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Obtenha informações WMS com o folheto

Obtenha informações WMS com o folheto


Estou tentando exportar (formatos Excel, XML ou PDF) informações de recursos WMS usando as seguintes ferramentas:

1.- GeoServer.-Fornece uma instrução SQL que gera uma camada WMS, com base nos dados do polígono.

2.- PostGIS.-Fornece as funções para GeoServer SQL.

3.- Folheto.-Para mostrar os resultados em um aplicativo de visualização de mapa.

Já vi como fazer algo parecido com o OpenLayers, mas estou desenvolvendo com o Leaflet e não sei se é possível.

Para perceber, o objetivo final é exportar a informação de uma camada, mas o limite é outra camada que é um polígono.


Portanto, para obter as informações do recurso por trás de uma camada WMS (uma imagem), você deve fazer uma solicitação GetFeatureInfo. Uma solicitação GetFeatureInfo é uma solicitação de localização de pixel (X, Y ou I, J) na imagem do mapa fornecida a você pelo serviço WMS; você não pode obter todas as informações de atributo de uma área delineada por um polígono.

O formato dos dados retornados pela solicitação WMS GetFeatureInfo é regido pela configuração do próprio serviço, portanto, você não pode solicitar PDF, por exemplo, se o próprio serviço não suportar esse formato.

Existem várias perguntas neste site relacionadas à execução de solicitações GetFeatureInfo com o folheto


Retorna a descrição do WmsLayerInfo (somente leitura).

Retorna a extensão geográfica que esta camada cobre (somente leitura).

Retorna a altura fixa da imagem especificada para esta camada (em pixels) (somente leitura).

Quando presente na resposta WMS GetCapabilities, um atributo fixedHeight diferente de zero indica que o servidor não é capaz de produzir um mapa dessa camada em uma altura diferente da altura indicada.

Retorna a largura fixa da imagem especificada para esta camada (em pixels) (somente leitura).

Quando presente na resposta WMS GetCapabilities, um atributo fixedWidth diferente de zero indica que o servidor não é capaz de produzir um mapa desta camada com uma largura diferente da largura indicada.

Retorna uma lista não ordenada de palavras ou frases comumente usadas ou formalizadas usadas para descrever o conjunto de dados da camada. Pode estar vazio. (somente leitura).

Retorna o nome do serviço (somente leitura).

Retorna um valor que indica se o conteúdo da camada WMS deve ser considerado & quotopaque & quot (somente leitura).

A propriedade opaca da camada WMS descreve o conteúdo dos dados da camada, não o formato da imagem da resposta do mapa. Um valor verdadeiro indica que os dados do mapa são em sua maioria ou completamente opacos. Um valor falso indica que os dados do mapa representam feições vetoriais que provavelmente não preenchem completamente o espaço. Na prática, uma camada com opaco definido como verdadeiro é uma boa candidata para uso como mapa base.

Retorna se o serviço puder ser consultado (somente leitura).

Retorna Retorna uma lista não ordenada de SpatialReferences listados para esta camada WMS (somente leitura).

Os sistemas de referência espacial não suportados pela API Runtime são omitidos. As referências espaciais com vários IDs conhecidos (por exemplo, & # x2e CRS: 84 e EPSG: 4326) são listadas apenas uma vez. Pode estar vazio.

Cada camada WMS nomeada está disponível em um ou mais sistemas de referência espacial. A raiz WmsLayerInfo lista referências espaciais comuns a todas as subcamadas. As subcamadas herdam todas as referências espaciais de sua camada pai e podem especificar referências adicionais.

Apenas as referências espaciais listadas especificamente para esta camada WMS estão incluídas nesta lista. Para obter um conjunto completo de referências espaciais disponíveis para esta camada WMS, combine esta lista com as referências espaciais para todas as camadas pai. Alguns serviços WMS listarão referências espaciais herdadas em camadas filho, portanto, as duplicatas devem ser ignoradas.

Para usar uma referência espacial específica, adicione o WmsLayer a um mapa com o SpatialReference desejado antes de carregá-lo.

Retorna uma lista de estilos suportados (somente leitura).

Estilos são opções definidas pelo servidor para como a camada e suas informações são exibidas. Observe que a ordem dos estilos retornados não indica qual estilo é o padrão.


Tecido ParcelMap BC

ParcelMap BC é o mapa eletrônico único, completo, confiável e sustentável de parcelas tituladas ativas e parcelas de terras provinciais da Coroa pesquisadas na Colúmbia Britânica. Este conjunto de dados específico é um subconjunto dos dados completos do ParcelMap BC e é composto da estrutura de pacotes e atributos de mais de dois milhões de pacotes publicados sob a Open Government License - British Columbia.

A informação do título do lote é obtida do BC Land Title Register. As questões de título devem ser dirigidas a um Escritório de Título de Terra local.

O ParcelMap BC Parcel Fabric deverá eventualmente substituir o Integrated Cadastral Fabric.

  • Cadastro
  • Crown Land
  • ICF
  • Cadastra integrado.
  • Parcelas de juros
  • É UM
  • Propriedade da terra
  • Uso da terra
  • Encomendas
  • Terreno Privado
  • Levantamento de Parcelas
  • Título

Dados e Recursos

Tecido de pacote ParcelMap BC Esri Arquivo Geodatabase (10.2) contendo todo o pacote.

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Para uso em visualizadores, como ferramentas ESRI, use este link truncado.

Para uso em visualizadores como o Google Earth Clique aqui para obter informações sobre como.

Este recurso representa o ParcelMap BC Parcel Fabric no ArcGIS Online. Comercial.

Extensão do conjunto de dados

Informação adicional

O ParcelMap BC fornece uma representação atualizada de uma única fonte de parcelas de terras da Coroa tituladas e avaliadas na Colúmbia Britânica. Isso proporciona maior velocidade e eficiência da pesquisa relacionada à terra em toda a província, facilitando o planejamento e as decisões de negócios por meio da representação espacial atual de uma determinada parcela e sua relação com as parcelas adjacentes. O ParcelMap BC ajuda a suportar transações imobiliárias mais rápidas e precisas, ao mesmo tempo que minimiza possíveis discrepâncias e confusão de dados, reduzindo a necessidade de consultar sistemas espaciais separados na Colúmbia Britânica.

ParcelMap BC é o mapa eletrônico único, completo, confiável e sustentável de parcelas tituladas ativas e parcelas de terras provinciais da Coroa pesquisadas na Colúmbia Britânica. Os dados são continuamente atualizados pela Equipe de Operações do ParcelMap BC no Land Title and Survey Authority of BC em resposta a eventos que mudam a estrutura do lote, incluindo novos planos de levantamento aceitos pelos agrimensores. Os ajustes espaciais são aplicados periodicamente para melhorar o alinhamento do tecido de pacotes aos sistemas de pesquisa provinciais e padrões de georreferenciamento usando as informações de pesquisa fornecidas nos planos de pesquisa e monumentos de controle publicados.


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Web GIS para iniciantes | Tutorial do WebGIS | Ep: 01 - YouTube

(9 dias atrás) Neste episódio, compartilhei a introdução do curso e alguns princípios básicos do WebGIS. Não pule os tutoriais e comente seus pensamentos valiosos na seção de comentários.

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Download grátis da webgis - SourceForge

(9 dias atrás) O projeto wms2GO é projetado para construir um aplicativo WebGIS executável local a partir de WMS predefinidos ou selecionados manualmente (OGC WebMapServices) de extração de mapa livre. Assim, é possível usar este aplicativo em um dispositivo móvel (por exemplo, um laptop) sem qualquer acesso à rede.

O que é Web GIS e um aplicativo WebGIS? | Web Gis - UIZ

(11 dias atrás) Agora, vamos voltar para a parte principal do artigo e ver como o Web GIS pode ser útil 1. O WebGIS permite um grande número de usuários. Quando você tem uma grande conexão com os clientes, o WebGIS é o caminho certo para a comunicação, pois permite que um grande número de usuários de qualquer lugar tenham acesso ao servidor ao mesmo tempo.

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Camadas "Melhores Disponíveis"

Como já foi discutido, camadas de imagens visualizando o mesmo parâmetro científico de um instrumento e plataforma específicos podem estar disponíveis para múltiplas versões e / ou latências de dados. O acesso direto a esses vários sabores da mesma visualização estão disponíveis diretamente. No entanto, muitos use = rs estão simplesmente interessados ​​em ver as imagens "melhores disponíveis" consistentes. Os detalhes do que é "melhor" estão sendo determinados pela equipe GIBS. = Portanto, GIBS fornece um conjunto exclusivo de "Melhores disponíveis" camadas de imagens para todas as suas camadas de imagens, abstraindo as versões individuais e latências. Uma convenção de nomenclatura semelhante é usada, conforme descrito na = seção anterior, mas os identificadores não especificam a versão ou latenc = y (por exemplo, MODIS_Terra_Aerosol_Optical_Depth).

Para cada camada "melhor disponível" =, a "melhor" imagem será determinada com base na avaliação da disponibilidade dos seguintes produtos de imagem:

  1. Versão mais recente do produto padrão
  2. Versão mais recente NRT
  3. Produto padrão da versão anterior
  4. Versão Anterior NRT

Veja a imagem à direita para um exemplo visual. As quatro barras superiores = mostram a cobertura temporal de produtos de imagens relacionados. A barra b = ottom mostra os produtos de imagem que serão retornados com base na determinação "be = st available".


4.1.4 Termos relativos à construção de chaves

Em muitas aplicações, e no caso da identificação GS1, as chaves são projetadas especificamente com o propósito de serem uma chave. Ao desenvolver chaves de identificação GS1, algumas considerações de design se aplicam:

Sintaxe: As regras de sintaxe comuns incluem uma escolha de conjunto de caracteres, limites de comprimento, especificando comprimento fixo ou variável, tendo uma gramática que suporta uma estrutura hierárquica.

Capacidade: Os requisitos de exclusividade e integridade para ser uma chave são afetados pela capacidade que está implícita nas regras de sintaxe.

Metodologia de atribuição: As chaves podem ser atribuídas centralmente a partir de um único corpo de coordenação ou de maneira distribuída. Quando destinado a ser atribuído de forma distribuída, uma estrutura hierárquica é frequentemente usada, onde alguma parte da chave é atribuída por uma parte central e a atribuição do restante é delegada a outras partes, que podem, por sua vez, delegar uma parte de sua parte, etc. Esta é a forma como GS1 organizou a atribuição de chaves de identificação GS1, em uma hierarquia de três níveis: GS1 Global Office, GS1 Organização Membro, GS1 licenciado.

Resolução: A capacidade de localizar dados relacionados a um valor específico de uma chave ou, pelo menos, determinar um ponto de entrada para localizar esses dados.

Sem importância: Uma chave não é significativa na medida em que não incorpora informações de negócios sobre a entidade que identifica tais informações em vez disso associado com a chave.

4.2 Chaves de identificação GS1, qualificadores de chave e dados complementares

O objetivo dos padrões de dados GS1 pode ser entendido como a definição de atributos padronizados para entidades, incluindo atributos padronizados que podem ser usados ​​como chaves para se referir a entidades específicas.

Chave de identificação GS1 e qualificadores de chave: O termo "chave de identificação GS1" refere-se aos identificadores que são chaves simples (GTIN, SSCC, etc.) e "qualificador de chave" refere-se a atributos adicionais que são designados para uso como parte de uma chave composta (por exemplo, GTIN + número de série é uma chave composta, com o número de série sendo um qualificador de chave para o GTIN).

Dados suplementares: Atributos de entidades definidas pelos padrões GS1, diferentes das chaves de identificação GS1 e qualificadores de chave, que são capazes de ser diretamente afixados a uma entidade usando um portador de dados GS1, por ex. melhor antes da data. Embora arquitetonicamente façam parte da camada de compartilhamento, a camada Capture define a sintaxe para incluí-los nos suportes de dados GS1.

Outros dados comerciais: Qualquer elemento de dados que não seja uma chave de identificação ou qualificador de chave, por exemplo, Descrição do Produto. Eles fazem parte da camada de compartilhamento do Arquitetura do Sistema GS1.

Chaves de identificação GS1, qualificadores de chave e dados suplementares são eles próprios identificados usando Identificadores de aplicativo GS1 (AIs). Um AI é uma sequência curta (2, 3 ou 4 caracteres) que identifica o elemento de dados, sua brevidade é particularmente adequada para identificar elementos de dados quando codificados em portadores de dados físicos GS1.

A tabela a seguir resume as chaves de identificação GS1 em relação às definições na Seção 4.1.3. A coluna "chave candidata" na tabela abaixo indica qual combinação de chaves de identificação GS1 e outros elementos de dados pode servir como uma "chave" (no sentido de modelagem de dados) para a entidade listada na primeira coluna.

Tabela 41 Entidades identificadas por chaves de identificação GS1 e chaves candidatas


Obtenha informações WMS com o Folheto - Sistemas de Informação Geográfica

Analisador de risco do sistema de orientação de inundação repentina

Este é um aplicativo compatível com Tethys 2/3 que ajuda a determinar o risco de inundação com base no Sistema de Orientação de Inundação Flash usando as previsões GFS e WRF como entradas para profundidades de precipitação.

© Riley Hales e Chris Edwards, 2019. Baseado no GLDAS Data Visualizer e na GFS Visualization Tool. Desenvolvido no BYU Hydroinformatics Lab.

Este aplicativo permite que o usuário visualize os riscos de inundações em tempo quase real usando o Sistema de Orientação de Inundações Flash (FFGS) e uma variedade de modelos de previsão que variam por região. Cada região onde o FFGS é estabelecido pode usar os resultados do modelo GFS além de outros modelos que podem ser configurados caso a caso.

O fluxo de trabalho principal do aplicativo

  1. Baixe os resultados mais recentes do GFS / Modelo de Previsão para a variável de Precipitação Acumulada (nome abreviado acpc no arquivo grib). Os dados GFS são do tipo GRIB.
  2. Processe os dados de previsão em formatos utilizáveis, ou seja, arquivos GeoTiff para geoprocessamento e arquivos netCDF para geração de mapas animados com o tempo.
  3. Execute o geoprocessamento nos arquivos GeoTiff:
  4. Reamostrar os arquivos tif para cerca de 100x sua resolução para facilitar o geoprocessamento de dados raster previstos relativamente grosseiros com limites de bacias hidrográficas muito pequenos derivados do FFGS.
  5. Execute estatísticas zonais nos rasters reamostrados dentro dos limites de cada um dos polígonos da bacia hidrográfica FFGS. As estatísticas calculadas são o valor médio da precipitação e o valor máximo da precipitação para as células raster dentro dos polígonos da bacia hidrográfica.
  6. Compare o valor médio e máximo com os valores de limite FFGS gerados mais recentemente.
  7. Crie um arquivo contendo esses resultados de estatísticas zonais que são usados ​​para definir o estilo do mapa e do gráfico na interface do usuário.
  8. Gere um arquivo de linguagem de marcação netCDF que irá agregar os arquivos netCDF em suas etapas de tempo e tornar os dados visíveis no mapa e animá-los em relação ao tempo.
  9. Exclua os arquivos intermediários gerados.

A precisão desta aplicação é limitada por:

  1. A resolução e precisão dos modelos de previsão usados
  2. A precisão dos limites para valores de inundação determinados pelos modelos FFGS
  3. A diferença potencial entre FFGS e intervalos de tempo de previsão de precipitação

Possíveis erros e isenções de responsabilidade:

  1. Os gráficos e mapas mostram apenas os valores de acumulação de precipitação dos modelos de previsão. Nenhuma tentativa é feita para contabilizar as perdas em fatores hidrológicos, como evaporação, infiltração em águas subterrâneas, abstração / armazenamento inicial e assim por diante
  2. Nenhuma tentativa é feita para direcionar a água para a linha de drenagem ou mais a jusante para determinar a época da inundação. Os gráficos indicam quanto tempo falta para o acúmulo de água suficiente para atingir o limite de precipitação fornecido pelo FFGS. Eles não indicam que a inundação ocorrerá no momento em que a acumulação cumulativa excede o limite ou determinam se isso está dentro das restrições de tempo dos limites de inundação repentina. As perdas hidrológicas, a distribuição da precipitação da tempestade e o tempo de fluxo causarão uma diferença entre o tempo do gráfico e o tempo real do evento, assumindo que os valores previstos ocorram.

Adicionando novas regiões e modelos ao aplicativo

Modifique algum código:

  1. Em options.py, adicione à lista de regiões ffgs com uma nova tupla no formato ('Nome próprio da região', 'nome abreviado').
  2. Em options.py, adicione uma nova função chamada shortname_models que retorna uma lista de tuplas com cada um dos modelos que a região usa no formato [('GFS', 'gfs'), ('Outro nome apropriado do modelo', 'shortname' )].
  3. Em controllers.py, adicione uma nova função de gizmo SelectInput e a variável de contexto que usa a função de modelos disponíveis que você criou.
  4. Em base.html, encontre a seção de navegação do aplicativo e adicione o novo gizmo que você criou abaixo do gizmo ffgs_regions, (próximo aos outros dispositivos de seleção de modelo). Defina o estilo de exibição como nenhum por enquanto.
  5. Em main.js, modifique a função get_regionmodel para filtrar as opções de modelo corretas com base em sua escolha de região.
  6. Em main.js, modifique o ouvinte de mudança para o gizmo de região (próximo à parte inferior do script). Altere a seção lógica If / Else para mostrar / ocultar apropriadamente as outras regiões.
  7. Em main.js, crie um novo ouvinte de mudança para o dispositivo de seleção de modelo que você adicionou. Ele está próximo ao ouvinte do dispositivo de regiões e deve estar próximo aos outros ouvintes de modelo.

Crie pastas e documentos de espaço reservado

  1. No diretório thredds, crie um novo diretório vazio com o mesmo nome do shortname
  2. No espaço de trabalho do aplicativo, crie um novo diretório vazio com o mesmo nome do abreviatura
  3. Obtenha uma cópia do arquivo de forma para os limites do ffgs na nova região no Sistema de Coordenadas Geográficas WGS 1984. Coloque-o na pasta do espaço de trabalho do aplicativo que você acabou de criar em uma pasta chamada shapefiles. renomear o arquivo de forma ffgs_shortname
  4. Crie um csv na pasta do espaço de trabalho do aplicativo chamada ffgs_thresholds.csv e preencha-o com as informações atuais. veja outros arquivos, por exemplo, formato
  5. (Opcional, mas recomendado) Crie um novo geojson para esse arquivo de forma e coloque-o em um arquivo js novo / existente. Se você fizer um novo, adicione-o à lista de importações em base.html
  6. Em leaflet.js, adicione uma entrada ao geojson_sorter JSON no formato
  7. Em leaflet.js, adicione uma entrada ao zoomOpts JSON no formato
  1. Crie um script que siga o formato geral do gfsworkflow.py que fará o download e realizará o geoprocessamento naquela região. Consulte a seção "O fluxo de trabalho primário do aplicativo" deste documento.
  2. Adicione mensagens de retorno à função como um atualizador de status que será retornado ao usuário e, em seguida, chame essa função em controllers.py com o resto dos modelos na função run_workflows.
  3. Adicione uma linha adicional à função get_forecastdates em options.py para obter o carimbo de data / hora de seu novo modelo. Appropriately modify where that gets used in controllers.py, add the new timestamp to the context, and put the django variable with the rest of the timestamps grouped by region in base.html (under app navigation).
  • Follow the folder structure and naming conventions used by this app. Refer to the installation instructions for diagrams of the necessary folders.
  • Use the python logging module to print logging.info messages about the progress of your application.
  • Return some kind of status message, whether or not the workflow run was finished successfully.
  • Be region specific.

File Structure and Naming Convention References

The file structure used by THREDDS should look like the following:

The App Workspace should look like the following:

This application is compatible with Tethys 2.X and Tethys 3 Distributions and is compatible with both Python 2 and 3 and Django 1 and 2. Install the latest version of Tethys before installing this app. This app requires the python packages: numpy, netcdf4, ogr, osr. Both should be installed automatically as part of this installation process.

Before installing this app on your Tethys portal, run the following install commands to install the dependencies.

On the terminal of the server enter the tethys environment with the t command. cd to the directory where you install apps then run the following commands:

If you are on a production server, run:

Reset the server, then attempt to log in through the web interface as an administrator. The app should appear in the Apps Library page in grey indicating you need to configure the custom settings.

The shapefile containing the FFGS watershed boundaries must be in a Geographic Coordinate System (GCS) such as WGS-1984.

2 Set up a Thredds Server (GFS Rasters)

Refer to the documentation for Thredds to set up an instance of Thredds on your tethys server.

In the public folder where your datasets are stored, create a new folder called ffgs . Within the ffgs folder, create another folder named for each of the regions you want to see in the app. For example, it might look something like this:

The app will automatically create a file structure for each region and fill it with data. Refer to the "File Structure and Naming Convention Reference" for more information

Configure Thredds' settings

You will also need to modify Thredds' settings files to enable WMS services and support for netCDF files on your server. In the folder where you installed Thredds, there should be a file called catalog.xml .

Changes to catalog.xml

Type a to begin editing the document.

At the top of the document is a list of supported services. Make sure the line for wms is not commented out.

Scroll down toward the end of the section that says filter . This is the section that limits which kinds of datasets Thredds will process. We need it to accept .nc, .nc4, and .ncml file types. Make sure your filter tag includes the following lines.

Press esc then type :x! and press the return key to save and quit.

Changes to threddsConfig.xml

Find the section near the top about CORS (Cross-Origin Resource Sharing). CORS allows Thredds to serve data to servers besides the host where it is located. Depending on your exact setup, you need to enable CORS by uncommenting these tags.

Press esc then type :x! and press the return key to save and quit.

In the app workspace, there is a custom color scale palette in the precipitation.pal file. If you already have a directory containing custom color schemes, copy the precipitation palette there. Otherwise, you need to copy this to the palettes directory created by default in your Thredds instance. If you want to create a directory containing custom color palettes, find the section about wms services in threddsConfig.xml and add a tag. In the tag, place the absolute file path of your new directory. WARNING: if you specify a palettes directory, the standard library of color schemes will not be available anymore.

Press esc then type :x! and press the return key to save and quit.

Reset the Thredds server so the catalog is regenerated with the edits that you've made. The command to reset your server will vary based on your installation method, such as docker reset thredds or sudo systemctl reset tomcat .

3 Specify The Custom Settings

Log in to your Tethys portal as an admin. Click on the grey GLDAS box and specify these settings:

Local File Path: This is the full path to the directory named ffgs that you should have created within the thredds data directory during step 2. You can get this by navigating to that folder in the terminal and then using the pwd command. (example: /tomcat/content/thredds/ffgs/ )

Thredds Base Address: This is the base URL to Thredds WMS services that the app uses to build urls for each of the WMS layers generated for the netcdf datasets. If you followed the typical configuration of thredds (these instructions) then your base url will look something like yourserver.com/thredds/wms/testAll/ffgs/ . You can verify this by opening the thredds catalog in a web browser (typically at yourserver.com/thredds/catalog.html ). Navigate to one of the FFGS netcdf files and click the WMS link. A page showing an xml document should load. Copy the url in the address bar until you get to the /ffgs/ folder in that url. Do not include /hispaniola/processed/netcdf.nc or the request that comes after. (example: https://tethys.byu.edu/thredds/wms/testAll/ffgs/ )

Flash Flood Guidance System (FFGS)

Global Forecast System (GFS)

Weather Research and Forecasting (WRF)

Description: AWIPS 3.8km Puerto Rico ARW (NCAR Advanced Research WRF)


WMS must be viewed in compatible software. Tutorial videos showing how to include a WMS in an ArcGIS or MapInfo project are provided. To view WMS in other systems, please refer to their documentation.

This data is delivered under the terms of the Open Government Licence, subject to the following acknowledgement accompanying the reproduced BGS materials: ‘Contains British Geological Survey materials © UKRI [year]’. Contact us if you create something new and innovative that could benefit others.

BGS Geology 50K WMS

The 1:50 000-scale geological maps for England, Wales and Scotland and have been made available to view as a WMS service. Layers for bedrock, superficial deposits and geological linear features are included.

BGS Geology 625K and 1:1 million offshore sediments WMS

These geological maps provide UK onshore geological data at 1:625 000 scale and UK continental shelf sea-bed sediment data at 1:1 million scale as a WMS.

Soil property data WMS

BGS soil property data is made available here to view as a WMS service. Data layers include top soil, soil texture, and soil parent material.

Offshore marine WMS

The 1:250 000-scale offshore geological maps in the Universal Transverse Mercator projection (UTM) series have been made available to view as a WMS.

Advanced soil geochemical atlas WMS

These advanced soil geochemistry maps are based on surface soil samples from England and Wales hat have been analysed for 52 major and trace elements.

Normal background concentrations of contaminants WMS

Domain polygons for data on normal background concentrations of contaminants in English soils have been provided as a WMS.

HiRes1 airborne geophysical data WMS

High-resolution, airborne magnetic, radiometric, VLF survey data is provided as a WMS. he data comprises multichannel gamma ray spectrometer, magnetometer and dual frequency VLF-EM.

Indicative atlas of radon in Great Britain WMS

Public Health England and the BGS have published a map showing where high levels of radon are more likely, which is provided as a web map service (WMS).

Open-loop ground-source heat pump viability WMS

This web-based tool provides an indication of whether suitable conditions exist in a given area for open-loop ground-source heat pumps.

TellusSW airborne geophysical data WMS

The TellusSW airborne geophysical magnetics and radiometrics data for the counties of Cornwall, Devon and Somerset are provided as a WMS.

Natural ground stability WMS

Sample data from our 1:50 000-scale natural ground stability data product for the Kilmarnock and Loughborough map sheets provided as part of the OneGeology Europe project.

GeoIndex WMS

GeoIndex datasets have been made available as WMS. These web services allow you to bring the GeoIndex data layers into your own mapping software.


Layers and Attributes

To get the list of available layer's and attribute's names, please use the Listing API available here.

Começando

Now that you’re all caught up with the features, let's get down right to them and look at how you can integrate our Interactive Map JS API in conjunction with the above geoAnalytics methods to add data on that map to your Website from scratch.

Initializing The Map

Follow the documentation of Interactive Map API to integrate MapmyIndia Interactive Maps into your existing code base.

Adding Your First DataLayer

To add a DataLayer to the map, go through the following steps after declaring the map object:

  • Second, declare the GeoDataLayer object by calling new geoAnalytics.get method in the JavaScript and passing the above created geoParams object in it.
  • Finally, call the MapmyIndia’s Listing APIs to get the bounding box of the DataLayer to set the bounds of the map with respect to the DataLayer . Refer to the Listing API documentation for more information (Alternatively call the new geoAnalytics.setBounds method in the JavaScript and pass it layer name, geoParams and map objects in it to set the bounds of map to the bounding box of GeoDataLayer .

Info Windows

Info Windows are a convenient way of showing data about a point in the DataLayer. The expected behaviour of a user to know about any point in the DataLayer is to try and click on it to know what it is all about. The mechanism to accomplish this is by showing an info window. The info window for a DataLayer(created previously) can be obtained through following steps:


Classification is a process of training models in order to objectivity determine what class, out of several, a data point belongs in, based on a series of covariates. We commonly see this in GIS methodologies, where, for example, multispectral satellite imagery is classified into a number of land use classes. I’m going to be looking at another use for classification today attempting to identify triggers for health symptoms in order to generate alerts for individuals, based on current environmental conditions.

This is the system that underlies our Airrater app. Users provide symptom reports, through a smartphone app, when they experience asthma or hayfever-related symptoms, for example a runny nose or itchy eyes. The system also has access to a variety of interpolated surfaces of current environmental conditions temperature, pollen and particulate matter concentrations humidity. Symptom reports are attribute with the current environmental conditions the user is experiencing based on their environmental conditions.

Now to train a model, you can’t only have reports of when a user is experiencing systems. You also need information on when they aren’t experiencing symptoms. Our app allows users to manually send in “no symptoms right now” reports – and periodically prompts them to do so. However, we can’t rely on this, so in addition the app records “background no-symptom reports” – a few times a day, if a user hasn’t reported symptoms, it records their current environmental conditions and the fact that they haven’t recently reported symptoms. This functionality is provided by the background geolocation capability of modern smartphones.

This gives us three classes of symptom report in the database for each user

  • Active symptom report
  • Active no-symptom report
  • Passive (background) no-symptom report

Now those background reports maybe aren’t as trustworthy – users might actually be experiencing symptoms but didn’t bother to report them – whereas the active no-symptom reports probably carry greater weight. Therefore we need a classification technique that can handle applying different weights to data points.

The method we will use is weighted linear discriminant analysis. This method classifies a series of data points based on a suite of linear predictor variables. Our classes, in this case, are symptom/no-symptom, and our predictor variables are the various environmental conditions the individual experienced at the time of their data entry. An example of linear discriminant analysis perform on two variables can be seen in the figure below – the model aims to identify the best line separating the classes. This can, of course, take place on as many variables, and as many dimensions as you like. Other related methods, such as quadratic discriminant analysis, allow the “dividing line” to be non-linear.

In R, basic linear discriminant analysis is provided by the lda function in the MASS package – unfortunately this doesn’t provide support for weights on individual data points. So the R package we are going to be using is locClass – which isn’t on CRAN, but it is quite easy to install, once you have installed a few requirements, using the following commands.

First we will load the packages we need. Assim como locClass which we installed above, we will also need fmsb for the Kappa test, and also tidyverse.

We will load in our table of symptom reports for one user. As well as the binary symptom status, we also have a column RepType which indicates if it was an active or passive (background) report. There are also columns for four environmental variables particulate matter concentration (PM), temperature, relative humidity, and pollen count.

We need to generate weights for each data point, based on whether it was an active or a passive report. We will assume a passive record is only work half what an actively submitted record is, so we will code the passive reports with a weight of 0.5, and the active reports with one. The case_when function provides a nice shorthand for this sort of coding, but be careful, it’s slightly awkward to use within mutate. Note the .$variable notation that’s used, so the function can find the column in the data table you want.

Now we will train the model, using the maximum likelihood method, and specifying our column with the weights. After the model has run, we will print the mean values for each class.

Looking at that table of class means, we can see that, broadly, symptom reports (1) are associated with higher PM and lower temperature, while relative humidity and pollen count don’t seem to discriminate. We can now run the standard predict function to generate predictions based on the training data. The predicted classes are returned in fit$class – just a sequence of binary 1s and 0s representing predictions of symptoms or no symptoms. We can turn this into a contingency table to look at agreement.

You can see that generally the model seems to work quite well – 22 no-symptom records were correctly clasified, and 11 symptom records were correctly satisfied. Two symptom records were incorrectly classified as no-symptom, and two no-symptom records were classified as symptoms. We can test this statistically with a Kappa test, provided by the fmsb biblioteca.

O judgement provided by the Kappa test is “Substantial agreement”, indicating our classification is of a good quality – this is based on the score of 0.763 that our contingency table received. Now we can run this on some new data, to see if the user would expect to experience symptoms under the current environmental conditions, and therefore whether we should send an alert to their smartphone app.

The result is 1 indicating that, yes, current conditions could be expected to trigger symptoms. Now some of you may have noted my deliberate mistake what if the model is over-fitted? I should really be withholding a portion of the data and validating against that, rather than the training data! Once a substantial quantity of data has been recorded by this user, this is this better option to go with, to ensure the model is truly useful.


Assista o vídeo: Warehouse Management System in Excel- Complete New 2020..!!!