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Largura e distância ao usar padrões de linha no QGIS

Largura e distância ao usar padrões de linha no QGIS


Estou tentando fazer um preenchimento de polígono hachurado (exemplo de link anexado) usando os valores (definidos por lei) de 0,1 mm para a largura da linha e 0,8 mm para a distância entre as linhas. Mas eu não vejo / vejo nenhuma hachura com valores tão pequenos, então gostaria de saber se os valores menores que 1mm são suportados de qualquer maneira ou tenho que resolver isso de outra forma?


Vá primeiro às propriedades da camada e depois ao estilo. Aperte o botão de adição abaixo de Camadas de símbolo; ele deve carregar um símbolo de preenchimento simples. Na seção de tipo de camada de símbolo à direita, selecione "Preenchimento de padrão de linha" e, em seguida, você pode definir o ângulo, a largura da linha, etc. Repita isso para que você tenha duas camadas de símbolo de "Preenchimento de padrão de linha" e apenas configure-as com os mesmos atributos EXCETO ter os ângulos definidos perpendiculares uns aos outros.

Espero que ajude.


Padrão hachurado personalizado imitando desenho à mão

Seguindo essa grande pergunta, desenhei uma imagem que simula o desenho à mão. Quero preencher alguns sólidos com um padrão de hachura simples, porém não sei como aplicar o decorador de caminho às linhas que compõem o padrão. Aqui está o meu MWE:

Tentei usar o seguinte exemplo do manual como ponto de partida, mas não tenho certeza de como aplicar as decorações no "nível pgf":


3 respostas 3

A primeira coisa a notar é que cada uma das fendas produz um padrão de difração cuja largura é controlada pela largura da fenda e pelo comprimento de onda da luz.
A quantidade de luz viajando de uma fenda em uma direção específica é controlada pelo padrão de difração devido a uma única fenda.
As ondas de luz de cada uma das fendas se sobrepõem (interferem) e produzem um padrão de interferência.
A intensidade das franjas produzida pela interferência da luz das fendas é modulada pelo padrão de difração produzido por cada uma das fendas.
É por isso que a intensidade das franjas de interferência diminui à medida que a ordem das franjas aumenta.

Portanto, aqui está o padrão de interferência modulado para uma fenda, duas fendas, três fendas e cinco fendas com todas as fendas da mesma largura e com a mesma separação de fenda.

Observe a modulação da intensidade da luz das franjas de interferência pelo envelope de difração.
Observe também que a separação do máximo principal para o arranjo de fendas 2, 3 e 5 é a mesma. O espaçamento dos máximos principais é controlado pela separação das fendas $ d $ e o comprimento de onda da luz $ lambda $ A condição para o $ n ^ < text> $ principal máximo é $ n lambda = d sin theta_n $.
Você teria encontrado esta equação ao estudar a rede de difração, mas é a mesma equação para qualquer número $ N $ de fendas, desde que esteja lidando com os máximos principais.

Quando a interferência de duas fendas é estudada, o ângulo $ theta $ é pequeno (& lt 0,1 radiano ou & lt 5 $ ^ circ $) e, portanto, a aproximação $ sin theta approx theta $ é boa.

Portanto, a condição para um máximo torna-se $ n lambda = d theta_n $, o que resulta nas franjas parecendo estar igualmente espaçadas.

Ao usar a rede de difração, porque a separação da fenda é pequena em comparação com o arranjo normal de 2 fendas, os ângulos nos quais há máximos são grandes.
Portanto, a aproximação de pequeno ângulo não pode ser feita e as franjas não estão igualmente espaçadas.

A outra coisa surpreendente sobre os padrões para fendas 2,3 e 5 é que os máximos principais ficam mais estreitos à medida que o número de fendas aumenta e também há entre os máximos principais máximos subsidiários muito menos intensos.
O que é mostrado no próximo diagrama é que, assim como os máximos principais ficam mais estreitos, eles ao mesmo tempo ficam mais brilhantes.

O que está acontecendo é que à medida que o número de fendas aumenta, a quantidade de luz que entra pelas fendas aumenta e, ao mesmo tempo, a luz é canalizada para uma largura angular menor (a largura da franja).
Ignorando o envelope de difração por 2 fendas, a intensidade de um máximo principal $ I_2 propto (2A) ^ 2 $ onde $ A $ é a amplitude de uma onda de uma única fenda.
Para 3 fendas $ I_3 propto (3A) ^ 2 $ e para cinco fendas $ I_5 propto (5A) ^ 2 $.

Portanto, em uma configuração de rede de difração, se o número de fendas em uso for reduzido, digamos que metade da rede seja coberta com papel preto, o padrão de interferência se tornaria menos brilhante e a largura dos máximos principais aumentaria.

Suas três imagens não estão comparando igual.
Por exemplo, o padrão de fenda dupla no meio parece ter fendas que são muito mais estreitas do que a fenda usada para o padrão de fenda única.
A razão para esta inferência é que a largura da modulação da intensidade do envelope de difração é muito mais ampla no segundo diagrama do que no primeiro.
A última imagem do padrão de uma grade de difração provavelmente mostra um intervalo angular muito maior do que a imagem do meio porque mostra o espaçamento desigual das franjas.
Também mostra que provavelmente a largura das fendas na rede de difração são muito menores do que aquelas no arranjo de duas fendas porque parece haver quase nenhuma evidência de modulação de intensidade do envelope de difração ao longo de uma faixa angular muito ampla para a imagem da rede de difração.

Embora todos os gráficos de intensidade possam ser derivados matematicamente, talvez seja mais informativo usar o diagrama fasorial para explicar o que está acontecendo.
Para tornar a análise mais fácil, ignorei o efeito do envelope de difração.

Para três fendas, você tem a superposição de ondas de três fontes coerentes, cada uma com amplitude $ A $.

Quando $ theta = 0 ^ circ $ as três ondas, a diferença de fase entre as ondas é zero e, portanto, quando elas se sobrepõem, elas produzem uma amplitude resultante para um máximo principal de $ 3A $. Esta é a franja $ n = 0 $.
A mesma coisa acontece quando a diferença de fase é $ 360 ^ circ $ que é uma diferença de caminho de $ lambda $. Isso novamente resulta em um máximo principal de amplitude de $ 3A $. Esta é a franja $ n = pm 1 $.

Quando a diferença de fase é $ 180 ^ circ $, que é uma diferença de caminho de $ frac lambda 2 $, há um máximo secundário de amplitude $ A $.

Para diferenças de fase de $ 120 ^ circ $ e $ 240 ^ circ $ que correspondem às diferenças de caminho de $ frac <3> $ e $ frac <2lambda> <3> $ a amplitude resultante é zero . Existe um mínimo nessas posições.

Portanto, no espaço entre os máximos adjacentes para 2 fendas, existem agora dois mínimos e um máximo secundário. Portanto, a largura dos máximos principais deve ter diminuído.

Imagine quão estreitos e brilhantes são os máximos principais para uma rede de difração se houver 5000 fendas sendo usadas.

Finalmente. A separação dos máximos principais é controlada pela separação das fendas, o comprimento de onda da luz e a ordem das franjas, enquanto a largura e a intensidade dos máximos principais são controladas pelo número de fendas.


3. Transporte marítimo

O setor de transporte marítimo é um dos mais globalizados e faz parte de um ciclo de vida que inclui a construção, o registro, a operação e o desmantelamento final do navio. Todas essas atividades são substancialmente fragmentadas em sua propriedade e operações. O transporte marítimo é dominado por carga a granel, que representou aproximadamente 69,6% de todas as toneladas-milhas embarcadas em 2005. No entanto, a participação da carga fracionada está aumentando de forma constante, uma tendência atribuída principalmente à conteinerização. O transporte marítimo tem tradicionalmente enfrentado duas desvantagens em relação aos outros modos. Primeiro é lento, com velocidades no mar em média de 15 nós para navios a granel (26 km / h), embora os navios porta-contêineres sejam projetados para navegar a velocidades acima de 20 nós (37 km / h). Em segundo lugar, atrasos são encontrados em portos onde o carregamento e o descarregamento ocorrem. Este último pode envolver vários dias de manuseio quando se trata de carga fracionada. Essas desvantagens são particularmente restritivas quando as mercadorias precisam ser movidas por curtas distâncias ou onde os remetentes exigem entregas rápidas.

A navegação marítima assistiu a várias inovações técnicas importantes com o objetivo de melhorar o desempenho dos navios ou o seu acesso às instalações portuárias, nomeadamente no século XX. Eles incluem:

  • Tamanho. O século passado viu um crescimento no número de navios, bem como em seu tamanho médio. Tamanho, se um denominador comum para navios, é tanto o tipo quanto a capacidade. Cada vez que o tamanho de um navio é dobrado, sua capacidade é dividida em cubos (triplicada). Embora o tamanho mínimo para o manuseio de granéis com boa relação custo-benefício seja estimado em cerca de 1.000 toneladas de porte bruto, as economias de escala têm pressionado para tamanhos maiores de navios para atender à demanda de transporte. Para os armadores, a justificativa para navios maiores implica em custos reduzidos de tripulação, combustível, atracação, seguro e manutenção. Os maiores petroleiros (ULCC) têm cerca de 500.000 dwt (tamanho dominante entre 250.000 e 350.000 dwt), enquanto os maiores graneleiros sólidos têm cerca de 350.000 dwt (tamanho dominante entre 100.000 e 150.000 dwt). As únicas restrições restantes no tamanho do navio são a capacidade dos portos, portos e canais para acomodá-los.
  • Velocidade. A velocidade média dos navios é de cerca de 15 nós (1 nó = 1 milha marítima = 1.853 metros), que é de 28 km por hora. Sob tais circunstâncias, um navio viajaria cerca de 575 km por dia. Os navios mais recentes podem viajar a velocidades entre 25 a 30 nós (45 a 55 km por hora), mas é incomum que um navio comercial viaje mais rápido do que 25 nós devido aos requisitos de energia. Para lidar com os requisitos de velocidade, a tecnologia de propulsão e motor melhorou das velas para o vapor, para o diesel, para as turbinas a gás e para o nuclear (apenas para navios militares, as tentativas civis foram abandonadas no início dos anos 1980). Desde a invenção da hélice, a propulsão melhorou consideravelmente, notadamente pelo uso de hélices duplas, mas os picos foram alcançados na década de 1970. Alcançar velocidades marítimas mais altas continua sendo um desafio excessivamente caro de superar. Como resultado, estão previstas melhorias limitadas nas velocidades marítimas comerciais. Uma prática comercial emergente, particularmente no transporte de contêineres, diz respeito ao & # 8220slow steaming & # 8221, onde a velocidade de operação é reduzida para cerca de 19-20 nós para reduzir o consumo de energia.
  • Especialização de navios. As economias de escala estão frequentemente associadas à especialização, uma vez que muitos navios são projetados para transportar apenas um tipo de carga. Ambos os processos modificaram consideravelmente o transporte marítimo. Com o tempo, os navios tornaram-se cada vez mais especializados para incluir navios de carga geral, petroleiros, transportadores de grãos, barcaças, transportadores de minerais, graneleiros, transportadores de gás natural liquefeito (GNL), navios RO-RO (roll-on roll-off para veículos) e contêineres navios.
  • Projeto do navio. O projeto de navios melhorou significativamente, de cascos de madeira para cascos de madeira com armadura de aço, para cascos de aço (os primeiros eram navios de guerra) e para cascos de aço, alumínio e materiais compostos. Os cascos dos navios contemporâneos são o resultado de esforços consideráveis ​​para minimizar o consumo de energia, os custos de construção e melhorar a segurança. Dependendo de sua complexidade, um navio pode levar entre 4 meses (porta-contêineres e transportadores de petróleo bruto) e um ano para ser construído (navio de cruzeiro).
  • Automação. Diferentes tecnologias de automação são possíveis, incluindo navios de descarregamento automático, navegação assistida por computador (as necessidades da tripulação são reduzidas e a segurança é aumentada) e sistemas de posicionamento global. O resultado geral da automação tem sido a necessidade de tripulações menores para operar navios maiores.

Extração de fluxos baseados em trajetória entre protótipos M³

Renderizar grandes conjuntos de linhas de trajetória fica confuso rapidamente. Diferentes abordagens de agregação foram desenvolvidas para resolver esse problema. No entanto, a maioria das abordagens, como gráficos de mobilidade ou mapas de fluxo generalizados, não podem lidar com grandes conjuntos de dados de entrada. Com base em protótipos M³, a abordagem a seguir pode ser usada em ambientes de computação distribuída para extrair fluxos de grandes conjuntos de dados.

Essa extração de fluxo é baseada em um processo de duas etapas, conceitualmente semelhante aos mapas de fluxo do Andrienko: primeiro, extraímos protótipos M³ dos dados de movimento. Na segunda etapa, determinamos os fluxos entre esses protótipos, incluindo informações sobre: ​​distribuição de velocidades de deslocamento e número de transições observadas. Os fluxos resultantes podem ser visualizados, por exemplo, para explorar a popularidade de diferentes caminhos de movimento:

Depois que os protótipos foram calculados, o algoritmo de fluxo calcula as transições entre pares de protótipos. Um objeto movendo-se do protótipo A para o protótipo B aciona uma atualização do fluxo correspondente. Para permitir o processamento distribuído, cada nó no ambiente de computação distribuída precisa de uma cópia dos protótipos calculados anteriormente. Além disso, os registros de dados de movimento brutos precisam ser convertidos em trajetórias. Posteriormente, cada trajetória é processada de forma independente, passando por seus registros em ordem cronológica:

  1. Encontre o melhor protótipo correspondente para o registro atual
  2. Certifique-se de que a distância para a correspondência está abaixo do limite de distância e que o protótipo combinado é diferente do protótipo anterior
  3. Obtenha ou crie o fluxo entre os dois protótipos
  4. Certifique-se de que o protótipo e as direções de fluxo são uma boa correspondência para a direção do registro atual e # 8217s
  5. Atualize as propriedades do fluxo: velocidade de deslocamento e número de transições, bem como a referência do protótipo anterior

Essa abordagem pode ser dimensionada para grandes conjuntos de dados, uma vez que apenas os protótipos, os resultados do fluxo (intermediário) e a trajetória que está sendo trabalhada devem ser mantidos na memória para cada iteração. No entanto, esse algoritmo não permite atualizações contínuas. Os fluxos teriam que ser recalculados (pelo menos localmente) sempre que os protótipos fossem alterados. Portanto, o algoritmo não oferece suporte à exploração de fluxos de dados contínuos. No entanto, pode ser usado para explorar grandes conjuntos de dados históricos:

Exemplo de fluxo: padrões de velocidade do navio de passageiros mostrando velocidades médias de fluxo (cor da linha: cores mais escuras equivalem a velocidades mais altas) e variação de velocidade (largura da linha)


Mineração de padrões regionais de co-localização com kNNG

A mineração de padrão de co-localização espacial descobre os subconjuntos de recursos dos quais os eventos estão frequentemente localizados juntos no espaço geográfico. A pesquisa atual neste tópico adota um limiar de distância que apresenta limitações em conjuntos de dados espaciais com várias magnitudes de distâncias de vizinhança, especialmente para mineração de padrões de colocalização regional. Neste artigo, propomos uma estrutura de mineração de co-localização hierárquica que considera a variedade de distâncias de vizinhança e a heterogeneidade espacial. Ao adotar k- gráfico do vizinho mais próximo (kNNG) em vez de limite de distância, propomos “coeficiente de variação de distância” como uma nova medida para conduzir as operações de mineração e determinar um gráfico de relacionamento de vizinhança individual para cada região. O algoritmo de mineração proposto produz um conjunto de regiões com cada uma delas um conjunto individual de padrões regionais de colocalização. Os resultados experimentais em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real mostram que nossa estrutura é eficaz para descobrir esses padrões de colocalização regional.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesso por meio de sua instituição.


Introdução

A destruição do habitat, principalmente devido às mudanças no uso da terra, está afetando negativamente a biodiversidade global e, por fim, levando à extinção de espécies (Titeux 2018). Essas mudanças ambientais também podem influenciar a distribuição e abundância das interações das espécies por meio da perda de habitat e mudanças na configuração do habitat dos fragmentos de habitat restantes (Gonzalez et al. 2011). Atualmente, a maioria dos habitats naturais em todo o mundo está sendo cada vez mais fragmentada, com consequências de curto e longo prazo na estrutura da comunidade e no funcionamento do ecossistema (Haddad 2015), por exemplo, por meio de extinções imediatas e tardias de espécies que podem afetar a diversidade de interação e a topologia ecológica redes. A diversidade de interação de uma rede ecológica pode ser definida por métricas simples, como a riqueza de interação (ou seja, o número de interações pareadas distintas entre as espécies), de forma análoga à riqueza de espécies, ou por métricas mais complexas envolvendo frequências de interação. Embora o interesse em redes ecológicas não seja novo, sabemos muito menos sobre como as propriedades das redes ecológicas, como a diversidade de interação, estão sendo afetadas pela fragmentação do habitat (Sabatino 2010) do que as consequências para as populações e comunidades pertencentes a níveis tróficos específicos.

Como consequência da fragmentação do habitat, os habitats naturais estão sendo transformados em um conjunto de fragmentos de diferentes tamanhos, formas e características biológicas, separados uns dos outros por distâncias geográficas variáveis ​​e diferentes tipos de matriz (Fahrig 2003). Estudos anteriores sobre redes tróficas mostraram que a diminuição do tamanho do habitat leva à diminuição da riqueza de espécies e que as características fenotípicas influenciam as taxas nas quais as espécies são perdidas em paisagens fragmentadas (Holt et al. 1999, Cagnolo 2009). Da mesma forma, a riqueza de links em redes mutualísticas diminui mais rápido do que a riqueza de espécies com a diminuição do tamanho do habitat (Sabatino 2010), e as interações raras e especializadas têm maior probabilidade de se extinguir (Aizen et al. 2012). Em contraste, a conectividade do habitat, definida por Taylor et al. (1993) como a relação funcional entre fragmentos de habitat devido à sua distribuição espacial e o movimento dos organismos em resposta à estrutura da paisagem, parece ser um preditor mais complexo porque pode depender de distâncias vizinhas e áreas dentro de uma escala espacial (Moilanen e Neiminen 2002), que está relacionado a características da história de vida da espécie, como capacidade de dispersão (Jones et al. 2015), nicho amplitude e taxa reprodutiva (Öckinger 2010). Embora alguns estudos teóricos (Economo e Keitt 2010), experimentais (Chisholm et al. 2011) e observacionais (Kaartinen e Roslin 2011, Borthagaray et al. 2015) tenham mostrado que a configuração espacial do habitat tem efeitos significativos na estrutura da comunidade local, a extensão ainda não está claro se o tamanho do habitat e a conectividade influenciam simultaneamente os padrões de interação das espécies.

Redes de habitat são ferramentas poderosas para representar paisagens espacialmente explícitas e para quantificar processos espaciais (Dale e Fortin 2010). Em uma rede de habitat, os caminhos de migração e dispersão são representados como ligações entre fragmentos de habitat que podem ter pesos diferentes (por exemplo, taxas de dispersão) e características (por exemplo, direção de dispersão), e fragmentos de habitat são representados como nós que também podem ter pesos diferentes ( por exemplo, tamanho do fragmento) e características (por exemplo, composição de recursos). Embora a teoria da biogeografia de ilhas (MacArthur e Wilson 1967) assuma a dispersão de um continente ou habitat contínuo para ilhas ou fragmentos de habitat como um mecanismo regional para prever a diversidade local, ela não considera a dispersão entre fragmentos explicitamente (Prugh et al. 2008). Em contraste, a abordagem de metacomunidade (Leibold e Chase 2018, Leibold 2004) postula que as comunidades locais estão ligadas pela dispersão de várias espécies potencialmente interagentes, destacando a relevância do fluxo individual entre manchas vizinhas na estrutura da comunidade local (Economo e Keitt 2010). Portanto, a dispersão representa um processo espacial que impede a extinção local e permite a recolonização de espécies extintas localmente de manchas vizinhas, e não apenas de um habitat contínuo (Thompson et al. 2017). Além disso, a conceituação da rede permite modelar essas paisagens mais realistas para avaliar simultaneamente os efeitos dos links e nós nas comunidades locais (Chisholm et al. 2011, Urban e Keitt 2001).

A posição geográfica de um fragmento em uma paisagem define quais fragmentos são seus vizinhos. Diversas métricas de conectividade foram propostas, definindo-as como independentes de organismos (métricas estruturais, por exemplo, distância até o fragmento mais próximo usando distâncias euclidianas) ou dependentes delas (métricas funcionais, por exemplo, caminhos de menor custo usando distâncias ponderadas pela composição da matriz). Como os componentes estruturais e funcionais estão relacionados é fundamental para melhorar nossa compreensão da conectividade do habitat para comunidades inteiras e suas consequências potenciais (Öckinger et al. 2018). A distância geográfica é o componente mais óbvio da conectividade estrutural em uma rede de habitat, enquanto a distância não geográfica, como a distância composicional em termos de recursos compartilhados entre fragmentos, determinará a conectividade funcional. O estabelecimento de espécies em uma comunidade está relacionado aos recursos locais, de modo que manchas com recursos semelhantes geralmente contêm assembléias de consumidores semelhantes (Tilman 1982). Até agora, os recursos locais foram considerados um substituto ou modulador da área do fragmento (por exemplo, riqueza ou diversidade de recursos e área efetiva Schooley and Branch 2011), mas, até onde sabemos, não como um componente da conectividade local. Aqui, propomos expandir o conceito e a medição da conectividade do habitat, adicionando recursos compartilhados entre os habitats (ou seja, similaridade na composição dos recursos) como um componente da conectividade do habitat, modulando assim os efeitos da distância geográfica e da área do fragmento na conectividade.

Nosso objetivo é avaliar em que medida a área do fragmento e a conectividade, incluindo distância geográfica, área de fragmentos vizinhos e similaridade entre fragmentos na composição de plantas, explicam a diversidade de interações entre plantas e quatro guildas de herbívoros em uma paisagem fragmentada. Definimos conectividade como uma função da distância geográfica para fragmentos vizinhos ponderados por sua área e a similaridade na composição de recursos entre os fragmentos, estendendo assim as métricas de conectividade anteriores (Hanski e Thomas 1994, Steffan-Dewenter 2003). Assumimos que existem guildas tróficas discretas dentro das quais as espécies têm requisitos ecológicos semelhantes e, consequentemente, se relacionam com a paisagem de forma semelhante (por exemplo, no uso de vias de dispersão). Assim, esperamos que para cada guilda trófica possamos definir uma rede de habitat característica com base em um modelo de conectividade específico (Borthagaray et al. 2015).


Mais americanos estão deixando as cidades, mas não chame isso de êxodo urbano

Um ano após o início da pandemia Covid-19, depois de muita especulação sobre centros urbanos esvaziados e a perspectiva de trabalho remoto, a imagem mais clara ainda está surgindo sobre como as pessoas se mudavam. Não há êxodo urbano, talvez seja mais uma mudança urbana. Apesar de se falar em mudanças em massa para a Flórida e o Texas, os dados mostram que a maioria das pessoas que se mudaram ficou perto de onde vieram - embora as regiões do Cinturão do Sol, que eram populares mesmo antes da pandemia, tivessem visto ganhos.& # 8221 FONTE: Bloomberg & # 8217s CityLab

Um ano atrás, alguns dos avisos mais terríveis sobre a migração relacionada ao COVID-19 apontavam para o colapso dos principais centros metropolitanos e uma ameaça existencial à urbanização como a conhecemos. É verdade que os assentamentos de alta densidade foram fortemente afetados, mas os temores de que a cidade de Nova York deixaria de ser "a cidade" foram um pouco exagerados.

Fora de Nova York e da área da baía, a maior parte da migração dentro dos Estados Unidos foi DENTRO das áreas estatísticas metropolitanas e, geralmente, do núcleo mais denso para a periferia. Portanto, cidades limítrofes, subúrbios, subúrbios e áreas micropolitanas tiveram um aumento, mas muitas dessas mudanças foram simplesmente aceleradas pela pandemia. Os gráficos e mapas interativos são o que tornam este artigo um recurso de ensino excepcional.

Perguntas para refletir: Como o perfil demográfico da sua área mudou durante a pandemia? Quais são as áreas do seu estado que foram mais afetadas? Quando as pessoas se mudam do seu condado, para onde vão? De onde vêm os migrantes para o seu condado? Que padrões você vê e o que explica esses padrões? Quais são os fatores de impulso e atração que influenciam essas escolhas?


Projetando uma rota de vôo

Nesta seção, iniciamos o trabalho prático para o planejamento de vôo de uma missão de imagens. Ao final desta seção, você deverá ser capaz de desenvolver um plano de vôo para uma missão de imagens aéreas. A execução bem-sucedida de qualquer projeto fotogramétrico requer um planejamento completo antes da execução de qualquer atividade no projeto.

A primeira etapa do projeto é decidir sobre a escala das imagens ou sua resolução e a precisão necessária. Uma vez que esses dois requisitos são conhecidos, os seguintes processos seguem:

  1. planejando a fotografia aérea (desenvolvendo o plano de vôo)
  2. planejando os controles de solo
  3. selecionar software, instrumentos e procedimentos necessários para produzir os produtos finais
  4. estimativa de custos e cronograma de entrega.

Para o plano de vôo, o planejador precisa saber as seguintes informações, algumas das quais ele acaba calculando:

  1. comprimento focal da lente da câmera
  2. altura de vôo acima de um datum declarado ou escala de fotografia
  3. tamanho do CCD
  4. tamanho da matriz CCD (quantos pixels)
  5. tamanho e forma da área a ser fotografada
  6. a quantidade de volta final e volta lateral
  7. escala do mapa de vôo
  8. velocidade de solo da aeronave
  9. outras quantidades conforme necessário.

Geometria do Bloco Fotogramétrico

A Figura 4.8 mostra três quadrados sobrepostos com raios de luz entrando na câmera no ponto focal da lente. Sucessivas imagens sobrepostas formam uma faixa de imagem que normalmente chamamos de "faixa" ou "linha de vôo", portanto, a faixa fotogramétrica (Figura 4.8) é formada a partir de várias imagens sobrepostas ao longo de uma linha de vôo, enquanto o bloco fotogramétrico (Figura 4.9) consiste em várias faixas sobrepostas (ou linhas de vôo).

Projeto e Layout do Plano de Voo

Depois de calcularmos a cobertura do solo da imagem, como foi discutido na seção "Geometria da Imagem Vertical", podemos calcular o número de linhas de vôo e o número de imagens e desenhá-los no mapa do projeto (Figura 4.10), aeronaves velocidade, altitude de vôo, etc.

Antes de começarmos os cálculos das linhas de vôo e números de imagens, gostaria que você entendesse as seguintes dicas úteis:

    Para um projeto de formato retangular, sempre use a menor dimensão da área do projeto para traçar suas linhas de vôo. Dessa forma, resulta em menos linhas de vôo e, em seguida, menos curvas entre as linhas de vôo (Figura 4.11). Na Figura 4.11, as linhas vermelhas com pontas de seta representam linhas ou faixas de voo, enquanto as linhas tracejadas pretas representam o limite do projeto.

Cálculos de linhas de vôo

Agora, vamos começar a descobrir quantas linhas de vôo precisamos para a área do projeto ilustrada na Figura 4.13, à direita. A Figura 4.13 mostra os limites retangulares do projeto (em linhas tracejadas pretas) com comprimento igual LENGTH e largura igual WIDTH que foi projetado para voar com 6 linhas de vôo (linhas vermelhas com pontas de flechas). Para descobrir o número de linhas de vôo necessárias para cobrir a área do projeto, precisaremos fazer os seguintes cálculos:

  1. Calcule a cobertura no solo de uma imagem (ao longo da largura da matriz CCD da câmera (ou W)) como discutimos na seção 4.3.
  2. Calcule o espaçamento das linhas de voo da seguinte forma:
    Espaçamento entre linhas ou distância entre linhas de vôo (SP) = Cobertura da imagem (W) x (100 - quantidade de volta lateral) / 100.
  3. Número de linhas de vôo (NFL) = (WIDTH / SP) + 1.
  4. Sempre arredonde o número de linhas de vôo, ou seja, 6,2 torna-se 7.
  5. Comece a primeira linha de vôo no limite leste ou oeste do projeto.

Na Figura 4.13, você deve ter notado que a direção de vôo para cada linha de vôo alterna entre Norte para Sul e Sul para Norte de uma linha de vôo para a adjacente. Pilotar o projeto dessa maneira aumenta a eficiência de combustível da aeronave, de forma que a aeronave possa permanecer mais tempo no ar.

Número de cálculos de imagens

Depois de determinar o número de linhas de vôo, precisamos descobrir quantas imagens cobrirão a área do projeto. Para fazer isso, precisamos realizar os seguintes cálculos:

  1. Calcule a cobertura no solo de uma imagem (ao longo da altura da matriz CCD da câmera (ou L)) como discutimos na seção 4.3.
  2. Calcule a distância entre duas imagens consecutivas, ou o que chamamos de "base aérea", B, como segue: Base aérea ou distância entre duas imagens consecutivas (B) = Cobertura da imagem (H) x ((100 - quantidade da volta final) / 100 )
  3. Número de imagens por linha de vôo (NIM) = (COMPRIMENTO / B) + 1.
  4. Sempre arredonde o número de imagens, ou seja, 20,2 torna-se 21.
  5. Adicione duas imagens no início da linha de vôo antes de entrar na área do projeto e duas imagens ao sair da área do projeto Figura 4.14 (é necessário para garantir cobertura estéreo contínua), ou seja, total de 4 imagens adicionais para cada linha de vôo, ou número de imagens por linha de voo = (COMPRIMENTO / B) + 1 + 4.
  6. Número total de imagens do projeto = NFL x NIM.

A Figura 4.14 é igual à Figura 4.13 com círculos azuis adicionados que representam os centros de fotos das imagens projetadas. Os círculos são atribuídos a apenas uma linha de voo, e deixarei para sua imaginação preencher todas as linhas de voo com tais círculos.

Computações de altitude de vôo

Altitude de vôo é a altitude acima de um determinado datum que o UAS voa durante a aquisição de dados. Os dois principais dados usados ​​são a elevação média (média) do solo ou o nível médio do mar. A Figura 4.15 ilustra a relação entre a aeronave e o datum e como os dois sistemas se relacionam. Na Figura 4.15, temos uma aeronave que está voando a 3.000 pés acima da elevação média (média) do solo, representada pela linha horizontal azul na figura. Também temos a elevação média do terreno (linha horizontal azul), situada a 600 pés acima do nível médio do mar. Portanto, a altitude de vôo será expressa de duas maneiras, são elas:

  1. se quisermos usar o terreno como referência, vamos expressá-lo como Altitude de vôo = 3000 pés acima do terreno médio ou AMT
  2. se usarmos o nível do mar, iremos expressá-lo como Altitude de vôo = 3.600 pés acima do nível médio do mar (ASL ou AMSL).

Agora precisamos determinar em que altitude o projeto deve ser voado. Para fazer isso, voltamos para a escala e geometria interna da câmera, como discutimos na seção 4.3. Suponha que as imagens sejam adquiridas com uma câmera com distância focal de lente de fe com CCD de tamanho b. Também sabemos com antecedência qual deve ser a resolução do solo das imagens ou GSD. A altitude de vôo será calculada da seguinte forma:

escala = distância focal da lente (f) Altura de vôo (H) = distância ab distância AB

f altura de vôo (H) = ab AB ou G S D a partir da qual, H pode ser determinado.

Aqui, precisamos ter certeza de que f e b são convertidos para terem a mesma unidade linear, caso em que a altitude resultante estará na mesma unidade linear do GSD. Se assumirmos os seguintes valores:

GSD = 0,30 metros, a altitude de vôo será:

H = 50 mm · 0,30 metros 0,010 mm = 1, 500 metros acima do nível do solo

Velocidade da aeronave e coleta de imagens

Controlar a velocidade da aeronave é importante para manter a volta para frente ou final necessária esperada para as imagens. Voe a aeronave muito rápido e você acaba com menos voltas para frente do que o previsto, enquanto voar a aeronave muito lentamente resulta em muita sobreposição entre as imagens sucessivas. Ambas as situações são prejudiciais aos produtos previstos e / ou ao orçamento do projeto. Uma pequena quantidade de sobreposição reduz a capacidade de usar tais imagens para visualização e processamento estéreo, enquanto uma sobreposição excessiva resulta em muitas imagens desnecessárias que podem afetar negativamente o orçamento do projeto. In the previous subsections, we computed the airbase or the distance between two successive images along one flight line that satisfy the amount of end lap necessary for the project. Computing the time between exposures is a simple matter once the airbase is determined and the aircraft speed is decided upon.

Computing the time between two consecutive images

When the camera exposes an image, we need the aircraft to move a distance equal to the airbase before it exposes the next image. If we assume the aircraft speed is (v) therefore the time (t) between two consecutive images is calculated from the following equation:

Time (t) = Airbase (B) Aircraft Speed (v)

For example, if we computed the airbase to be 1000 ft and we used aircraft with speed of 150 knots, the time between exposure is equal to:

Time (t) = 1000 ft 150 knots = 1000 ft 150 knots ⋅ 1 .15 miles / hour = 1000 ft 172 .5 miles / hour = 1000 ft 172 .5 miles / hour ⋅ 5280 ft / mile = 0 .0010979 hours = 3 .95 sec

Way Points

In the navigation world, way points are defined as “sets of coordinates that identify a point in physical space.” Close to this definition is the one used by mapping professionals, and that involves using sets of coordinates to locate the beginning point and the end point of each flight line. Way points are important for the pilot and camera operator to execute the flight plan. Way points in manned aircraft imagery acquisition are usually located a couple of miles outside the project boundary on both sides of the flight line (i.e., a couple of miles before approaching the project area and a couple of miles after exiting the project area or for UAS operations it would be a couple hundreds meters before approaching the project area and a couple hundreds meters after exiting the project area). The pilot uses way points to align the aircraft to the flight line before entering the project area. In UAS operation, a "Way Point" marks the beginning or the end of a flight line where the UAS either positions itself before starting taking pictures or it ends taking pictures on a certain flight line.

Example of Flight Plan Design and Layout

A project area is 20 miles long in the east-west directions and 13 miles in the north-south direction. The client asked for natural color (3 bands) vertical digital aerial imagery with a pixel resolution or GSD of 1 ft using a frame-based digital camera with a rectangular CCD array of 12,000 pixels across the flight direction (W) and 7,000 pixels along the flight direction (L) and a lens focal length of 100 mm. The array contains square CCDs with a dimension of 10 microns. The end lap and side lap are to be 60% and 30%, respectively. The imagery should be delivered in tiff file format with 8 bits (1 byte) per band or 24 bits per color three bands (RGB). Calculate:

  1. the number of flight lines necessary to cover the project area if the flight direction was parallel to the east-west boundary of the project. Assume that the first flight line falls right on the southern boundary of the project
  2. the total number of digital photos (frames)
  3. the ground coverage of each image in acres
  4. the storage requirements in gigabytes aboard the aircraft required for storing the imagery
  5. the flying altitude
  6. the time between two consecutive images if the aircraft speed was 150 knots.

Looking into the project size (20x13 miles) and the one-foot GSD requirements, a mission planner should realize right away that image acquistion task for such project size and specifications can only be achieved using a manned aircraft.

The camera should be oriented so the longer dimension of the CCD array is perpendicular to the flight direction (see Figure 4.12).

  1. $ begin< ext < Line spacing or distance between flight lines >(mathrm)= ext < tmage coverage >(mathrm) imes(100- ext < the amount of side >> end $ $ =12,000 ext < pixels >x 1 mathrm / ext < pixel >mathrm(100-30) / 100)=12,000 imes 0.70=8,400 mathrm $ $ egin< ext < Number of flight lines >(mathrm)=( ext < project WIDTH >/ mathrm)+1=((13 ext < miles > imes 5,280 mathrm / mathrm) / 8,400 mathrm)+1=8.171> <+1=9.171 approx 10 ext < flight lines (with rounding up). >>end $
  2. $ begin< ext < Airbase or distance between two consecutive images >(mathrm)= ext < Image coverage >(mathrm) imes((100- ext < amount of >> < ext < end >operatorname) / 100)=7000 ext < pixels > imes 1 mathrm / mathrm imes(100-60) / 100 mathrm ext < ) >=7000 mathrm imes 0.40=2,800 mathrm>end $ $ egin< ext < Number of images per flight line >=( ext < project >L E N G T H / B)+1+4=((20 ext < miles >x 5,280 mathrm / mathrm) / 2,800 mathrm)+> <1+4=(105,600 / 2,800)+1+4=37.714+1+4=42.714 approx 43 ext < images per flight line. >>end $. $ begin< ext < Total number of images for the project >=10 ext < flight lines > imes 43 ext < images/fight line >=430 ext < images >> < ext < (frames). >>end $
  3. $ begin< ext < Ground coverage of each image >=mathrm imes mathrm=12,000 ext < pixels > imes 1 mathrm imes 000 ext < pixels > imes 1 mathrm=84,000,000.0 mathrm 2=> <84,000,000 mathrm2,143,560 mathrm 2 / mathrm=1,928.37 ext < acres. >>end $
  4. The storage requirement for the RGB (color) images: Each pixel needs one byte per band, therefore each of the three (R,G,B) bands needs W x L x 1 byte/per pixel, or $ 12,000 ext < pixels > imes 7,000 ext < pixels > imes 1 ext < byte/pixel >=84,000,000 ext < bytes >=84 ext < Mega bytes (Mb). >$ $ egin< ext < Total storage requirement >= ext < Number of images >x ext < Number of bands > imes 84 ext < Mb/image >=430 ext < images >x> <3 imes 84 ext < Mb/image >=108,360 mathrm=108.360 ext < Giga byte >(mathrm) .>end $
  5. $ ext < Flying Altitude >H=frac< ext < ab >>=frac <100 mathrm imes 1 mathrm><0.010 mathrm>=10,000 mathrm ext < above terrain. >$
  6. Time between consectuive images $ egin ext < Time >(mathrm) &=frac<2,800 mathrm><150 mathrm> &=frac<2,800 mathrm><150 mathrmcdot 1.15 mathrm / mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm cdot 5,280 mathrm / mathrm> &=0.0030742 mathrm &=11.067 mathrm fim $

Cost estimation and delivery schedule

Past experience with projects of a similar nature is essential in estimating cost and developing delivery schedule. In estimating cost, the following main categories of efforts and materials are considered:

Once quantities are estimated as illustrated in the above steps, hours for each phase are established. Depending on the project deliverables requirements, the following labor items are considered when estimating costs:

  • aerial photography
  • ground control
  • aerial triangulation
  • stereo-plotting (# of models = # photos -1)
  • map editing
  • ortho production
  • lidar data cleaning

The table in Figure 4.16 provides an idea about the going market rates for geospatial products that can be used as guidelines when pricing a mapping project using manned aircraft operation and metric digital camera and lidar. The industry needs to come up with a comparable table based on Unmanned operations. There is no good pricing model established for UAS operation as the standards and produicts quality are widely varialble depending on who offers such services and whether it fall strictly under the "Professional Services" designation.

Figure 4.16: Examples of the going market rates for geospatial data prices
produtos GSD ft Price per sq mile Comentários
Ortho 0.5 $150-$200 Based on large projects Ortho 1.0 $80-$100 Based on large projects Ortho 2.0 $30-$60 Based on large projects lidar 3.2 $100-$500 Depends on accuracy, terrain, and required details

Delivery Schedule

After the project hours are estimated, each phase of the project may be scheduled based on the following:

  • number of instruments or workstations available
  • number of trained personnel available
  • amount of other work in progress and its status
  • urgency of the project to the client

The schedule will also consider the constrains on the window of opportunity due to weather conditions. Figure 4.17 illustrates the number of days, per state/region, available annually for aerial imaging campaigns. Areas like the state of Maine have only 30 cloudless days per year that are suitable for aerial imaging activities.

To Read

Chapter 18 of Elements of Photogrammetry with Applications in GIS, 4th edition

To Do

For practice, develop two flight plans for your project, one by using manual computations and formulas as described in this section and one by using "Mission Planner" software. Compare the two.


Resumo

For developers, layers offer a way to categorize the functions that must be performed by a big data solution, and suggest an organization for the code that must address these functions. For business users wanting to derive insight from big data, however, it’s often helpful to think in terms of big data requirements and scope. Atomic patterns, which address the mechanisms for accessing, processing, storing, and consuming big data, give business users a way to address requirements and scope. The next article introduces atomic patterns for this purpose.


Assista o vídeo: 6. Установка и начало знакомства с программой Quantum GIS