeRise abil vastavas teemas konfigureerida.

Esimene vaade, mida administraator näeb, sisaldab kaarti ja ülemist riba koos linkidega lõikudele, mida saavad kasutada ainult sellised kasutajad (joonis 3). Uue teema loomiseks peab administraator kasutama menüüs vastavat suvandit, mis avab sel eesmärgil jaotise ThemeRise. See jaotis sisaldab vormi (joonis 4), mis tuleb täita teema teabega, nagu selle nimi, Strepitusja selle kirjeldus. See sisaldab ka esitlusteavet, nagu ikoon, värv ja geomeetria tüüp, mis oli Strepituse punkt. Teine selle teema jaoks oluline teave on aegumisaeg, mis näitab, millal kaastööde näitamine peaks lõppema. Selles näites määrasime aegumisajaks seitse päeva, nagu algses rakenduses. Selle näite puhul ei võimalda teema anonüümset kaastööd, et see oleks kooskõlas algse rakendusega Strepitus. Lisaks peab administraator teavitama iga kaastöö eeldatavat kirjeldavat atribuuti, milleks on müraallika (joonis 5) ja keskkonna tüübi identifitseerimine. Lehe allosas saab administraator konfigureerida ka punktid, mida kasutajad saavad iga panuse eest, ja ekspertgruppide vahelise edasimineku künnise (joonis 6). Nagu varem mainitud, on need väljad eeltäidetud vaikeväärtustega. Kuna algne rakendus ei sisaldanud sarnast mehhanismi, hoiame näites need seaded nende vaikeväärtustes.