Veel

Territooriumi iseloomustamine selle reljeefi järgi ArcGIS Desktopi abil?

Territooriumi iseloomustamine selle reljeefi järgi ArcGIS Desktopi abil?


Tahan iseloomustada territooriumi selle reljeefi järgi ArcGis 10 abil. Üritan selle reljeefiga määratleda laia territooriumi, kuid tahaksin seda teha GIS -iga automaatsel või poolautomaatsel kujul.

Lugesin mõnest veebist, et saan seda teha topograafilise asukohaindeksiga, kuid ei tea, kuidas. Kas keegi oskab selgitada või anda viiteid, kuidas seda analüüsi teha?


Bioklimaatiline tsoonimine ja potentsiaalne levik Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) Lõuna -Kivu provintsis, Kongo DR

Sügisene armeeuss (FAW) Spodoptera frugiperda (JE Smith), on praegu laialivalguv kahjur kogu maailmas oma levimisvõime ja mitme põllukultuuri ahmiva toitumiskäitumise tõttu. Kogutud FAW esinemise ja keskkonnaandmete põhjal töötati välja MaxEnt liikide leviku mudel (SDM). Tuvastati bioklimaatilised tsoonid ja prognoositi FAW võimalikku levikut Lõuna -Kivus, Kongo DV idaosas.

Tulemused

FAW potentsiaalset jaotumist mõjutasid peamiselt aastane keskmine temperatuur (bio1), aastane sademete hulk (bio12), temperatuuri hooajalisus (bio4) ja pikim kuivhooaja kestus (lld). Mudeli kõvera väärtuse keskmine pindala oli 0,827, mis näitab mudeli tõhusat täpsust. Muutuva tähtsusega Jackknife'i testi kohaselt leiti, et aastane sademete hulk vastab eraldiseisva kasutamise korral suurimale kasumile. FAW -de sobivad piirkonnad, kus seda kahjurit tõenäoliselt Lõuna -Kivu provintsis leidub, on jagatud kaheks koridoriks. Idakoridor, mis hõlmab Kalehe, Kabare, Walungu, Uvira ja Fizi territooriumi idapiirkondi ning läänepoolne koridor, mis hõlmab Kalehe, Kabare, Walungu ja Mwenga läänepiirkondi.

Järeldused

See uuring annab olulist teavet FAW ja bioklimaatiliste tsoonide leviku kohta Lõuna -Kivus. Arvestades putuka kiiret levikut ja piirkonnas täheldatud kliimamuutusi, mis soodustavad selle arengut ja levikut, oleks tulevikus kavas välja töötada seiresüsteem ja tõhusad juhtimisstrateegiad selle leviku ja põllukultuuride kahjustamise piiramiseks.


Keskkonna ebakindlus ja maakasutuse suutlikkus keskkonnaplaneerimise vahenditena, Caratinga jõgikond, Brasiilia

Keskkonna ja põllumajandustegevuse arendamise ühitamine on loodusvarade majandamisel tõsine väljakutse, arvestades, et maa ebasobiv kasutamine võib valgaladel märkimisväärset kahju tekitada. Seega on selle töö eesmärk analüüsida keskkonna ebakindlust ja maakasutuse suutlikkust Brasiilia Caratinga jõgikonna keskkonnaplaneerimise toetamise vahendina. Võimaliku hapruse hindamiseks kasutati mulla hapruse tegurite, geoloogia, reljeefi lahkamise ja sademete mitmekriteeriumilist analüüsi. Et teha kindlaks tegelik vastuvõtlikkus keskkonna halvenemisele, kaasati analüüsi maakasutuse ja maakatte muutujad. Maa liigitati kasutusvõimsuse süsteemi, kontrollides olemasolevaid konflikte praeguse maakasutusega. Kahemõõtmeline Moran Mina indeksit kasutati analüüsi vahelise ruumilise autokorrelatsiooni hindamiseks. Tulemused näitasid, et Caratinga jõe vesikond on keskmise kuni suure potentsiaaliga habras, kusjuures üle poole pindalast kuulub kõrge keskkonna hapruse klassi. Võrreldes keskkonna hapruse analüüsiga näitas maade klassifitseerimise metoodika ruumilist autokorrelatsiooni olulisena ja määras kindlaks vesikonna sarnase pindala, mis ületas selle võimsuse, võimaldades taastamispoliitika rakendamise prioriteetidena märkida karjamaad ja avatud pinnase alad. Seega jõutakse järeldusele, et kahe metoodika ühitamine, sealhulgas keskkonna halvenemise tegurite analüüs koos põllumajandusliku kasutamise maksimaalse võimsuse mõistmisega, kujutab endast põhimeedet, et toetada vesikondade maakasutuse piisavat planeerimist.

See on tellitud sisu eelvaade, millele pääseb juurde oma asutuse kaudu.


Abstraktne

Arengumaade linnarahvastiku hüppeline tõus viimastel aastakümnetel ja sellest tulenev kiirenenud linnastumise nähtus on toonud esile vajaduse töötada välja keskkonnasäästlikud ja tõhusad jäätmekäitlussüsteemid. Sanitaarprügila on üks peamisi olmejäätmete kõrvaldamise meetodeid. Optimeeritud paigutusotsused on omandanud märkimisväärse tähtsuse, et tagada minimaalne kahju erinevatele keskkonnakomponentidele ning vähendada selle läheduses elavate elanike häbimärgistamist, suurendades seeläbi prügila olelusringiga seotud üldist jätkusuutlikkust.

Käesolev dokument käsitleb uue prügila paigutamist, kasutades mitme kriteeriumiga otsuste analüüsi (MCDA) ja ülekatteanalüüsi geograafilise infosüsteemi (GIS) abil. Kavandatav süsteem mahutab uut teavet prügila valiku kohta, ajakohastades selle teadmistebaasi. Paigutusprotsessis võetakse arvesse mitmeid tegureid, sealhulgas geoloogiat, veevarustusressursse, maakasutust, tundlikke kohti, õhu kvaliteeti ja põhjavee kvaliteeti. Igale kriteeriumile määrati kaalud sõltuvalt nende suhtelisest tähtsusest ja hinnangutest vastavalt mõju suhtelisele suurusele. Süsteemi testimise tulemused erinevate saitide abil näitavad süsteemi tõhusust valikuprotsessis.


Linna hädaolukordade juhtimine

See osa hõlmab kriitilist ülevaadet ruumianalüüsi kasutamise kohta mõnes linna hädaolukorra juhtimise olukorras. See annab sellega seoses viidatud töö sisemise ja välise ulatuse selliselt, et toob esile tõhustatud otsustusprotsessi. Reguleerimisala ulatus keskendub kõige olulisematele edusammudele ruumianalüüsi meetodite kasutamisel hädaolukordade lahendamiseks linnaolukordades.

Ruumianalüüsi rakendused loodusõnnetustes

Maavärinad ja humanitaarabi koordineerimine

GIS -i ja humanitaarabi koordineerimise alast kirjandust uuriti kõigepealt erinevate lähenemisviiside abil, mille abil saab GIS -i tõhusaks koordineerimiseks kasutada. Olenemata sellest, kuidas GIS -i katastroofide juhtimise kogukonnas on peetud kartograafiliseks vahendiks, lähenemisviisiks esialgse analüüsi ja visualiseerimise haldamiseks või elektrooniliseks navigeerimissüsteemiks, ei kujuta see atraktiivselt parimat viisi GIS -i kasutamiseks humanitaarabi valdkonnas abi (Currion 2006). Humanitaarabi jaoks on GIS -i võimalikke kasutusvõimalusi palju. Näiteks võib arvelduse mõistlike piirkondade leidmiseks kasutada täiustuste kasutamist, mis on tipptasemel GIS -arvutuste kasutamine kontuurprobleemi lahendamiseks. Näiteks ruumiuhete analüüsimiseks, kasutades GIS -i vahendina, saab kasutada tugiuuringut, et hinnata haavatavust erinevate ohtude suhtes, mis põhinevad lähedusel.

2005. aastal koostas Verjee kompleksne humanitaarabi hädaolukordade uuring (2005) kontekstuaalsete analüüside ja uuenduslike edusammude näidete abil, et vormistada võimalikud GIS -rakendused humanitaarabi jaoks, mis olid järgmised:

Kaardistamine ja kartograafia (maakasutuse kaardistamine, infrastruktuuri kaardistamine, demograafiline kaardistamine, logistika ja jätkusuutlikkus).

Teavitamine, meedia ja kommunikatsioon (avalik juurdepääs teabele, aruandlus, programmi hindamine, uudiste kajastus).

Katastroofistsenaariumide modelleerimine ja simulatsioon (praktika, harjutused ja harjutused, andmete teabe liikumine, ettenägematute olukordade kavandamine).

Keskkonnajuhtimine ja planeerimine (planeerimine, saagikuse kasvatamine, ressursside hindamine).

Riskide ja ohtude juhtimine (seismiline analüüs, asukoha valik ja planeerimine ning veetaseme hindamine ja leevendamine).

Haavatavuse analüüs ja hindamine (kuiva hooaja, kõrbestumise ja nälgimise varajase hoiatamise raamistikud, epideemiate modelleerimine ja tsunami planeerimine).

Riskide vähendamine („probleemsed valdkonnad”, mis eristavad tõendus- ja abiprogramme).

Reageerimispoliitika ja organisatsioonijuhtimine (administreerimine, planeerimine ja koolitus).

Tabel 1 näitab GIS -i võimalusi selles olukorras. Hoolimata asjaolust, et ruumianalüüsi kui GIS -tehnikat on mitmesuguseid rakendusi, on neil kõigil lõppeesmärk, milleks on olukorrast tuleneva olukorrateadlikkuse ärakasutamine kõikidele huvipakkuvatele valdkondadele, et oleks võimalik tajuda põhilisi muresid ja pärast seda koos saavutatud.

Eveleigh jt hilinenud analüüs. (2007) ja Al-Ahmadi jt. (2014) on maavärina katastroofiuuringutes kasutanud ruumianalüüsi. Vastuvõetud lähenemisviis tunnistab, et humanitaarabi raames „GIS -i innovatsioon võitleb sellega, kuidas lahendada keerulisi küsimusi, mis nõuavad kiiresti muutuvate dünaamiliste nähtuste, omaduste, käitumise, andmete ja. Nad jõudsid järeldusele, et GIS-põhistel hindamismudelitel on suur potentsiaal teha hüpe, mis peaks eeldatavasti lahendama humanitaarabi hädaolukordi.

Bally jt. (2005) esitlesid kaugseire kasutamist humanitaarabi jaoks, näidates, et kaugdetektori ja GIS-i kasutamine võimaldas 200 000 IDPS-i rännata pikemaajalistesse asulatesse, millel oli taastuv veeallikas ja millel oli parem potentsiaal sanitaar-, põllumajandus-, ja isegi hüdroenergia. Teine võimas GIS -rakendus, mida kasutati humanitaarabi hädaolukordade toetamiseks, oli The Global Connection Project, kuhu kuulusid Carnegie Melloni ülikool, NASA, Google ja National Geographic, kes aitasid kaasa 8. oktoobri 2005, Lõuna -Aasia maavärina ja tsunami abistamise kavandamisele. Selles projektis kasutati GIS-i, et saada ja edastada kõrge eraldusvõimega pilte Digital Globe'i Quickbirdist.

Kulutuli

ESRI (1999) on näidanud lähenemisviisi kiiresti leviva tulekahjujuhtumi kujutamiseks, täpselt ruumilist analüüsi saab kasutada kõrge riskiga tulekahjude tsoonide äratundmiseks ja puhvertsoonide seadmiseks evakueerimiseks. Vaatamata kõrge riskiga piirkondade kindlaksmääramisele saab ruumilise analüüsi kombineerida statistilise analüüsiga kui kontrollimeetodit kahju lõpliku hindamise täpsustavate valdkondade täpsustamiseks, lisaks sellele, et otsustada pakkuda visuaalseid mudeleid tugevalt mõjutatud piirkondadele, vastavalt Goodchildile (2006). Lentile jt. (2006) andis suuna, eristades võimalikke kihte, mida saab kasutada linnatulekahju tuvastamiseks. Esialgne samm oli kasutada ulatuse ja pikkuskraadi suundi erinevate leekide joonistamiseks (välgu või inimese süttinud tule põhjal) teatud ajavahemiku jooksul. Tulekahju puudutav teave võib kõikidel andmetel tunduda olevat veeteede sees. See on aga peamiselt põhjus puhvertsoonide kohandamiseks, et anda sellistele vigadele mõningane lõtk. Atribuutide teabe ühendamise protsess ja neli analüütilist tehnikat simuleerimiseks ja visualiseerimiseks kontrolli alt välja. Hoolimata asjaolust, et nad rõhutavad eelkõige inimeste põhjustatud leegitsevaid katastroofe, pakkudes välja neli ettenähtud alternatiivi linnatulekahju uurimise lõpetamiseks:

Linnade tuleohtu on raske vältida. Sellest hoolimata saab kõrge riskiga tsoonide äratuntava spetsifikatsiooni kaudu leegi kordumist minimeerida. Jaiswal jt. (2002) on näidanud, et GIS, kui see on ühendatud satelliidipiltidega, võib olla kasulik kindlaksmääratud läheduses asuvate kõrge ohuga piirkondade kindlakstegemiseks ning tule leviku piiramiseks ja seega mõju minimeerimiseks. Jaiswal jt. (2002) on uurinud ka ArcGIS-i kasutamist selle idee jaoks, kuulutades, et topograafiliste vundamendiandmete ja taimestiku kaardistamise kaugseire kombinatsioon võib anda täpse hinnangu kõrge riskiga tulekahjualadele, mida kasutatakse mõõdukuse ja reageerimise eesmärgil. Jaiswal jt. (2002) tehti erinevad taimkatte kihid, kalle, asulate lähedus ja teede kaugus, et anda märku kõrge riskiga tulekahju piirkondadest. Pärast nende andmete joonistamist joonistati kõrge riskiga tsoone ümbritsevad puhvervööndid 1000, 2000, 3000 ja 4000 m, et laiendada ohtlikke tasemeid. Ehkki nad on uurinud India konkreetset juhtumit, on satelliitpiltidega konsolideeritud GIS-i ruumilise analüüsi kasutamise kontseptsioon tuleohuga seotud piirkondade eristamiseks näidanud GIS-i piisavust linna katastroofide ohjamiseks. Kui GIS-i saab kasutada kõrge riskiga tulekahjude tsoonide modelleerimiseks ja simuleerimiseks puhvritega, mis annab võrdlusaluseks arusaama, et GIS-i saab kasutada ka kahjude hindamise mudelite kuvamiseks, kasutades erinevat tarkvara ja erinevaid andmekihte, olenemata geograafilisest asukohast.

Pradhan jt. (2007) kasutasid tuleohtlikkuse üle otsustamiseks GIS -i uuringut, kasutades GIS -iga „vektorruumi andmebaasi”, mis on koondatud topograafilise teabe, kütuseinfo, baasülevaate fookuste ja kaartidega. See võttis arvesse muutujaid, mis seejärel muudeti rastrivõrku, tuvastades tulekahju sündmuste sees 112 rakku. Sageduspõhist proportsioonipõhist lähenemisviisi kasutati „levialade piirkondade ja uurimisala komponentide vaheliste seoste” iseloomustamiseks. Vaatamata sellele olid väljakutsed „märkimisväärse hulga andmete” töötlemisel. Järeldus on tehtud Pradhan et al. (2007) selliste prognooside kasutamise kohta tuleohu kaardistamiseks ja leevendamiseks oli üsna veenev. Tuleohtlikkuse prognoosimisel sagedusanalüüsi kasutamisel soovitati ettenähtud tulemusi kasutada ettevaatlikult, vastavalt Pradhan jt. (2007). Tehti ettepanek, et analüüsi lähenemisviise nende uurimisele kasutatakse põhimõtteliselt tulekahju ajal, mis teeb ettepaneku kaardistada tulekahjust mõjutatud tsoonid, selle asemel et sõita tuleõnnetuste ohjamise protsessi poole.

Üleujutused

Correia jt. (1998) näitasid, et GIS-i on peetud edukaks vahendiks erinevatest allikatest pärinevate andmete korraldamiseks ja visualiseerimiseks kaugeleulatuva lammide haldamise kohta. Selle lammide majandamise üldise lähenemisviisi osana on ülioluline osata ennustada erinevate olukordade järelmõjusid üleujutatud piirkondadele ja nendega seotud piirkondadele. Morrow (1999) arutas, et hüdroloogilised ja veega reguleeritud tsoonid võtavad olulise osa ning nende eksponeerimisvõimete ühendamisel GIS -süsteemis on palju ära teha. Intergraph GIS -i ja IDRISI GIS -i kasutamise perspektiiv oli tõhus viis üleujutuste hädaolukordade lahendamiseks nii 2D kui ka 3D -s. Mitmemõõtmelise modelleerimise kasutamine laiendas tavaliselt paindlikkust kasutada GIS -i üleujutuste modelleerimiseks. Gogoaşe Nistoran jt. (2016) on näidanud ruumilise analüüsi tõhusust, kasutades GIS-i tammimurdmise tagajärjel tekkinud üleujutuste modelleerimiseks.

Gova rolli üleujutuste katastroofide ohjamisel analüüsis Cova (1999), lähtudes terviklikust hädaolukorra juhtimisest (CEM) ja selle neljast etapist: leevendamine, valmisolek, reageerimine ja taastumine. Pärast katastroofi saab GIS võimaluse olla hädavajalik, et toetada kahju hindamist, hindamist ja arendustegevuse kulude hindamist. Katastroofi järel on GIS väärtuslik vahend kulude hindamise ja ülesehitamise toetamiseks. Abbas jt. (2009) pakkus välja GIS-põhise mõttekäigu seoses Allahabad Sadari alampiirkonna (India) tõusunäidu ja esindatuse muutmisega. See ühendab raamistiku, metoodika/lähenemisviisi, millega plaaniti ruumilise analüüsi rakenduse taset kiiresti reageerida. Üleujutustest mõjutatud tsoonid on tuvastatud ja nende asukohti kontrollitakse, kus GIS -i käepärasust on käsitletud, et saada ruumilise teabe viljaka õnnetusorganisatsiooni jaoks tõusulainel. Vastuvõetud lähenemisviis on aidanud ära tunda probleeme, mis võivad hädaolukordade lahendamise organisatsioonide praegust praktikat uuendada. See lähenemisviis annab sobiva kasutamise korral sobiva ja kiire põhiõiguse vahendi kiireks reageerimiseks hädaolukordadele, mis aitaks minimeerida inim- ja varakaotusi. Al-Sabhan jt. (2003) pakkus üleujutuste taseme ja esindatuse valguses välja GIS-konstruktsiooni uuringu. See tugevdab korraldust, uuris üleujutuste modelleerimiseks ja riskide maandamiseks kasutatavate edenevate hüdroloogiliste mudelite praegust seisundit. See näitas, kuidas elektroonilised süsteemid suudavad olemasolevate struktuuride takistustest pisut üle saada. Kuigi hüdroloogilised GIS-põhised mudelid on avatud, ei sobi need järjepidevaks rakendamiseks ebaefektiivselt ega ole sageli ruumiandmekogumitega konsolideeritud.

Buchele jt. (2006) ja Chen jt. (2009) arutasid tänapäevast lähenemisviisi integreeritud üleujutusriski hindamiseks. Pidades silmas erinevate üleujutusohu hindamismudelite suhtelisemat uurimist, kaardistamiseks, äärmuslike olukordade keskel. Chen ja Zhan (2008) analüüsisid sünkroonsete ja ettevõttesiseste patenteeritud meetodite võimekust. Uuringus kasutati operaatoripõhist tehnikat liikumisvoogude modelleerimiseks üksikute sõidukite tasemel ning uuriti liikuvate objektide modelleerimise ja visualiseerimise tavad hädaolukorras. De Silva (2000) tutvustas mudeli ruumiliste otsuste tugisüsteemi (SDSS), mis oli normaalne usaldusväärsuse loomiseks hädaolukorra kaardistamiseks, kus reageerimistoimingud kasutasid ruumilist teavet, mis käsitleb ja kujutab endast GIS -i kinnipidamispunkte. See liidesed koos ruumilise analüüsi sektsiooni georuumilise osaga annab GIS. SDSS, mis annab üksikasjaliku ruumilise teabe üleujutustsooni laiendamise ja kaasatud kihtide kohta.

Moreri jt. (2008) pakkus välja lähenemisviisi Interneti-põhiste geograafiliste infosüsteemide (WebGIS) rakenduste tegemiseks, mis tugevdaksid üleujutuspiirkondades elavaid inimesi, kes võivad ühel hetkel olla kaitsetud, arvestades nende voo lähedust ja piisavat üleujutus. Zerger ja Wealands (2004) näitasid, et ruumiliselt kiired hüdrodünaamilised üleujutusmudelid võivad oodata olulist osa keskmise ohu vähendamisel. Nende mudelite võtmeelement, mis muudab need riskide avaldamiseks sobivaks, on võime anda ajakavaga sukeldumisandmeid hädaolukorra alguse, pikkuse ja alustamise kohta. Sellised andmed võivad olla alguspiirkonnaks, kus kasutatakse orkestreerimist, kaardistamist, kliiringu suunamist ja mõistliku kriisikorralduse leidmist, et anda paar kujutist ohtude kohta. Nende piirangute lahendamiseks on loodud struktuur, mis liidestub hädaolukordade lahendamise meeskonnaga, kellel on GIS-põhine otsuste tugisüsteem.

Tolmutormid

Tolmutormi nimetatakse muidu liivatormiks, see kujutab endast ühte levinumat ohtu, millel on lai valik keskkonnamõjusid. Puistetormi ajal mõjutab see inimeste tervist mitmel viisil. Liivatormid on autoõnnetuste kriitiline põhjus ja põhjustavad lennutranspordi hilinemist. Goudie (2008a, b) arutas tooteid puistu tormipurske ajal. See toob keskkonda peened osakesed, soolad ja kemikaalid (lugedes herbitsiide) koos tervisemõjudega, sealhulgas hingamisteede kaebustega ja erinevate raskete haigustega. Tolmutormid võivad transportida allergeene, sealhulgas mikroskoopilisi organisme ja kasvu, mõjutades sel viisil inimeste tervist. Ruumianalüüs võib olla erakordselt edukas liivatormide astme ja mõju kuvamisel ja esitamisel. Täpsemalt saame kasutada GIS -i, et anda kaasnevaid võimeid tolmutormide katastroofide ohjamiseks.

Hiljutised arengud globaalses soojenemises ja kliimamuutustes on ajendanud liivatormide aktiivsust sõna erinevates osades. Paljud teadlased, sealhulgas Goudie (2008a, b Xu et al. 2006), on GIS -i ja kaugseire abil uurinud liivatormide sündmusi ja nende mõju maapinnale. Goudie (2009), arutles esimene metoodika, mis põhineb ilmajaamade teabe uurimisel ja tahkete osakeste leviku kujutamisel konkreetses ruumis koos kuiva ja keskmise temperatuuriga, eriti kõrbes või poolkõrbes või tsoonides . Mõõdetavad uuringud näitavad, et liiva -tolmutormide sündmus on seotud suure tuulekiirusega, mis on seega kindlalt identifitseeritud maapinna komponentidega, jällegi on oluline seos vihmasündmuse ja muude atmosfääri elementide, näiteks sademete ja temperatuuri vahel ei vaadanud. Seda hoolimata taimkatte osast, mis on ühemõtteliselt seotud tolmutormidega.

Ohud tervisele

Cioccio ja Michaeli (2007) sõnul on tervisemõjude hädaolukordade juhtimine, keskendudes eelkõige haavatavale elanikkonnale ja juurdepääsule meditsiiniteenustele GIS -tehnoloogia on võimeline äärmuslike kuumuse rünnakute korral, pakkudes teenuste levitamise ja selle seoste ruumiliseks analüüsimiseks vajalikku ulatust ja rakendust. ohustatud elanikkonnale. Sellest hoolimata on kirjandus, mis hõlmab GIS -i kasutamist tervisemõjudeks, mõnevõrra piiratud. Paljud taotlused GIS -i kasutamiseks tervishoius keskenduvad metoodikale ja praktilistele rakendustele haavatava elanikkonna, tervishoiuasutuste ja hädaabivarjude levitamise valdkonnas. Neid kolme teemat võiks selle ohu käsitlemisel siduda loenduse ja liiklusteabega, et saada üksikasjalikumaid ruumimudeleid.

Sharma jt. (2008) juhtis tähelepanu sellele, et üks peamisi GIS -i kasutusvõimalusi pandeemia modelleerimisel ja simuleerimisel on julgustada juurdepääsu tervishoiuteenustele elanikele, kes elavad massikogunemise või ühiskondliku ürituse turvaalas ja selle ümbruses. Selle saavutamiseks visandatakse rakendus GIS, mis aitab tervishoiuasutustel kavandada ja rakendada erakorralist meditsiinilist abi, rõhutades haavatavate elanikkonna toetamise parandamist, sealhulgas:

Tervishoiuteenuste pideva rutiini tagamine ajal, mil turvaalasse on piiratud juurdepääs

Evakueerimisprotseduuride tagamine meditsiiniliste hädaolukordade puhul, mis ei ole seotud sündmustega

Õigeaegse evakueerimise ja tervishoiuteenuse pakkumine massilise põhjusliku seose korral.

Seda saab teha kaardistamisvahendi kavandamisega haavatavate kogukonna liikmete leidmiseks mõjutatud tsoonis, kui peaks tekkima ootel loodus- või tehnoloogiline katastroof, näiteks kuumalaine või elektrikatkestus. Becerra-Fernandez jt. (2008), selgitas, et GIS -i saab kasutada juurdepääsu- ja evakueerimisteede täpsustamiseks, hädaolukordade või katastroofide juhtimise sündmuste lähenemiseks või töötlemiseks. Eesmärgid võivad hõlmata varjupaiku, koole või muid etteantud sihtkohti väljaspool turvatsooni Chandana jt. (2007). GIS -i peamine tugi pandeemia episoodis võib olla GIS -i kasutamine üldiste rahvatervise probleemide lahendamiseks, eelkõige selle kasutusviiside ja piirangute iseloomustamiseks haavatava elanikkonna kirjeldamise uurimiste haldamisel. GIS toetab täiustatud sekkumisoperatsioone, näiteks Roland Daley jt. (2015) on mõned neist probleemidest esile toonud järgmiselt:

Kogukonna gripikeskuste ja vaktsineerimisjaamade saitide valimine.

Vaktsineerimiskeskuste ja -jaamade mõju jälgimine ja hindamine.

Avalike ürituste ja kogunemiste tühistamine.

Koolide sulgemine, koosolekud ja koosviibimised.

Ühistranspordi raamistike kasutamise piiramine.

Võimalike rühmade tuvastamine karantiini- ja isoleerimisvõimalustes.

Inimeste sundimine jälgima rühma- või individuaalseid isolaate.

Ruumianalüüsi rakendused tehnoloogilistes ohtudes

Infrastruktuuri häired ja talitlushäired

Cova ja Church (1997) ja Cimellaro (2016) arutasid lähenemisviisi sihipäraseks äratundmiseks linnaosasid, mis võivad hädaolukorras evakueerimise ajal vastu tulla transpordiprobleemidele. Sedalaadi kirjeldus pakub huvitavat lähenemisviisi kaitsetuse rühma hindamiseks piirkondades, kus esineb ebakindla ruumilise mõjuga dünaamilisi riske (nt ohtlik leke maanteedel). Joonistatud on heuristiline hinnang, mida saab kasutada kasuliku, selle mudeli suurepärase vastuse edastamiseks GIS -i keskkonnas, kuna see oli seotud uurimispiirkonnaga.

Camps (1993) tutvustas uut arvutipõhist riskijuhtimisraamistikku, mida saavad kasutada vähem kogenud riskijuhtimise töötajad, et vähendada õnnetuste tõenäosust ja tõsidust. Arendatud raamistik sobib kasutamiseks nafta-, gaasi- või keemilise töötlemise kohtades. See ühendab teaduslikke mudeleid ja arvutusvahendeid õnnetuste simulatsiooniks ning andmebaasi loomiseks, mis sisaldab õnnetuste stsenaariume ja reageerimiskavasid. Seda saab kasutada ka eriolukorra osana, et otsustada välisabi leidmiseks eelistatud lähenemisviise.

Ruumianalüüsi rakendused inimese tekitatud ohtude korral

Massilised kogunemised ja rahutused

Mitmesugused massilised kogunemised ja sellistel üritustel osalevate elanikkonna muutuste kontsentratsioon võivad varieeruda, sõltuvalt sündmuse iseloomust, asukohast ning ürituse toimumise ajast ja aastaajast. Näiteks tsiviilmeeleavaldused, rokk -kontserdid väljas ja jalgpallivõistlus on tüüpilised näited, kus nendel üritustel osaleva elanikkonna tihedus on selgelt erinev. McDonaldi (2008) sõnul ei meelita need sündmused regulaarselt ühte liiki osalejaid. Seetõttu võivad riskid olla seotud ilmastikuga seotud haiguste, ravimite kahjuliku mõju või vigastustega, kuna liikmed üritavad lavale läheneda. Bradler jt. (2008), jõudis järeldusele, et poliitilistel sündmustel, näiteks erakondade konventsioonidel, võib olla mitmeid riske. See hõlmab traumaid või depressiooni toksilisi mõjusid, mis on seotud poliitilise protesti või terrorismiga seotud vahejuhtumitega. Becerra-Fernandez jt. (2008) on näidanud, et GIS -i ruumiline analüüs kehtib nendes rakendustes, kuna see näeb ette:

Üksikisikute levitamise täpsustamine sündmuse läheduses.

Evakueerimise kaardistamise ulatuse ja lähenemisviisi analüüsimine hädaolukorra korral.

Õiguskaitse positsioonide ja liikumise kindlaksmääramine valdkonnas.

Masside arengumustri analüüsimine.

Evakueerimise ja eriolukordadele reageerimise tõhusa otsuste tegemise toetamine.

Terrorism

Kwan ja Lee (2005) on näidanud, et terrorirünnakud New Yorgi Maailma Kaubanduskeskuse (WTC) ja Pentagoni vastu 11. septembril 2001 ei ole hiljuti mõjutanud mitmetasandilisi struktuure linnakeskuses. Samuti on nad mõjutanud oma ümbrust tänavatasandil viisil, mis vähendas hädaolukordadele reageerimise kiirust. Võimalus kasutada edenevat 3D GIS-i GIS-põhiste arukate hädaolukorrasüsteemide edusammudeks ja teostamiseks. Fakt oli kiireloomulise hädaolukorra reageerimise nõudmine mitmetasandiliste struktuuride (nt mitmekorruseliste kontoristruktuuride) vastu suunatud terrorirünnakutele. Uuriti süsteemi ülesehitust ja raamistikuandmeid, mis hõlbustavad maapealse transpordi võimalusi mitmetasandiliste struktuuride sisekursustega kaitstud 3D GIS-i. Arutati ka kohandatavate esitusetappide kasutamise küsimusi, eriti kaug- ja mitmekülgse reageerimiskava eeldust. Lisaks kaaluti kriitilisi otsuseid toetavaid funktsioone, pidades eelkõige silmas raamistikupõhiste kõige piiratud viiside arvutuste kasutamist. Kwan ja Lee (2005) demonstreerisid eeldatavate 3D -struktuuriandmete testkasutust, et lähedal asuva uurimispiirkonna GIS -andmebaas on demonstreeritud. Uuring näitab, et reaktsiooni viivitus mitmetasandilistes struktuurides võib olla pikem kui maismaatranspordi raamistikust tingitud edasilükkamised, mis võivad neid edasilükkamisi muljetavaldavalt vähendada.

Johnson (2003) näitas, et kriisiolukorras on katastroofide haldajatel vajalik kohustus kiirelt ja adekvaatselt juhtida kõiki võimalikke olukordi. Tarniti kohandatud GIS -rakendus, mis hõlmas lühidalt katastroofi juhtumit, hõlbustades korrektselt ruumitasemele eraldatud masside tsentraliseerimist. GIS -i hädaolukorra juhtimissüsteemi (GEMS) rakendus on nutikas struktuur, mida tuleb kasutada hädaolukorra operatsioonikeskuse (EOC) osana, et aidata vastuse pealkirja. Kui õnnetus peaks juhtuma, võiks sekkumis- ja taastamiskatsed esialgu keskenduda inimeste suurima lähenemise kõige põhilisematele valdkondadele.


PSNRU GIS -keskus

Permi Riikliku Uurimisülikooli geograafiliste infosüsteemide ja tehnoloogia keskus (PSNRU GIS-keskus) loodi 2000. aasta septembris Permi Riikliku Ülikooli teadusuuringute baasil üldsuse geograafiliste infosüsteemide arendamise koordineerimisnõukogu otsusel. Permi piirkonna ametiasutused (GIS PA). GIS-keskuste võrgustiku loomine toimus vastavalt Permi piirkonna GIS PA kontseptsioonile aastateks 1999-2001, mille kiitis heaks piirkonna kuberner alates 22.03.99 № 93, ja PISi piirkonna GIS PA programmi aastateks 2000-2001 ., mille on heaks kiitnud piirkonna kuberner alates 31.12.1999 № 223.

Septembrist 2000 kuni oktoobrini 2005 oli tsetri teaduslik nõunik ülikooli esimene prorektor, tehnikateaduste doktor Vladimir M. Suslonov. Alates 2006. aasta veebruarist on praeguseks teadusnõunik PSNRU esimene prorektor, doktor, dotsent Valery A. Sherstnev.
GIS -keskuse juht on olnud tehnikateaduste kandidaat, dotsent Sergei V. Pyankov.

GIS -keskus hakkas teaduslikku ja praktilist tegevust realiseerima 2002. aasta septembris, pärast töötajate nimekirja ja esimeste lepingute tegemist teadustöö tegemiseks. Keskus sai 15. oktoobril 2002 Roskardography RF № URG-00596 litsentsi järgmisteks tegevusteks:

  • eriotstarbeliste geoinfosüsteemide loomine ja hooldamine
  • eriotstarbeliste graafiliste, digitaalsete (elektrooniliste) ja muude temaatiliste kaartide, plaanide ja atlaside tegemine, ajakohastamine, avaldamiseks ettevalmistamine, väljaandmine, koopia
  • graafiliste, digitaalsete (elektrooniliste) ja muud tüüpi kalendrite, juhendite ning muude reklaam- ja teabeväljaannete tegemine, ajakohastamine, avaldamiseks ettevalmistamine, väljaandmine, kopeerimine, kartoteegilisel alusel või koos selle kasutamisega
  • GIS-tehnoloogia valdkonna uurimis- ja eksperimentaalse projekteerimise projektide läbiviimine.

Sellest ajast alates alustas GIS -keskus oma tegevust Permi piirkonna territooriumil. Projektide põhikliendiks sai Permi piirkonna keskkonnakaitse osakond. Esimeste uurimisprojektide hulgas, mida hiljem arendati ja millest sai GIS -keskuse üldine vastus, tuleb märkida kolm tööd:

  • „Permi piirkonna tsoneerimine vastavalt looduslike ja looduslike-tehniliste geneetiliste hädaolukordade ökoloogilistele riskidele: territooriumi tsoneerimine andmepanga loomine riigiasutuste geograafilise infosüsteemi jaoks (GIS PA) “
  • “The creation of a digital model of the Kamskoye and Votkinskoye reservoirs relief bottom to conduct the monitoring subsystem of water biological resources within ecological monitoring framework.”
  • “The structuring and creation of thematic layers of the environmental section of GIS PAof Perm region: quarterly net,Goslesfond and Mezhhozles forestry borders”

The list of customers and activities has recently extended greatly. Currently the main customers are federal, regional, municipal and large business structures:

  • Central administrative board for Civil Defense and Emergencies of Perm Krai
  • FSU “The Kama Basin Water Management”
  • FGU “Kama-Ural basin management for protection and reproduction of fish inventory and the production regulation”
  • Natural Resources, Forestry and Ecology Ministry of Perm Krai
  • Security Ministry of Perm Krai
  • Agriculture and Food Ministry of Perm Krai
  • Management on Environmental Protection of Perm Krai Administration
  • Municipalities of Solikamsk, Berezniki, Krasnovishersk,Tchusovoy and many others.
  • Lt. “Lukoil-Permneft”
  • Lt. “Perm Motorostroitelnuy Zavod”
  • JSC “Institute of Information Systems”
  • PC “Solikamskbumprom”
  • PC “Mineral fertilizers”.

The worked out branches of activity “GIS and natural resources”, “GIS and Safety”, “GIS and Ecology” are confirmed byprofound research projects conducted by the GIS center according to the government order: “Scientific and technical substantiation and development of the program” Prevention of waters detrimental effects and hydrolic engineering construction safety in Perm Krai “(2006) (the regional target program was approved by the Perm krai legislative assembly in January 2007) “Creation of the space monitoring system for forest resources of Perm Krai” (2006-2007) “Creation and maintenance of the ” Forest resources database of Perm Krai ” GIS(2005-2007 )”Creation of the geoinfomation system called ” Forest Resources of PC “Solikamskbumprom” (2008-2009)”Elaboration of the insurance fund of Perm Krai documentation” (2006 – 2007) “Information support of state authorities, local government during the decision-making on public safety, prevention and elimination of natural, technogenic and bio-social emergency situations in Perm Krai municipalities ” (2007 – 2009)“Perm region zoning according to the ecological risks of natural and natural-technogenic emergency cases: territory zoning the creation of a data bank for the geographic information system of public authorities (GIS PA)” (2002-2004), Befor and after flood inspection of Perm Krai Territory (2007 – 2009).

It’s important to mention that a new branch of activity “GIS and agriculture” appeared in 2005. It has been developed in the ongoing project “Creationof space monitoring system based on the earth remote sensing data for the rational use of agricultural lands” (2005-2008).

The agreement to establish municipal geographic information system (MGIS) of Krasnovishersk was set up in 2003, the MGIS Conception of Berezniki was elaborated in 2005 and the tender for the establishment of municipal geographic information system (MGIS) of Solikamsk municipalitywas won in in 2007. Thus, there is another branch of development – the use of geographic information solutions for municipalities management where GIS is an integrating link for users on any possible space, scale or profile levels.

The resources development of the GIS centre of PSNRU in 2013 is as10 times high as in 2002 г.

Nowadays we have creative, professional and contractual relations with reliable partners. Nende hulgas on:

  • GIS Association of the Russian Federation (Moscow)
  • Data + (Moscow)
  • ITC “Scanex” (Moscow)
  • Institute of Water Environmental Problems (Barnaul)
  • Territorial Fund of Information on Natural Resources and Environment Ministry of Russia for Perm region (Perm) and many others.

Since the establishment and the choice of the development priorities we realized the need to create our own training department. In this regard, the Training Center onESRI software (Environmental Systems Research Institute, USA)- the first centre in the Western Urals- was certificated on November 3, 2003. S.V.Pyankov (“Introduction to ArcView», «Advanced Course of ArcView»), Y.N. Shavnina (“Introduction to ArcView», «Advanced Course of ArcView 3”) and A.V. Nekrasov (“Introduction to ArcGIS», Part 1, 2) became the first certified professors. Since that time, we have an opportunity not only to educate and increase the education level of customers in the use of GIS technology, but also the opportunity for our autonomous learning.More than 150 certificates of various courses have beencurrently issued, including the Perm State Universitystaff. Since February 2005 the ESRI Training Center has been a part of the Regional Institute for Continuing Education of Perm State National Research University.

Since 2014 the students are read the most modern courses: “ArcGIS Desktop I: Getting Started with GIS (Part 1)”, “ArcGIS Desktop II: Tools and Functionality (Part 2)”, “ArcGIS Desktop III: GIS Work processes and Analysis ( Part 3). ” Classes are carried on by a certified instructor, Ph.D. Cherepanova E.S.

Our own computer lab on ESRI software training and the use of modern GIS technologies in the substantiation and management decisions making was openedin December 2007 .

The staff of the GIS Center of PSU regularly participates in regional, federal and international conferences. Among them are GIS forums ofthe Russian Federation (Moscow, 1998 – 2010), GeoSibir (Novosibirsk, 2004-2014), Sustainable Development of Territories: GIS theory and practical experience (St. Petersburg, Russia – Helsinki, Finland (2001), Vladivostok, Russian Federation – Changchun (2005), China Khanty-Mansiysk – Yellowknife, Canada (2007), Rostov-na-Donu (2010), Belokuriha (2011), Belgrade (2014) and many others.

I Interregional Scientific and Practical Conference “Software of the spatial development of Perm region” was organized and held by the GIS center of PSU in autumn 2008.The aim of the conference was to develop a regional mechanism for the creation and development of spatial data infrastructure of Perm krai for the benefit of state and local authorities in their management decisions making. At the conference it was decided to make it traditional and annual. The series of the conferences have been held for over 5 years.

The Jubilee International Conference InterCarto-InterGIS – 15 “Perm” – “Gent” was held on the basis of the GIS center of PSU in summer 2009. More than 160 participants from Barnaul, Volgograd, Yekaterinburg, Izhevsk, Moscow, Nizhnevartovsk, Nizhny Novgorod, Novosibirsk, Perm, Petropavlovsk-Kamchatsky, Saransk, Tyumen, Khabarovsk and other Russian cities, as well as from Belgium, the UK, Germany, China, Netherlands, the Czech Republic, Estonia, South Korea took part in the conference. They represented organizations that specialize in the field of spatial planning, geoscience, geoinformatics, cartography, geology, mining and oil and gas transportation, higher education. By the beginning of the conference three volumes of its materials had been published, including more than 100 publications.

More than 200 articles, preceding papers and abstracts have been published by the GIS Center staff, 21 of them are included in the list of HAC. The main topics of publications are the creation and use of modern geoinformation methods in spatial tasks decisions.

Much work is done to improve the skills of the GIS center employees. Each of them takes at least 2 courses of ArcView 3.2a, ArcGIS 10.2 training. Besides key specialists are educated in organizations and companies that arethe leaders in the field of geoinformatics in the territory of the Russian Federation:

  • Certificate of participation in the International School of Young Scientists “Computational-informational technologies for environmental sciences: CITES-2007”, 14-25 July 2007 – Y.N. Shavnina (Tomsk State University)
  • Certificate of the course “Basics of ArcGIS Spatial Analyst», October 10, 2007 – Y.N. Shavnina (Moscow, Date +)
  • Certificate of the course “Introduction to ScanMagic», January 2011 – E.S. Cherepanova, A.N. Shikhov (Moscow, Scanex)
  • Certificate of the course “ArcGIS Desktop I, II, III”, April 2014 (Moscow, Date +)
  • Certificate of the course ” Geodatabase Construction”, 2014 – E.S. Cherepanova (Moscow Date +)

Hardware, software, information and technological equipment is purchesed, created and developed. Currently we have the most modern stock of computers and peripheral devices (including plotter, large format scanner, GPS-navigation).

The GIS center consistently, since its establishment, purcheses and develops software tools. We have a certified software of leading foreign and Russian companies-developers in geographic information systems and technologies: ArcView 3.2a (extensions Spatial Analyst 3D Analyst NetWork Analyst) («University set”) ArcGIS 9.2 (extensions Spatial Analyst GeoStatistical Analyst 3D Analyst NetWork Analyst) («University set”) ArcGIS 9.2 (extensions Spatial Analyst) (floating license) ArcEditor (floating license) EDN (floating license) (all software is the software product list of ESRI). ERDAS IMAGINE Professional (extensions: Vector Virtual GIS, OrthoBase, Radar Mapping System, MapSheets) (software products list of ERDAS) («University set”), as well as ScanMagic (Scanex) are licensed software products for data processing of remote sensing (satellite imagery) .

The first regional geoportal for the territory of Perm Krai has been created. We take actions to implement a single geodatabase as the topographic foundation for applied problems solutions at the regional level (modeling of snowmelt, the high waters and floods formation, droughts and flooding prediction and other natural and anthropogenic processes). Weprepare materials for the certification according to FSC standard.

To realize a number of projects in 2006 we purchasedsatellite images of the Perm Krai territory with a resolution of 6 m (2005-2007, IRS LISS), that allowed to identify spatial objects with generalization M 1:50000. In its turn, it extended a broad group of monitoring tasks associated with spatial modeling of changes in vegetation cover, rivers and reservoirs banks processing, illegal anthropogenic impact on the environment. Currently, the entire territory of Perm Krai is covered withimages with a resolution of 2.5 m (M 1:25000) with 1 mdetailed insets.

In 2009 PC “Scientific and Production Corporation” REKOD “and the State Educational Institution of Higher Professional Education” Perm State University “signed the agreement on cooperation in the field of space activity results use (RSA).

One of the main cooperation ares is the joint creation and development of “Space Services Center” on the basis of PSNRU. This decision has led to the creation of the innovationcompany Lt “MICspace technologies and services Center.”

In 2009,the scientific and educational center SEC “Mathematics and cartographic modeling of geosystems and complexes” was established on the basis of the GIS centre. The main goal of SEC is to develop a new scientific and educational structure, aimed at the development of basic research in mathematics and earth sciences, as well as the formation of new training schemes and the organization of education advanced scientific research and high technology.

In 2010, Perm State University received the status of National Research University (NRU) with the program “Efficient environmental management: forecasting technologies and management of natural and socio-economic systems.” Thus, a unique concentration of personnel, ideas, technology and finance appeared, which allowed for the first time in 9 years to conduct the first government funding of applied science and education activity of GIS center of PSNRU.

On February 14, 2011 Interregional Center of Space Monitoring (ICSM)of Perm region was established on the basis of the GIS center of Perm State National Research University. The centreincluded two satellite receiving stations: “Alisa – CK” and “UniScan – 24.” The first station now allows to receive data from two types of satellites: NOAA (POES), MetOp, and the second one- from Modis (Terra / qua), Spot-4-5, and EROS A / B. Thus optical survey has completely covered a number of large-scale remote sensing data as well as a wide range of current thematic tasks.

Currently the received satellite monitoring system is widely used in the investigation of natural-territorial complexes of different hierachical level and territorial coverage. The main advantage of ICSM is information efficiency that can not be obtained when ordering data through INTERNET. Furthermore, it should be noted that the remote sensing methods are significantly more economical ways in comparicon with the traditional spatial data gathering.

TheCenter of Space Monitoring is installed on an “open architecture” principle, that allows,if necessary, to add blocks and modules. The centre configuration on the reciving principles can vary, thatallows to develop the ICSM in time, extending the range of tasks solved by it. The dynamics and the direction of the development is determined by, first, the acute needs of practical problems in the region, secondly, by the existing technical opportunities, and thirdly, by the considerations of economic expediency.

Comprehencive processing of space information and ground-based measurements results is the basis for the target data organisation necessary for decoding and case studies held for the objective information about the current state of the region. The results of processing are integrated into the thematic GIS to conduct a comprehensive analysis and information about the dynamics of positive and negative territorial and object processes. Such information makes it possible to make deliberate decisions that greatly improve the efficiency of regional and local governments in various functioning areas of the entities.

In September 2011, the first base reference station in Perm was put into test operation. It was based on the specialized GNSS-receiver AshTech ProFlex500 (France). This is the first step in the creation and development of a network of base stations in Perm region.

Functioning network of such stations in future will allow tomake engineering and survey works, the imposition of points in nature and field inventory works with centimeter accuracy having only a GNSS-receiver. It will be poccible toreceive coordinates correctionshaving satellite equipment of AshTech brand, as well as the equipment of third-party manufacturers. Due to the integral RTDS-server, it is possible to operate simultaneously with 90 rovers of all brands and broadcast corrections in any existing formats.

Basic reference station is operating in the test mode now, an evaluation of the quality of positioning on the real terrain is done by the rover AshTech ProMark200 in various modes – Static, Stop-n-Go, RTK. The planned accuracy is 10 mm in RTK within the boundaries of Perm and up to 10 cm in most parts of Perm region. The functioning of the basic reference station provides new opportunities for surveyors using satellite GNSS-receivers. First, it is the cost optimization of engineering research – it eliminates the need to purchase expencive private basic station. Second, it improves the quality of field and office works – high precision characteristics of the equipment and powerful but easy to use software of GNSS Solution will quickly and easily handle the materials of field surveys. The third opportunity concernsthe significant time savings for field work – there’s no need to justify the image development, visibility between points: the basic reference station is tied to the local coordinate system once and for the whole period of its operation.

Professionalism, the dynamics of sustainable development, the experience on the main features of the Geographic Information Systems and Technology Centerkohta Perm State University.


Abstraktne

River classification is one of the recommendations of the European Water Framework Directive 2000/60/EC, which establishes that classifications should be carried out according to different variables hierarchically organized from a smaller to a larger scale. We suggest incorporating into the Directive’s hierarchical system a geoecological unit (lithotopo unit) that discriminates rivers with similar geomorphological features and ecological funtionality. The lithotopo units are not an alternative to the Directive typology, they are a complement intended to improve it.

Our method is divided into two stages, the first focused on the development of LTUs and the second on their validation. We applied the concept of lithotopo units to a 30,000 km 2 region in the NW of the Iberian Peninsula (Spain) using a Geographic Information System and field work. Seven kinds of lithotopo units were identified for the study area, each with its own geomorphological processes and dynamics, and, as a consequence, particular associated habitats. Cartographic validation was done through the analysis of 122 sample sites distributed in eight basins. Of the five validation variables originally employed, specific stream power and median grain size are the two that yielded the best results. Each kind of lithotopo unit displays a range of values of specific stream power and median grain size that is internally homogeneous but different from that of the other units. The methodology thus produced, which can be applied to other regions, is transparent, objective and quantitative.


Järeldused

This project aims to collect, analyse, digitise and reproduce dispersed laboratory data on physical properties of rocks of Switzerland and surrounding regions that carry geological relevance. The final aim is to provide an organized and controlled collection of data, including estimates of uncertainties and links to original data sources, representative of all the main rocks types of a continental crust. The collection should be able to represent a useful data base for academic studies but also for applicative purposes. It should be open to the wide public and should be able to benefit from input from new data collections.

The SAPHYR dbase centralises, homogenises and sustains otherwise widespread, differentiated and inaccessible laboratory and literature data, and information stored in master theses, and reports issued by Swiss scientific committees, or semi-private data collection. Data are carefully checked for consistency and completeness of information that allows to attribute each data to a geographic location and a specific rock type. The dbase is used to calculate physical properties maps, upon statistical treatment of each data group.

Here we describe as example of presentation of the data, the bulk density and Vp0 maps of Switzerland, as well as the used statistical method to construct these maps from sample data and the methodology behind this approach.

The data collection has been transferred to the Federal Office of Topography swisstopo, with the intent to make the dbase open and accessible online by the swisstopo webpage. In the swisstopo dbase tool there will be physical properties distributions for each lithology group.

The GIS based SAPHYR library should be continuously updated by including new laboratory and literature data and by re-assessing sample characteristics. The more data points included in the database, the more specific lithology groups will form, resulting in an optimised map resolution.


Exploring urban morphology through crowd sourced geographic information

The articles discussed yet another interesting theme of understanding the urban morphology through the prism of crowd sourced geographic information. This topic kindles a great interest because the rapid urbanization and globalization calls for deeper understanding of the patterns interwoven in the urban landscape. Moving beyond understanding the preliminary research along the lines of traffic management and understanding the source of data generation, the articles discuss a wider variety of applications that carried more appeal and charm.

While Crooks et al. Frias-Martinez et al. Liu jt. aim to study the urban form and function, they all differ in their approach and content. Crooks et al.’s article serves as an introduction and sets the stage for understanding the research framework and provides a novel ‘bottom approach’ for studying urban activity. However the only concern that I had was the fact that although crowd sourced GIS can serve as an important tool for gaining understanding urbanism. They come with their own set of difficulties when it comes to understanding subjectivities. In a similar vein, in their study, food, sport and entertainment can be categorically classified but not sentiment which is subject to one’s subjectivity. It is never possible to completely comprehend peculiarities and singularities. The authors mention that it had been difficult to obtain individual connotations. My argument is that it is difficult to obtain that even with the advent of modern technology. Their approach of using Flickr to study subjectivity can be called into question and needs further research. In addition, their sample is not representative of the entire civilian community across the world. Also much depends on the attitude of the people participating. VGI is complementing the process, nevertheless helping us make meaningful interpretations and conclusions about our study, but the process is slow and is only in its nascent stages. We still have a long way to go in terms of configuring a way to somehow decipher VGIS data to make authoritative.

Frias-Martinez et al. also study the characteristics of urban landscapes using geolocated tweets. They also allude to the complementary nature of crowd sources geographic data in the research frontier. Their article is very similar to the article by Crooks et al. in the fact that urban landscapes is very similar to urban form and function. One of the issues I that came to my mind was when the authors mentioned that the categories predefined in social networking websites did not allow for explicit classification was of the system’s design structure feeding into the loop of the research work. The design of the system invariably factor into the system a bias because the motive of the designer will be called into question. However, their research work is still worthwhile because their method can be formulated to incorporate other user generated datasets as well.

Liu et al.’s research article in their exploration of the urban land-use pattern and traffic ‘source-sink areas’ modelled along the lines of an ecological study by looking at the balance between drop-off and pick-ups balance vector (DPBV), although very technical presents an interesting alternative to study urban morphology through the lens of implicitly collected geographic information. I found the idea of using geo-information obtained from GPS enabled taxis in Shanghai in China very fascinating. Their reasoning for using GPS data from taxis because of the need to accommodate the peculiar feature attributed to their study area is very convincing. Their study is very significant because most of crowd-sourced study only caters to the developed countries. There have been very few studies designed to study developing economies from the eyes of VGI and making an effort to bridge the digital divide. Hence, their extensive research is commendable not only for their exhaustiveness but also for their study of the implications of the digital and social divide on VGI.

All three articles deserve commendation and merit not only for their informative and educative purpose but also for opening up a plethora of options in the research frontier with regard to VGIS.

Crooks, Andrew, Dieter Pfoser, Andrew Jenkins, Arie Croitoru, Anthony Stefanidis, Duncan Smith, Sophia Karagiorgou, Alexandros Efentakis, and George Lamprianidis. 2014. “Crowdsourcing Urban Form and Function.” International Journal of Geographic Information Science (ahead-of-print): 1-22.

Frias-Martinez, Vanessa, Victor Soto, Heath Hohwald, and Enrique Frias-Martinez. 2012. “Characterizing Urban Landscapes using Geolocated Tweets.”IEEE, .

Liu, Yu, Fahui Wang, Yu Xiao, and Song Gao. 2012. “Urban Land Uses and Traffic ‘source-Sink Areas’: Evidence from GPS-Enabled Taxi Data in Shanghai.” Maastik ja linnaplaneerimine 106 (1): 73-87.


Geoambiente Sensoriamento Remoto Ltda.

GEOAMBIENTE, is a Consulting Engineering Company which aggregates knowledge and value to the business of its clients using GEOTECHNOLOGIES. With a solid experience of many years in the market and professionals with multi-disciplinary background, GEOAMBIENTE always aims to innovation, and it is known as one of the main geotechnology companies in Brazil.

The Company's GIS-IT team develops complete Information Technology Solutions focused on a geographic view. GEOAMBIENTE is a partner of the main market players, such as ESRI and GOOGLE, accumulating in its portfolio several success cases on the conception, development, integration and implementation of corporative GIS systems.

The Company's specialists in Remote Sensing, Cartography and Environmental Analysis developed intelligent solutions for thematic and plani-altimetric mapping, data integration, analysis of multi-varied information and environmental management. The Company applies its knowledge from Geosciences, acting on several market segments, always aiming to create innovative responses and optimized solutions for the needs of its clients. The success of its partnerships with the image distributors Space Imaging, DigitalGlobe and RapidEye, as well as the supply of TeleAtlas databases, guarantee the efficiency of its business model.

GEOAMBIENTE is committed to the excellence of business processes of its clients, with both social-environmental sustainability and the best practices for the development of complete solutions in geotechnologies. GEOAMBIENTE is continually performing significant and growing investments on the development of its System for Quality Management. It is a set of activities and corporative procedures which ensure that GEOAMBIENTE fully complies with the requirements of its clients, of the regulating agencies and of the society, on a structured and monitored way, aligned with the best market practices.

The Company is continuously improving its corporative processes, such as the introduction of strategic planning, using the Balanced Scorecard Pattern, the good practices of Capability Maturity Model Integration (CMMI) for the development of systems, an efficient project management based on the PMBOK, besides the quality control by sampling selection, directed by ABNT (Brazilian Association for Technical Standards), among other actions.

The good performance and quality actions extrapolate the technical area and attain all sectors of the company. Since GEOAMBIENTE exerts an efficient and responsible financial management, it is registered and certified at the database of D&B (Dun & Bradstreet), which is one of the most respected entities for the financial qualification of companies worldwide.

In practice, the excellence at Service Quality is a commitment from GEOAMBIENTE


Vaata videot: ArcGIS Desktop And Web Services Part I