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Correção automatizada da geometria do pacote com base na medida da área?

Correção automatizada da geometria do pacote com base na medida da área?


eu tenho um conjunto de parcelas em arquivo DWG e tenho as áreas que deveriam estar nessas parcelas em um arquivo excel, então eu tenho que modificar cada parcela para coincidir com a área especificada no arquivo excel com um movimento mínimo de pontos de cada parcel (polygone), procuro alguma ferramenta para automatizar este processo em GIS (autocad, arcgis, arcgis engine, postgis…)


Eu concordo com o comentário de @whuber de que mover a geometria do lote para tentar combinar os valores da área é uma má ideia. Uma vez que os recursos e camadas GIS são apenas representativos do "mundo real", muitas vezes é difícil fazer a geometria digital corresponder aos recursos locais.

Para mim, sua melhor aposta é ficar com as geometrias que são fornecidas no DWG (que provavelmente foram criadas usando a entrada de geometria coordenada, ou COGO, a partir de descrições legais "brutas") e simplesmente anexar os valores do Excel aos recursos do GIS como um campo adicional. Se você deseja ajudar os usuários a diferenciar entre valores reais e valores digitais, considere a criação de algo como os campos "GIS_Acres" e "Legal_Acres".

Definição: Geometria Coordenada (COGO) - Um método para definir características geométricas por meio da entrada de medições de rumo e distância. As funções de geometria coordenada (COGO) são normalmente usadas por agrimensores para inserir travessias em torno de características espaciais, como parcelas, para calcular locais e limites precisos, distâncias e orientações de pontos de referência e para definir curvas usando uma localização de ponto, raio, comprimento de arco , e assim por diante.


Formatos de apresentação mapa digital FGDC formato de apresentação geoespacial dados digitais vetoriais

Idiomas do conjunto de dados: inglês (ESTADOS UNIDOS)

Vetor de tipo de representação espacial

Ambiente de processamento Microsoft Windows 7 Versão 6.1 (Build 7601) Service Pack 1 Esri ArcGIS 10.3.0.4322

Créditos
Propriedades do item ArcGIS * Nome asdi.boundaries.MUNICIPAL_BOUNDARY * Servidor de localização = 170.94.248.50 Serviço = sde: postgresql: 170.94.248.50 Banco de dados = asdi Usuário = sde Versão = sde.DEFAULT * Protocolo de acesso Conexão ArcSDE


Fundo

Fotografias coloridas do fundo de olho têm sido rotineiramente empregadas para fins diagnósticos por muitos anos, e as classificações da foto do fundo são centrais para estudos clínicos de doença macular [1, 2]. A história natural da degeneração macular relacionada à idade (DMRI), a principal causa de cegueira no mundo desenvolvido [3], está particularmente ligada à dos depósitos sub-retinianos conhecidos como drusas [4–12]. As drusas são fundamentais na classificação da DMRI, daí a importância da identificação e medição das drusas em estudos clínicos. A classificação dos pacientes por estágio de maculopatia relacionada à idade envolve uma análise meticulosa do tamanho, número, área e morfologia das drusas em várias subcategorias. Esforço significativo foi colocado no desenvolvimento e validação dos Sistemas de Classificação Internacional [1] e Wisconsin [2]. O estudo sistemático da reabsorção das drusas após a fotocoagulação a laser também ressalta a importância da medição e do reconhecimento das drusas. [8–10, 13–16].

Tem havido um interesse contínuo no uso de técnicas digitais para quantificação de patologia macular, particularmente drusas, nas últimas duas décadas [17–25]. No entanto, apesar do progresso, nenhum desses métodos ganhou uso generalizado. Um grande obstáculo tem sido que a refletância do fundo normal, no qual a patologia se sobrepõe, é inerentemente não uniforme. Em particular, a mácula central normalmente menos refletora é sobreposta em qualquer que seja a refletância de drusa subjacente ou "verdadeira". Portanto, dadas duas drusas anatomicamente idênticas, uma no centro da mácula e outra a 3000 μm, o observador as verá de forma diferente na fotografia do fundo. As drusas externas parecerão mais brilhantes e maiores do que sua contraparte idêntica. O olho humano com treinamento permite essa variabilidade, mas um computador que aplica um limite não.

Os métodos anteriores até agora não conseguiram lidar com essa refletância macular de fundo não uniforme como um todo. Um estudo anterior [25] usou técnicas de limiar adaptativo em 1.024 janelas separadas de 8 × 8 pixels. As janelas perivasculares às vezes interpretavam incorretamente as distribuições bimodais como provenientes de drusas perivasculares. Grandes áreas de fundo às vezes também eram incluídas devido a escolhas incorretas de limite. Essas fontes de erro exigiram muitas intervenções do operador para corrigir. O resultado foi um método com excelente reprodutibilidade (+/- 2,3%), mas tedioso demais para uso geral. Conseqüentemente, já em 1986, o fator limitante não era a complexidade de tempo dos algoritmos de computador, mas o fato de que o método em si estava vinculado a cálculos de refletância locais. Esse problema persistiu em um estudo recente que se baseou na aplicação de limiares locais a regiões que variam de 20 a 100 pixels quadrados [17]. Drusas foram identificadas primeiro verificando o histograma local para assimetria suficiente (equivalente neste método a determinar que drusas estavam presentes na região) e então definindo um limite local. No entanto, o método seria derrotado se uma grande drusa dominasse uma região local. Nesse caso, a distribuição local não seria distorcida e as grandes drusas seriam completamente perdidas. Um usuário seria solicitado a corrigir esse erro manualmente após a segmentação automatizada. Em geral, uma etapa de pós-processamento era necessária para corrigir os erros de segmentação das drusas ou aumentar as drusas segmentadas de forma incompleta para atingir uma precisão aceitável. Esses estudos demonstram que a segmentação por histogramas locais e técnicas de limiar tem sérias deficiências.

Rapantzikos [18] et al usaram outros operadores morfológicos, bem como vários critérios de histograma local para a escolha do limiar para tentar corrigir essas deficiências. Seus critérios envolvem curtose, bem como assimetria. O fato fundamental permanece, como eles prontamente admitem, não importa quantos critérios baseados em histograma sejam empregados para segmentação local, que combinações amplamente diferentes de características de imagem (drusas e fundo) podem produzir o mesmo histograma. Um exemplo extremo, como em [17], seriam regiões que eram todas de fundo ou todas drusas, em ambos os casos produzindo a mesma distribuição mesocúrtica não distorcida. Sua solução, um operador de dilatação morfológica, tem como objetivo, no caso de todas as drusas, distorcer o histograma local reintroduzindo o fundo e, assim, melhorar o reconhecimento do limiar. Não está claro, no entanto, que esse operador artificial sempre funcionará conforme o planejado. Outro exemplo da aplicação arbitrária de uma ferramenta geral ocorre quando sua segmentação deixa grupos de pixels brilhantes isolados. Eles concluem que se eles estão próximos, eles possivelmente pertencem às mesmas drusas grandes e, portanto, devem ser expandidos por um operador de fechamento. Mas também podem ser pequenas drusas duras isoladas. Por fim, apesar do uso de uma ampla gama de ferramentas gerais de análise de imagens, seus métodos, como os das outras referências, não levam em consideração a variabilidade intrínseca do fundo e, portanto, podem produzir erros de forma sistemática e previsível: segmentação inadequada centralmente e sobre segmentação inclusiva na mácula periférica, como suas próprias ilustrações demonstram.

Uma alternativa à fotografia colorida é a digitalização de imagens de oftalmoscopia a laser (SLO) para o reconhecimento de características brilhantes. Este método tem sido usado para detecção de exsudatos retinais em diabetes [19] usando um único comprimento de onda otimizado. O conceito foi levado adiante em uma abordagem multiespectral usando um laser de corante sintonizável [20]. O problema de iluminação variável e / ou variabilidade intrínseca de fundo também é abordado por vários limiares adaptativos locais, mas com uma nova adição. As regiões da imagem são designadas como "sem características" se o coeficiente de variação do histograma local for suficientemente pequeno. Os valores médios da escala de cinza dessas regiões são usados ​​para determinar os limites locais, que são interpolados para fornecer uma função de limite global. Como os exsudatos diabéticos tendem a ser menores do que as drusas moles, não está claro se janelas sem características suficientes estariam disponíveis em uma imagem com várias drusas moles para aplicar este método.

Nossa abordagem a esse problema foi a seguinte. Demonstramos pela primeira vez que havia um padrão geométrico inerente à refletância de fundo em imagens normais do fundo [26]. Em seguida, desenvolvemos um método interativo semiautomático baseado nesses padrões para nivelar a refletância de fundo de uma imagem contendo drusas, independentemente da refletividade das drusas sobrepostas (resultados preliminares apresentados de forma abstrata [27]). Isso permite o uso de um limite global para segmentar as drusas com precisão. Ao adotar esta abordagem unificada para o problema da refletância macular, evitamos os múltiplos limites locais usados ​​nas abordagens anteriores [17–20, 24, 25]. É importante notar, entretanto, que nosso método não é a técnica padrão de sombreamento subtraindo ou dividindo por uma imagem desfocada. Essas técnicas padrão [28] (também utilizadas aqui) são úteis para correção de sombreamento em grandes escalas. Como mostramos em nosso trabalho anterior [26], no entanto, a refletância macular pode mudar significativamente em intervalos de distância (50-100 μm) comparáveis ​​ao tamanho das estruturas patológicas de interesse. Portanto, subtrair a variação nesta escala tenderia a remover tais estruturas da imagem. Na verdade, um dos motivos pelos quais estamos apresentando nosso método particular é que descobrimos, após muitas tentativas e erros, que nenhuma das rotinas de transformação morfológica padrão (dilatações, erosão, fechamentos) ou combinações das mesmas foram capazes de definir com precisão o limite das características patológicas em um imagem do fundo. Determinamos que seria quase impossível automatizar completamente o processo dependendo apenas da morfologia matemática. Por outro lado, uma vantagem potencial do uso de técnicas mais simples em softwares menos especializados, com supervisão especializada das segmentações finais, é a portabilidade e o uso em outras instituições para pesquisa macular.

Nós relatamos um método digital semiautomático para medição de drusas em fotografias de fundo de olho usando software disponível comercialmente e testamos sua confiabilidade em relação ao padrão atual de classificação de foto de fundo por visualização de par estéreo no diâmetro central de 1000 mícrons e subcampos médios de 3000 mícrons.


Co-registro baseado em geometria de imagens pancromáticas e multiespectrais ALSAT-2A

O co-registro de imagens pancromáticas e multiespectrais é uma tarefa importante para se obter uma boa nitidez de imagens pan. Geralmente, o co-registro pode ser realizado usando métodos baseados em imagem ou baseados em geometria. O método baseado em geometria requer a compreensão e a modelagem do processo de imagem. Este artigo descreve um método para o co-registro de imagens pancromáticas e multiespectrais do ALSAT-2A, o primeiro satélite argelino de alta resolução. Este método, baseado na análise dos metadados fornecidos pelo sensor considerado, usa a condição de colinearidade dependente do tempo para modelagem de câmera rigorosa. Três experimentos, baseados em imagens ALSAT-2A, são realizados. O primeiro experimento trata do cálculo dos parâmetros de orientação exterior (EOP) utilizando a imagem pancromática e aplicando-os para o georreferenciamento da imagem multiespectral. No segundo experimento a imagem pancromática é georreferenciada aplicando o modelo EOP calculado a partir da imagem multiespectral. O terceiro experimento consiste em usar ambas as imagens em um procedimento de ajuste de bundle para uma maior precisão. A precisão do posicionamento do sub pixel pode ser obtida usando o modelo calculado usando apenas a imagem pancromática.

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Resultados e discussão

Como prova de princípio, primeiro demonstramos que o procedimento interativo foi eficaz na eliminação do padrão de sombreamento concêntrico em uma imagem normal (Figura 2A, 2B, 2C, 2D) e em uma imagem contendo drusas (Figura 2E, 2F, 2G, 2H ) Varreduras de linha através dos centros dessas imagens (Figura 2C, 2D, 2G, 2H) mostram o nivelamento dos vales centrais na refletância presente nas originais. Uma vez que a técnica aumentava o brilho das drusas associadas junto com o fundo, ela proporcionava uma maior aproximação com a refletância real ou subjacente das drusas. Foi então possível aplicar limiares uniformes nos subcampos central e intermediário para definir os limites das drusas (Figura 2A, 2B, 2C) e criar uma imagem binária (Figura & # x200B (Figure3D) 3D) para posterior análise morfométrica.

Varreduras de linha demonstrando nivelamento de fundo macular para reconhecimento de drusas. Painel esquerdo. As varreduras de linha através de uma imagem normal do fundo do olho (A-D) demonstram os efeitos da correção de sombreamento em grande escala e nivelamento de fundo macular. A imagem colorida (A) foi processada e digitalizada no canal verde (B-D). Para fins de ilustração de detalhes, essas imagens foram processadas em resolução mais alta (1000 pixels da mácula central até a borda do disco). A largura da linha de varredura era de 10 pixels. A imagem original (fundo normal A) é mais escura no quadrante temporal e isso é ilustrado pela linha de varredura (linha preta em D). O último escurecimento é eliminado na imagem com correção de sombreamento (B) e verificado pela varredura de linha (linha vermelha em D). Observe que a linha vermelha para a imagem com correção de tonalidade ainda tem um mergulho central de cerca de 25 unidades de escala de intensidade de cor correspondendo à mácula central mais escura. Este mergulho central é corrigido com nivelamento de fundo. O fundo macular agora é bastante uniforme e o centro não está mais escuro (C). Isso é mostrado pela varredura de linha (linha azul em D). Painel direito. As varreduras de linha através de uma imagem contendo drusas (E-H) também demonstram os efeitos da correção de sombreamento em grande escala e nivelamento de fundo macular. A imagem colorida (E) foi processada e digitalizada no canal verde (F-H). A imagem original (drusa fundo E) é mais escura no quadrante temporal e isso é ilustrado pela linha de varredura (linha preta em H). O último escurecimento é eliminado na imagem com correção de sombreamento (F) e verificado pela linha de varredura (linha vermelha em H). Observe que a linha vermelha para a imagem com correção de tonalidade (painel H, linha vermelha) ainda tem um mergulho central de cerca de 25 unidades de escala de intensidade de cor correspondendo à mácula central mais escura entre os pixels 500 e 750, mas isso é mais difícil de interpretar devido a os múltiplos picos denteados das drusas. Este mergulho central é corrigido com nivelamento de fundo (linha azul em H). Na imagem do fundo, o fundo macular entre as drusas também agora é uniforme (G) sem escuridão central. Observe que esta técnica também aumenta o brilho das drusas associadas (G) junto com o fundo. Isso é verificado pelas varreduras de linha, nas quais os picos de drusa na mácula central da imagem nivelada de fundo (picos azuis em H) são elevados acima dos picos na imagem antes do nivelamento de fundo (picos vermelhos em H), permitindo uma uniformidade limiar.

Segmentação de Drusen nos subcampos central e intermediário. A imagem das drusas niveladas com o fundo da Fig & # x200B Fig2 2 é mostrada em maior ampliação. Drusen são identificados por operações de limite único, respectivamente, no subcampo central (A), subcampo anular intermediário (B) e regiões combinadas (C), com a versão mapeada em bits (D) de segmentação (C) mostrada como sendo adequada para análise morfométrica quantitativa.

Outra aplicação deste método a uma imagem de drusa é vista na Fig & # x200B Fig4. 4 O primeiro quadro é a imagem colorida padronizada, que então foi aprimorada com contraste no Photoshop para facilitar a visualização da drusa (quadro do meio). O último quadro é a segmentação final da drusa após o nivelamento do fundo macular. Como na Fig & # x200B Fig. 3, 3, pequenos erros estão presentes, mas nenhum viés significativo entre os quadrantes ou entre os subcampos central e intermediário é observado. Encontramos erros dispersos semelhantes em todas as imagens testadas, mas em geral boa concordância qualitativa com os classificadores humanos.

Caso clínico de drusas. A) Imagem colorida padronizada com as regiões interna, média e externa do modelo Wisconsin. Várias drusas grandes e macias estão presentes B) o contraste da mesma imagem aprimorado no Photoshop para auxiliar na identificação das drusas. Observe que as figuras de pigmento também se destacam nesta imagem C) Segmentação final no canal verde após a correção lútea e nivelamento de fundo macular nos subcampos central e central combinados e escolha de um limiar global. Uma inspeção detalhada mostra pequenos erros de segmentação e / ou limites de drusa com este limite, mas estes são distribuídos de forma bastante aleatória entre os subcampos central e intermediário, bem como entre os quatro quadrantes. Não parece haver erros sistemáticos perceptíveis aqui.

O teste do método digital mostrou boa reprodutibilidade interobservador em duas medições independentes de 24 subcampos (dois subcampos de 12 imagens cada). As médias das duas medidas tiveram desvios-padrão variando de 0,2% a 21,4%. Apesar do grande valor discrepante, esses desvios-padrão foram menores que 5% em 20 dos 24 casos, e a mediana foi de 1,9%. Esta reprodutibilidade comparada favoravelmente com a dos métodos padrão [8]. Houve um grande desvio no subcampo central do Paciente 6 (ver Gráfico de barras, Fig & # x200B Fig5B). 5B). Neste caso, a fotografia era de qualidade limítrofe devido à catarata, e uma grande área pálida dentro do subcampo central foi segmentada digitalmente como drusa por um observador (JKC) e deixada de fora pelo outro observador (RTS). Os graduadores clínicos também estavam divididos em suas opiniões sobre se essa lesão era uma drusa ou hipopigmentação do epitélio pigmentar da retina (EPR).

Gráficos de barras: resultados de medições manuais semiautomáticas vs. estereográficas. O gráfico de barras (A) compara a porcentagem medida de drusas no subcampo do meio obtida por dois métodos diferentes. O método semiautomático usa nivelamento de fundo macular interativo assistido por computador seguido por um limite global, e a classificação manual estima áreas drusas das fotografias originais vistas como pares estéreo (o padrão ouro). As médias e desvios padrão de medições independentes assistidas por computador por dois observadores são exibidos. Os desvios padrão, conforme mostrado em cada barra, representam a reprodutibilidade do método assistido por computador. O gráfico de barras (B) mostra uma comparação semelhante no subcampo central. O gráfico de barras (C) exibe as diferenças absolutas entre as medições automatizadas e as medições manuais nos subcampos central e intermediário.

A reprodutibilidade intra-observador do método digital foi testada por meio de duas medições separadas temporalmente por um observador. As medidas médias tiveram um desvio padrão da mediana de 1,8% (variação, 0% a 4,4%). Esses desvios padrão foram inferiores a 5% em 22 dos 24 casos. No geral, a concordância foi ligeiramente melhor do que para as medições interobservador, mas não em todos os casos. Na revisão, as discordâncias intraobservador pareceram ser mais devido à escolha subjetiva do limite para a segmentação final do que às disparidades na imagem final em nível de fundo à qual o limite foi aplicado.

Para a validação do método, comparamos os resultados do método digital semiautomático (24 campos de 12 lâminas) com o padrão ouro clinicamente aceito de classificações estéreo de especialistas dos mesmos 24 campos dos 12 pares estéreo correspondentes de lâminas. A comparação da média das medidas da área digital com as categorias obtidas pelo estéreo Grader 1, que utilizou a Classificação Internacional, mostrou 92% de concordância (22/24 medidas digitais se enquadraram na faixa da Classificação Internacional escolhida pelo Grader 1). As duas discordâncias estavam ambas no subcampo do meio (medição digital 41%, categoria do Grader 1 maior que 50% digital 7,3%, Grader I, 10 a 25%).

As medições da área digital média foram então comparadas com as estimativas mais precisas do Estéreo Grader 2 (gráficos de barras, Fig & # x200B Fig5 5 e veja a Tabela & # x200B Tabela1.xls). 1 .xls). Os limites de concordância de 95% [37] entre as medições da área digital média e este segundo conjunto de classificações estéreo foram de -6,4% a +6,8% no subcampo central e -6,0% a +4,5% no subcampo intermediário. As diferenças médias absolutas entre as classificações digital e estéreo foram 2,8 +/- 3,4% no subcampo central e 2,2 +/- 2,7% no subcampo intermediário. A comparação com o estéreo graduador 2, portanto, mostrou excelente concordância geral, com melhor concordância no subcampo do meio (anel de 3000 mícrons de diâmetro) do que no subcampo central (círculo de diâmetro de 1000 mícrons), como evidenciado pelas diferenças absolutas menores. O motivo foi que a inclusão ou exclusão de qualquer lesão única na região menor teve um efeito proporcionalmente maior na medição. Com exceção de uma medição no subcampo central (Paciente 11), as medições digitais médias estavam todas dentro de 5% daquelas do Estéreo Grader 2 (ver Gráfico de barras, Fig & # x200B Fig5C). 5C). As medições eram frequentemente mais próximas para as imagens com drusas escassas (& # x0003c10%) nas quais o Grader 2 fez estimativas dentro de 1%, mas esses resultados não foram estatisticamente significativos.

Tabela 1

Medições de drusas manuais semiautomáticas vs. estereográficas. As medições das drusas nos subcampos central e central foram realizadas em doze pacientes com DMRI. As medidas de área foram feitas usando o método digital por duas classificadoras independentes (RTS e JKC). As médias e desvios padrão são exibidos para os subcampos do meio e central. Da mesma forma, o estéreo graduador 2 (IB) estimou a porcentagem de drusas nos subcampos central e intermediário usando as fotografias originais do fundo de olho como pares estereográficos.

Medições semiautomáticas de drusas (%)Medições manuais de drusas (%)
EU IA #Middle SubfieldstdSubcampo CentralstdMiddle SubfieldSubcampo Central
17.33500.445512.34506.41351015
214.26003.35178.47504.7588105
31.45500.16260.00000.000005
40.00000.00000.34000.480810
56.16000.73547.33501.9587510
628.37004.879019.355021.43243015
70.00000.00000.00000.000033
84.45501.591010.95001.9092710
936.31008.513639.56001.73953535
1055.53503.726551.43501.22336050
118.55000.353632.15503.31631045
129.32000.594036.18505.6781735

Os exemplos acima com erros maiores ilustram o ponto importante de que tanto nosso método quanto o padrão atual de classificação estéreo manual são subjetivos, e grandes desacordos ocasionais podem ocorrer com qualquer um dos métodos. Em nosso método, as etapas subjetivas incluem: fazer ou não uma correção do pigmento lúteo, a colocação exata das ovais em cada etapa do procedimento interativo e a escolha final do limiar de segmentação em cada subcampo. O método de classificação estéreo manual é totalmente subjetivo. Além disso, enquanto nosso procedimento é logicamente baseado em um estudo geométrico semiquantitativo da refletância macular [26], existem não linearidades fotográficas em cada etapa que são incorporadas apenas qualitativamente. Conseqüentemente, o procedimento em si pode ser avaliado quantitativamente apenas quanto à validade de seu resultado em comparação com o padrão subjetivo atual de visualização de slides estéreo em uma caixa de luz.

Uma limitação do presente método é que a introdução de outras patologias substanciais além dos drusos pode confundir nossas técnicas, ao passo que um observador humano treinado faz tais distinções rapidamente. Por exemplo, áreas de hipopigmentação RPE ou atrofia geográfica franca com maior refletância no canal verde podem ser incluídas no limiar de drusas. Eles teriam que ser removidos manualmente ou por um software adicional baseado em outros recursos. A qualidade da imagem também pode dificultar a diferenciação de drusas e anormalidades de EPR por qualquer método. Outra fonte de variabilidade não encontrada neste estudo de caucasianos pode incluir a pigmentação racial. No entanto, descobrimos que os padrões de refletância macular em imagens padronizadas de indivíduos normais de outras raças eram os mesmos dos caucasianos [26]. Conseqüentemente, nenhuma nova dificuldade seria prevista na segmentação das drusas nessas populações.

Outras fontes de possíveis erros no método automatizado são as seguintes: o nivelamento do fundo macular é uma aproximação que pode tornar uma determinada seção muito clara ou muito escura por algumas unidades de escala de cinza. Os drusos em tal área seriam mais ou menos representados de acordo. Da mesma forma, a variação na colocação das ovais nas etapas interativas levaria a uma variabilidade irregular local na imagem nivelada final. Este último erro, entretanto, tendeu a não ser cumulativo, uma vez que o processo iterativo é, até certo ponto, autocorretivo. Ou seja, se uma região escura de pixels foi perdida por um oval para o brilho, eles ainda estariam "muito escuros" na próxima iteração e deveriam ser captados lá. Conseqüentemente, erros desse tipo no resultado final tendem a ser limitados ao de uma única iteração (duas unidades de escala de cinza). Na prática, a) erros de sinais opostos em diferentes seções tenderão a se cancelar em torno do erro médio, eb) o erro médio tenderá para zero quando o limite ideal é escolhido pelo usuário para dar a melhor segmentação subjetiva geral (ou seja, , se a imagem em média for muito brilhante, o usuário tenderá a usar um limite mais alto). Isso provavelmente explica por que nossos resultados semiautomáticos fornecem concordância estreita na área total com as estimativas do padrão ouro. No entanto, ainda pode haver seções de uma imagem em que a segmentação semiautomática está incorreta por margens mais largas. Isso significa que, se for importante ter a maior precisão em uma determinada sub-região que não os subcampos padrão, um limite específico para essa região deve ser escolhido separadamente. Conforme observado acima, no entanto, não encontramos nenhum erro sistemático de segmentação em relação aos quadrantes ou sub-regiões.

A correção do pigmento lúteo, que foi determinada empiricamente, pode afetar de forma semelhante a segmentação da drusa macular central. Claro que a densidade do pigmento lúteo varia em densidade e distribuição entre os indivíduos, principalmente na DMRI, e neste estudo permitimos apenas duas opções: aplicar a correção fixa em uma determinada imagem ou não. Conforme observado nos Métodos, usamos dados de vários indivíduos normais para apontar deliberadamente para a sub-correção nesta etapa, mantendo assim a concentricidade do padrão de refletância. Outras correções podem então ser aplicadas nas próximas etapas, nivelamento de plano de fundo iterativo. Assim como neste estudo, os dois observadores pensaram que o pigmento lúteo estava presente e aplicaram a correção fixa em todos os casos. Conforme observado nos Métodos, no entanto, essa correção é escalonável. Pelo mesmo raciocínio acima, se fosse desejado ter a segmentação mais precisa das drusas maculares centrais, a escala de correção lútea poderia ser otimizada. Idealmente, a medição direta da densidade do pigmento lúteo por um método independente poderia ter sido incorporada. Não prosseguimos com isso aqui, uma vez que a segmentação do subcampo central parecia adequada.

A utilidade de um método também é função do esforço humano, ou seja, do tempo necessário para avaliar uma determinada imagem. O método semiautomático exigia, após o treinamento, cerca de dez minutos de tempo do observador (tempo insignificante do computador) por lâmina para completar a segmentação das drusas. A colocação manual de elipses seguida por decisões subjetivas em relação à escolha do limite final foi a mais demorada. Estimamos que a automação completa das etapas de nivelamento do plano de fundo associadas às colocações de elipse, etc., reduziria o tempo do operador para cerca de cinco minutos no total. O graduador 2 exigia aproximadamente dez minutos para classificações mais precisas em dois campos. O graduador 1, altamente experiente, precisou de cerca de cinco minutos para avaliar pelo Sistema de Classificação Internacional.


Discussão

Usando receptores GPS como medida de referência para a localização verdadeira, comparamos os erros de posição do método de geocodificação automatizado usado pelo FDOH e o método de geocodificação auxiliado por smartphone. O método convencional de geocodificação automatizada tem deficiências substanciais na precisão posicional com aproximadamente 30% dos endereços geocodificados tendo erros posicionais superiores a 100 m, esta é uma lacuna metodológica significativa em muitos cenários de estudos epidemiológicos ambientais (Griffith et al., 2007 Zandbergen, 2008). Os erros posicionais do método de geocodificação automatizado observados neste estudo são comparáveis ​​a pesquisas anteriores conduzidas nos estados de Iowa, Nova York e Texas, de onde 21-28% dos endereços geocodificados automatizados acima de 100 m foram relatados (Bonner et al., 2003 Ward et al., 2005 Zhan et al., 2006). Mais importante, nosso estudo mostra que tais erros não são distribuídos aleatoriamente, dada a associação observada entre erros de posição e tipo de moradia e urbanidade. Além da heterogeneidade urbano-rural de erros posicionais relatados em estudos anteriores (Cayo e Talbot, 2003 Hurley et al., 2003 Whitsel et al., 2006), observamos uma heterogeneidade ainda maior entre os endereços referentes a apartamentos / condomínios. Esses erros não distribuídos aleatoriamente podem levar a um viés de classificação incorreta diferencial que influenciará muito a validade dos estudos baseados nesses dados de geocodificação automatizada.

Além disso, descobrimos que o método de geocodificação assistida por smartphone pode aumentar substancialmente a precisão posicional em comparação com a geocodificação tradicional. Diferente de alguns estudos anteriores que usaram os geocódigos pela imagem aérea como a verdadeira localização padrão-ouro (Schootman et al., 2007), consideramos a imagem aérea um método potencial para verificação da localização do endereço durante a coleta de dados espaciais. Embora a imagem aérea melhorasse substancialmente a precisão posicional, ainda apresentava uma pequena discrepância quando comparada com os geocódigos medidos por GPS. Isso pode ser devido a vários motivos, dos quais a resolução da imagem aérea é um fator importante. Além disso, em nosso estudo, algumas das residências não puderam ser identificadas com precisão nas imagens aéreas por estarem cobertas e rodeadas por árvores e espaços verdes. Apesar dessas limitações, o método assistido por smartphone ainda ofereceu uma melhoria significativa em relação aos métodos tradicionais, especialmente para endereços de apartamentos / condomínios, uma vez que a maioria dos métodos de geocodificação automatizados não conseguem lidar com informações de nível de apartamento.

Esforços extensos foram dedicados para melhorar a geocodificação automatizada, e muitos métodos foram propostos, incluindo a intervenção manual (Chaput et al., 2002 Goldberg et al., 2008 Ward et al., 2005), re-geocodificação com um geocodificador diferente (Lovasi et al., 2007 Zhan et al., 2006), e imputação ou pseudocodificação (Boscoe, 2008 Henry e Boscoe, 2008 Strickland et al., 2007). No entanto, todos esses métodos se concentraram em melhorar a qualidade dos dados espaciais após as coletas de dados. O método proposto assistido por smartphone integra as correções manuais baseadas em imagens aéreas às coletas de dados, possibilitando a coleta e geocodificação prospectiva de endereços, para verificação dos dados geocodificados durante as coletas de dados, o que é particularmente importante.

Estudos anteriores sugeriram uma taxa de erro de 10% e uma taxa de falta de 5% de endereços auto-relatados em conjuntos de dados de vigilância de saúde pública (Zinszer et al., 2010). Esses erros e dados ausentes podem ser causados ​​tanto pelos participantes quanto pela equipe administrativa. Os participantes podem pular ou relatar um endereço errado acidentalmente devido a vários motivos, como questões de privacidade e erros de recall. Por outro lado, os funcionários podem cometer erros de digitação e processamento de dados. É importante ressaltar que o método de geocodificação automatizado pode às vezes falhar em identificar tais erros e até mesmo atribuir um falsa correspondência geocódigo. Infelizmente, é difícil detectar esses erros em grandes conjuntos de dados e não existe uma ferramenta de validação para identificar e corrigir esses erros no processo de coleta de dados. Esses erros são, portanto, quase impossíveis de corrigir uma vez que a coleta de dados foi concluída. However, this proposed smartphone-assisted method can avoid these issues during the process of data collection with participants' involved verification, real-time of geocoding and aerial image/map-assisted real time search. This proposed method can easily be integrated into many data collection systems and so obtain high-quality spatial data. Integrations of this method into data collection systems will transfer the efforts of geocoding from the data collectors to the participants, making it feasible for data collection in large health studies or electronic health records such as vital statistics birth records. It will also allow participants to interact with this geocoding system directly offering an unprecedented use of street maps, satellite images and street views to reduce missing records as well as to improve positional accuracy. Indeed, participants have more local knowledge than GIS technicians and can accurately verify and find the locations of their addresses on maps/aerial images. Therefore, the use of this method for spatial data collection has a great potential with respect to improving spatial data quality.

Several limitations of this study should be noted. First, this is a pilot study that has a relatively small sample size and focused on only one county. Additionally, the smartphone-assisted method was conducted by researchers. Ideally, residents may provide more accurate geocoding information using the system, as they are more familiar with the neighbourhood, especially when the home cannot be directly identified in the image. Furthermore, measurement errors may exist for the reference method using GPS receiver since we were not able to enter the participants' homes.


General Guide for Tax Mapping in New York State

This material has been prepared as a guide to local assessors in the use of a tax map. Definitions of terms in tax mapping are included in the appendix.

A tax map is a special purpose map, accurately drawn to scale showing all the real property parcels within a city, town or village. These maps are used to locate parcels and obtain other information required in assessment work. As changes take place in ownership, size, or shape of the parcels, the tax map system must be updated. 

        Tax Map Preparation and Maintenance

      The initial preparation and continued maintenance of tax maps are the responsibility of the Real Property Tax Service agency of the county or assessor where applicable. The cooperation and assistance of assessors are essential in a successful Tax Mapping Program.

        Tax Map Preparation

      Data which is obtained from state, federal, county and local government departments must be located and analyzed for use in tax map preparation.

      A base tax map is prepared using aerial photographs specifically created under controlled conditions. The aerial photographs clearly show all geographical features such as streets, roads, lakes, streams, railroad and utility lines, as well as property occupancy lines when they are well defined on the ground. Points of reference on the ground will have been prominently marked so as to provide check points on the photography. This photography is used as the foundation for preparing base manuscripts and includes features shown thereon that will assist the plotting of parcels. The base manuscripts are the basic maps from which the final tax map is prepared. All deeds or other instruments of conveyance are examined to determine the ownership of each parcel to be plotted on the maps.

      A tax map is generally drafted on map sheets 30 inches high by 42 inches wide. The parcels are delineated on the tax map using the data obtained through deed research and plotting. Every parcel on a tax map is assigned a parcel number and a coordinate locator number. An index map is prepared showing the area covered by the tax map in a city, town or village. When the tax map is completed, the map sheets may be bound together in sets or otherwise filed by the city, town and village. The original maps remain where the maintenance is to be done. Prints are provided to the assessors. According to the State Board's Rules for the Preparation and Maintenance of Tax Maps for Real Property Assessment and Taxation Administration, the assessor's copies of the tax map are a public record and must be displayed and made available for inspection by the public.

      Once a tax map is completed, it must be kept up-to-date. Revisions are required when there are changes in parcel size or shape. The same data and methods are used during the maintenance process as were used in the original work.

      The formation of new subdivisions generally requires the addition of many new parcels to the tax map. If many new parcels are added, a new map sheet may have to be prepared for that area.

      A tax map is primarily used by local governments to maintain a current inventory of all parcels in a city, town or village.

          Property Identification

        The size, shape and dimensions (or acreage) or a parcel may be found on a tax map. Cross-reference through the parcel number to matching index cards or computer listings provides still other parcel information. The parcel numbering system provides a history of the way parcels are subdivided.

        A tax map reduces the amount of work involved in assessment. Parcels are quickly located and additional information is easily obtained from the cross-reference index file.

        In a reassessment program, tax map parcels are easily grouped on the map for delineation of valuation influences.

        A tax map even simplifies the preparation of the assessment roll itself. Parcel identification numbers on an approved tax map constituted a legal description of a parcel on an assessment roll and are concise and accurate.

        A county tax map covers all the cities, towns and villages in the county. Each set of maps for a city, town and village is complete within itself. Each map sheet of a tax map covers one specific area, called a section. Every section is assigned a section number. The index map shows, and identifies, the areas covered by each of the section maps of that municipality.

        Parcels delineated on a tax map are identified by numbering systems. These numbers constitute a description for each parcel assessed and are used to locate the matching index file data for the parcel. The index file contains important data about the parcel and references to still further information.

                  Tax Map Scales, Symbols, Lines and Dimensions

                Each map has a legend at the bottom of the sheet that explains many of the lines and symbols used on the map. An explanation of some of these items follows:

                  Scales and Dimensions

                Areas with many small parcels are generally plotted using a large scale, such as 1 inch equals 50 feet. Cities and villages are generally mapped at a scale not smaller than 1 inch equals 100 feet. Where the area being mapped contains relatively few small parcels, the scales used are generally 1 inch equals 200 feet or 1 equals 400 feet. Dimensions are given for each boundary of parcels of less that one acre. These dimensions are obtained from property deeds and other records. If the data are not available from these sources, the dimensions are scaled. In this case the dimensions are labeled with an (s) after the dimension.

                Parcels of one acre or more need show only the road frontage dimensions. The parcel acreage must also be given. If the acreage is a calculated value, the acreage figure is followed by a (c). See Exhibit #1 in appendix.

                Lines and symbols are used on the tax map to indicate boundaries and other distinguishing features. The legend shown on each map will explain the lines and symbols being used. A typical legend is shown in Exhibit #2 in appendix. Depending on the mapper or local circumstances, other lines and/or symbols may be employed.

                Parcel numbers and coordinate locator numbers are required for every parcel of property.

                  Parcel Numbers 

                An individual parcel number is assigned to each parcel in the county when the map is prepared.

                  Generation of parcel numbers

                In reading the next two paragraphs, please refer to Exhibits 2, 3A, and 3B in appendix.

                All parcel numbers consist of three basic parts: the section number, the block number, and the lot number.

                The section numbers are based on county modular units. Generally, every county is divided into modular units, 8,000 feet by 12,000 feet. The 12,000 foot dimensions lie along the north and south boundaries and the 8,000 foot dimensions lie along the east and west boundaries of these modular units. These modular units correspond to a map scale of 1" = 400' and will measure 20" x 30" on each section map.

                Each of the modular units is assigned a section number. The numbers start with one and increase consecutively from left to right across each row of modular units in the county starting with the top row. You will note that the example county in Exhibit 3A consists of 43 modular units. You will note also that certain modular units cross town and village lines. Modular unit boundaries do not necessarily coincide with city, town and village boundaries. In Exhibit 3A note also the symbols used for village, town and county boundaries, as taken from Exhibit 2.

                When a scale larger than 1" = 400' is required, the section number is followed by a two-digit suffix number which indicates the scale and the area within the modular unit that is mapped at the larger scale. (Refer to Exhibits 3C and 3D in appendix). Exhibit 3C shows the area covered by the modular unit at larger scales of 1" = 200', 1" = 100', and 1" = 50'. Notice that at 1" = 200' it requires four sections to cover the same area shown at 1" = 400' (at 1" = 100' it requires 16 sections, at 1" = 50' it requires 64 sections). Exhibit 3D shows the actual suffix numbers to be used with the 1" = 400' section number when larger scales of mapping are used.

                Typical section numbers for a county originally divided into 1" = 400' modular units might look like the following:

                 Example Section Numbers
                1" = 400' map: Section 10 10.0
                1" = 200' map: Section 12 12.04
                1" = 100' map: Section 15 15.16
                Portion of Section 15.16 at 1" = 50' 15.68

                Each section can be subdivided into blocks. Up to 99 blocks may be included in a section. Blocks are formed to provide less than 100 parcels in any block. The blocks are numbered consecutively starting with the number 1. The blocks are usually formed using natural boundaries such as roads, rivers, railroads or other prominent features. In many instances, however, arbitrary block boundaries are used.

                Lot numbers are assigned to each parcel in a block starting in the upper left portion of the block. They are numbered consecutively starting with number 1, continuing in a clockwise direction, whenever practicable, around the entire block. A complete parcel number might look like 10.16-1-24. If the map scale was changed to 1" = 50' in that area, the new parcel number might look like 10.68-1-24.

                1. The section number is obtained from the title block in the legend at the bottom of each section map, usually in the right corner.
                2. The block number is usually an encircled number and is placed on the map at about the center of the block. However, check the legend for the correct symbol, as it may vary from mapper to mapper.
                3. The lot number consisting usually of one or two digits is shown within the lot boundaries.

                When parcels are divided, new parcels are formed known as subdivisions. The subdivisions carry the original lot or parcel number, and a suffix starting with the number 1 is added. If part of the parcel, prior to subdivision, has been retained by the original owner, it carries the suffix 1. Where an original parcel is extensively altered, it will be necessary to renumber the parcels. Refer to Exhibit #4 for an example.

                The same general procedure applies to parcels that have been combined, possibly with slight variations.

                A unique number called a coordinator is assigned to each parcel of land within an entire county. By unique, we mean that this number will not be duplicated within a county. This number is not intended for manual use but will be utilized in a computerized environment to help support new valuation and assessing techniques for local governments.

                  Origination

                The mapper generates the coordinate locator number. It is simply a measurement of the parcel's location from a given point added to the constant readings at the given point in the New York Coordinate System.

                The first set of digits shows the final easterly reading. The second shows the final northerly reading. See Exhibit #5.

                The term coordinate locator number means an east reading and a north reading, in feet or meters, taken from the point of origin of the appropriate zone of the New York Coordinate System to the visual center of each land parcel.

                When parcels are subdivided, a new coordinate locator number must be generated for each of the subdivided parcels. Each of the new coordinate locator numbers must be different from the number used for the original parcel. Refer to Exhibit #6 for an example.

                To obtain maximum benefit, a tax map must be used to the greatest extent possible. When this is done, considerable time and effort in all phases of assessing work will be saved. The assessor may wish to have copies of section maps reduced in size for field use. Parcel numbers and coordinate locator numbers are required for every parcel of property. 

                  Location and Shape of Parcels 

                Knowing the location and shape of parcels is a great assistance during any assessing program. Since parcels can be located rapidly from the maps, and further data can be obtained from the associated index system, much valuable time can be saved. The parcels to be assessed may be conveniently grouped for efficient coverage.

                The relationship of parcels surrounding a given parcel is graphically shown on a tax map.

                On grievance day, the tax map is a valuable aid in discussions with taxpayers. The tax map gives a picture of the properties in question and other related parcels.

                A parcel may be located in the cross-reference index files by parcel number or by surname of owner.

                Part of the index system is an index map which shows the coverage of each section map within a city, town or village.

                The index system consists of a series of cross-reference index data files and index maps for each city, town and village. Both tools facilitate locating parcels on the section maps and refer to other related parcel information.

                In some jurisdictions, the cross-reference index data are still manually entered on cross-reference index cards. In this type of setup, the index cards are generally maintained by each assessor and County Real Property Tax Service Agency in two sets: usually one set is filed numerically by parcel number and the other set is filed alphabetically by surname of the owner.

                In a growing number of jurisdictions, the cross-reference index data are captured on IBM cards, magnetic tape or disc, and maintained by the County Real Property Tax Service Office. Computer printouts are supplied to the individual local assessors for their day-to-day use and maintenance. New copies of the computer printouts are supplied periodically as required.

                The index maps serve as a key to locate the various section maps in a municipality.

                          Types of Index Cards (Manual System)

                        In some index card systems there are two identical sets: one filed by parcel number and the other by owner's surname.

                        Other systems use the numerical set as the master cards, containing all information. In such a system, the alphabetical cards merely refer to the matching card by parcel number.

                        Minimum State Board requirements for index cards are given below.

                        The numerical cards should provide for the following:  

                        1. parcel number: section block and lot number.
                        2. coordinate locator number.
                        3. name of the city, town or village
                        4. Physical location of the property, such as street number and name.
                        5. Dimensions and/or acreage.
                        6. Subdivision name, map reference, and lot number.
                        7. If applicable, tract information showing the tract, lot, section, township and range.
                        8. School and special districts.
                        9. Parcel identification that existed prior to the development of the tax map. (The previous identification is essential to an orderly transition from an old system to a new system based on a tax map.)
                        10. Information with respect to the owner includes the following: owner's names, mailing addresses, deed reference.

                        All of this information can be shown on the index cards maintained in numerical sequence if 4 x 6 inch cards are utilized both front and back.

                        Where the alphabetical set of index cards is not a duplicate of the numerical set, a single card may be used to list all properties owned by a single owner. In this case, the following information must be provided.

                        1. Owner's name, with the surname being the prominent feature for filing.
                        2. The complete mailing address of the owner.
                        3. The name of the city, town or village.
                        4. Property address.
                        5. Parcel number.
                        6. Deed reference - Liber and page.
                        7. When the property is sold, there should be room provided on the card to indicate the new owner, the date sold, and the new deed reference.

                        In this type of arrangement, all the minimum State Board requirements for the numerical data are captured and stored in a master computer file. A printout can then be produced automatically, based on either a numerical or alphabetical sequence, because the numerical file duplicates all the information on the alphabetical file. An alphabetical listing, therefore, would list any and all parcels owned by any taxpayer in sequence according to surname, with all the data pertinent thereto.

                        NOTE: The cross-reference data to be captured in ou a manual or mechanized systems are those stated in the State Board requirements.

                        Index Maps

                        The index maps for a municipality are at a smaller scale than the individual section maps. On each index map is found the outline of each section map in the municipality with its proper numerical designation. To assist in locating a particular section map, features such as major roads, streets, waterways and railroads are shown.

                        Continued maintenance of the tax map and index system is necessary to keep both sets of records up-to-date. Without continued maintenance, the tax map and index system will rapidly become useless. County tax map systems approved by the State Board are required by statute to be maintained by the county. Prior to completion of a tax map project, the county director of real property tax services will provide assessors will explicit information as to how the tax map maintenance system will operate in their county. The following description is general in nature, pending issuance of specific instructions by the county director of real property tax services.

                        As changes occur in parcel size, shape or number, revision to the tax map and index file becomes necessary. The actual maintenance work is the responsibility of the county, except in a few designated counties where it is the specific responsibility of the individual assessors.

                        The assessors' cooperation and assistance are essential in the maintenance of the tax map as well as in the initial preparation of the tax map.

                        All tax map revisions and additions require changes to be made in the index system, but not all changes in the index system require tax map revisions.

                                  Maintenance System Description

                                  Tax Map Maintenance

                                Any changes in the boundaries of parcels, special or service districts or other features require tax map revision.

                                Parcel numbers are changed whenever parcels are split or new parcels established. It is sometimes necessary to renumber all the parcels in the whole book.

                                Subdivided parcels require new coordinate locator numbers. Each of the new coordinate locator numbers must be different from the number of the original parcel being subdivided. This is true even if the visual center of the remaining parcel is still located within ten feet in either direction of its original position. In this case, the visual center may be adjusted in order to obtain a new coordinate locator number.

                                Acreage calculations required as a result of parcel changes are done in the same manner as required during the original tax map preparation. If the computed acreage and deed acreage are not in substantial agreement, both acreage values are shown on the map.

                                With the addition of many new parcels, it may become necessary to make new larger scale maps. When this is done, new section numbers are generated. All parcels covered by the old maps then receive the new appropriate section number as part of their parcel number.

                                Index systems maintenance consists of revising the information contained on the index file as changes occur. It also requires the addition of new or revised data as new parcels are created.

                                Index file revisions are required when any of the data included on the file become obsolete. This usually occurs whenever any changes are made in the tax map. The index file data for the affected parcels are then revised.

                                New file data must be added to the index file system when new parcels are created.

                                After the tax map and index file are completed for a city, town or village, copies of the tax map and index file will be provided by the county to the local assessor. Revised tax maps or pertinent portions thereof will be furnished by the county to the assessor each year.

                                  Recording Changes

                                Information such as ownership changes and the creation of new parcels will require action by the county tax map maintenance department. These changes will be forwarded to the assessors and they will have to keep their record's current according to the established maintenance system.

                                Changes or corrections may occur that may come to the attention of the assessor in the first instance. In such cases, the assessor must notify the county tax map department of such changes.

                                Tax Maps have become a significant tool for municipalities in New York State. The process of converting the traditional paper tax map to a computerized (automated) tax map is known as a digital conversion. The digital data (maps) have become an important commodity for land-related and Geographic Information Systems (GIS) adopted by many county governments as an approach for gathering, storing and managing such data. Digital (automated) mapping systems facilitate the planning and analysis of a wide variety of data, from emergency response to land valuation. If standardized, the data can be readily exchanged with other departments and systems throughout the municipality and further shared with other governmental agencies outside the municipality. A digital tax map, when linked with the assessment data, can be a great asset to the assessor for establishing property market value.

                                      Selecting a System

                                    Jurisdictions contemplating the development of new mapping systems should investigate the possibility of entering into a consortium with other local governments, utilities, and the private sector. Such a cooperative approach would provide jurisdictions with financial, technological, and managerial assistance.

                                    Adequate time and resources should be allocated to planning, designing, and selecting a system. All potential users should be identified and their needs addressed when choosing or designing a system. It is also important to consider whether the system will be required to communicate with other departments containing land-related or spatial data. A systems analyst or tax map specialist can be helpful in this regard.

                                    A fully automated system that supports interaction between graphics and text information is preferable to a computer-assisted drafting (CAD) system. Computerization of the map data provides the capability to manage, analyze, summarize, and display geographically referenced information (GIS). The GIS facilitates the sharing of data, allowing various users to manipulate and selectively retrieve "layers" of parcel information and to produce composite maps with only the data needed by each. It also eliminates the duplication of effort inherent in separate map systems.

                                    Adequate funding should be provided when converting to an automated mapping system. Costs, capability, and conversion time should be evaluated. Costs of hardware and software usually account for one-fifth or less of the total project cost. Data acquisition and conversion are the major expenses and their costs will vary, depending on the quality of the resource materials and on the density of the area to be mapped. When municipalities work together to develop an automated mapping system, the costs of implementation and maintenance can be shared by all users.

                                    The two primary methods of converting tax maps to a digital format are scanning and manual digitizing:

                                    1. Scanning-process whereby paper maps are passed through a drum-like electronic scanner to capture an entire sheet of features with the output creating a raster image of the map. The raster image is registered or oriented to the coordinate system desired and software is utilized to convert lines, text or symbols to a vector format. Scanning data is faster than manual digitizing, especially for maps with a lot of line work, but the maps must be carefully prepared. Scanners are extremely sensitive to any marks, lines or text that are not part of the map coverage, but generally very cost effective.
                                    2. Manual Digitizing-process whereby paper maps are placed on an electronic digitizing board and the operator converts the spatial features on a map into a digital format. Points, lines and area features that compose a map are converted into x, y coordinates. Text, symbols and other detailed features are captured by utilizing computer aid design (CAD) software. In most counties manual digitizing is the preferred method of capture because the operator can make decisions and control the output when discrepancies occur between sheets.

                                    Digital tax maps should be continually maintained by qualified technicians. Digital maps represent a substantial capital investment, which is lost unless all changes and corrections are made on a current basis. Map maintenance involves recording description changes, parcel corrections from new and more accurate survey data, and most importantly notifying tax map users and assessors of these changes. For digital or computerized map data a backup procedure should be in place in case of computer failures.

                                    Excerpts taken from International Association of Assessors Officers (IAAO) "Standard on Cadastral Maps and Parcel Identifiers" January 1988.


                                    Pre-Processing

                                    In order to aid visual interpretation, visual appearance of the objects in the image can be improved by image enhancement techniques such as grey level stretching to improve the contrast and spatial filtering for enhancing the edges. An example of an enhancement procedure is shown here.

                                    Multispectral SPOT image of the same area shown in a previous section, but acquired at a later date. Radiometric and geometric corrections have been done. The image has also been transformed to conform to a certain map projection (UTM projection). This image is displayed without any further enhancement.

                                    In the above unenhanced image, a bluish tint can be seen all-over the image, producing a hazy apapearance. This hazy appearance is due to scattering of sunlight by atmosphere into the field of view of the sensor. This effect also degrades the contrast between different landcovers.

                                    It is useful to examine the image Histograms before performing any image enhancement. The x-axis of the histogram is the range of the available digital numbers, i.e. 0 to 255. The y-axis is the number of pixels in the image having a given digital number. The histograms of the three bands of this image is shown in the following figures.

                                    Histogram of the XS3 (near infrared) band (displayed in red).

                                    Histogram of the XS2 (red) band (displayed in green).

                                    Histogram of the XS1 (green) band (displayed in blue).

                                    Note that the minimum digital number for each band is not zero. Each histogram is shifted to the right by a certain amount. This shift is due to the atmospheric scattering component adding to the actual radiation reflected from the ground. The shift is particular large for the XS1 band compared to the other two bands due to the higher contribution from Rayleigh scattering for the shorter wavelength.

                                    The maximum digital number of each band is also not 255. The sensor's gain factor has been adjusted to anticipate any possibility of encountering a very bright object. Hence, most of the pixels in the image have digital numbers well below the maximum value of 255.

                                    The image can be enhanced by a simple linear grey-level stretching. In this method, a level threshold value is chosen so that all pixel values below this threshold are mapped to zero. An upper threshold value is also chosen so that all pixel values above this threshold are mapped to 255. All other pixel values are linearly interpolated to lie between 0 and 255. The lower and upper thresholds are usually chosen to be values close to the minimum and maximum pixel values of the image. O Grey-Level Transformation Table is shown in the following graph.



                                    Grey-Level Transformation Table for performing linear grey level stretching
                                    of the three bands of the image. Red line: XS3 band Green line: XS2 band
                                    Blue line: XS1 band.

                                    The result of applying the linear stretch is shown in the following image. Note that the hazy appearance has generally been removed, except for some parts near to the top of the image. The contrast between different features has been improved.

                                    Multispectral SPOT image after enhancement by a simple linear greylevel stretching.


                                    Agradecimentos

                                    [44] This work was conducted as part of the Ecological Consequences of Altered Hydrological Regimes Working Group supported by the National Center for Ecological Analysis and Synthesis, a Center funded by NSF (grant DEB-94-21535), the University of California-Santa Barbara, the California Resources Agency, and the California Environmental Protection Agency. Support for this research was provided by the U.S. Environmental Protection Agency as part of the Water and Watersheds Program (EPA grant R828012). The authors thank three anonymous reviewers for their comments on an earlier draft of this manuscript. The authors also acknowledge the Maryland Geological Survey for the use of their historical aerial photographs and the Maryland Department of Planning for the use of their MdProperty View and Land Use/Land Cover data (available at http://www.op.state.md.us/data/mdview.htm).

                                    Nome do arquivo Descrição
                                    wrcr9587-sup-0001-tab01.txtplain text document, 485 B Tab-delimited Table 1.
                                    wrcr9587-sup-0002-tab02.txtplain text document, 1.4 KB Tab-delimited Table 2.
                                    wrcr9587-sup-0003-tab03.txtplain text document, 689 B Tab-delimited Table 3.
                                    wrcr9587-sup-0004-tab04.txtplain text document, 834 B Tab-delimited Table 4.
                                    wrcr9587-sup-0005-tab05.txtplain text document, 1 KB Tab-delimited Table 5.
                                    wrcr9587-sup-0006-tab06.txtplain text document, 913 B Tab-delimited Table 6.

                                    Observação: O editor não é responsável pelo conteúdo ou funcionalidade de qualquer informação de suporte fornecida pelos autores. Quaisquer dúvidas (que não sejam de conteúdo ausente) devem ser direcionadas ao autor correspondente do artigo.


                                    Automated correction of parcel geometry based on area measure? - Sistemas de Informação Geográfica

                                    For more information about these courses, see the Department of Geomatics: schulich.ucalgary.ca/geomatics.

                                    Following are the graduate courses normally offered in the Department. Additional courses are also offered by visiting international lecturers. Please refer to the Department website (geomatics.ucalgary.ca) for current course listings.

                                    An introduction to environmental earth observation systems in particular to satellite platforms. Topics include: discussion of physical principles, including governing equations imaging system geometries radiometric corrections, including calibration and atmospheric correction spatial filtering for noise removal and information extraction geometric corrections, including rectification and registration fusion of multi-dimensional datasets (i.e., multispectral, multi-temporal, multi-resolution, and point-source ground data) and application of satellite images in addressing selected environmental issues.

                                    Overview of the fundamental concepts, approaches, techniques, and applications in the field of Geocomputation. Topics being discussed include Geocomputation, Computational intelligence, Complex Systems theory, Cellular automata modelling, Multi-agent system modelling, Calibration and validation of dynamic models, Scale, Artificial neural network, Data mining and knowledge discovery, Geovisualization, and Post-normal science. Individual projects involving the application of Geocomputational techniques and models are conducted.


                                    Assista o vídeo: ILE KOSZTUJE STAN ZERO DOMU 35M2 PO PODWYŻKACH . DOM BEZ POZWOLENIA NA BUDOWĘ #domza25tysięcy