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Mostrar mapa usando folheto esri, com 4326 referência espacial

Mostrar mapa usando folheto esri, com 4326 referência espacial


Eu tenho este MapServer

http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer

Acontece que ele usa 4326 referências espaciais.

Quero apresentá-lo em folheto, meu código até agora:

var map = new L.Map ('map', {crs: L.CRS.EPSG4326}). setView ([- 6.1333, 106,75], 0); L.esri.tiledMapLayer ('http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer', {maxZoom: 14, minZoom: 0, continuousWorld: false, noWrap: false}) .addTo (map);

Mas o mapa não está aparecendo. Descobri que http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer/tile/0/20/25 vai me dar um bloco, mas a solicitação do folheto para em / 0 / 0/0. Alguém pode me ajudar?


Conforme declarado na Referência da API do Folheto Esri:

Seu serviço de mapa deve ser publicado usando o esquema de tiling Web Mercator Auxiliary Sphere (WKID 102100/3857) e a opção de escala padrão usada pelo Google Maps, Bing Maps e ArcGIS Online. O Folheto Esri não oferece suporte a nenhuma outra referência espacial para camadas de blocos.


Capítulo 11 Tipos de dados

O MySQL suporta tipos de dados SQL em várias categorias: tipos numéricos, tipos de data e hora, tipos de string (caracteres e bytes), tipos espaciais e o tipo de dados JSON. Este capítulo fornece uma visão geral e uma descrição mais detalhada das propriedades dos tipos em cada categoria e um resumo dos requisitos de armazenamento do tipo de dados. As visões gerais iniciais são intencionalmente breves. Consulte as descrições mais detalhadas para obter informações adicionais sobre tipos de dados específicos, como os formatos permitidos nos quais você pode especificar valores.

As descrições de tipo de dados usam estas convenções:

Para tipos inteiros, M indica a largura máxima da tela. Para tipos de ponto flutuante e ponto fixo, M é o número total de dígitos que podem ser armazenados (a precisão). Para tipos de string, M é o comprimento máximo. O valor máximo permitido de M depende do tipo de dados.

D aplica-se aos tipos de ponto flutuante e ponto fixo e indica o número de dígitos após o ponto decimal (a escala). O valor máximo possível é 30, mas não deve ser maior que M −2.

fsp aplica-se aos tipos TIME, DATETIME e TIMESTAMP e representa a precisão de segundos fracionários, ou seja, o número de dígitos após o ponto decimal para partes fracionárias de segundos. O fsp valor, se fornecido, deve estar no intervalo de 0 a 6. Um valor de 0 significa que não há parte fracionária. Se omitido, a precisão padrão é 0. (Isso difere do padrão SQL padrão de 6, para compatibilidade com versões anteriores do MySQL.)

Os colchetes ([e]) indicam partes opcionais das definições de tipo.


O circuito

Implementei o design do tutorial da adafruit sobre o assunto. A imagem adafruit mostra a ideia básica:

O fotorresistor fornece maior resistência à corrente elétrica conforme a luz visível se torna mais fraca. Por outro lado, a resistência diminui à medida que a luz se torna mais brilhante. É um sensor analógico, mas o Raspberry Pi possui apenas entradas digitais (a saída de entrada de propósito geral ou pinos GPIO). Para resolver isso, podemos empregar um capacitor usando "temporização RC".

UMA capacitor acumula voltagem ao longo do tempo e, quando esta voltagem atinge

1,4 V, o pino de entrada digital indica "alto". Portanto, em vez de fazer uma leitura analógica direta, definimos um loop e cronometramos quanto tempo leva para o capacitor "encher".

Se o intervalo de tempo for pequeno (ou seja, o capacitor está carregando rapidamente), há menos resistência do nosso sensor analógico, o que significa mais luz. Se o intervalo de tempo for grande (ou seja, o capacitor está demorando muito para carregar em cada ciclo), há mais resistência e menos luz.

Conectado ao fotorresistor em meu Laboratório de Aprendizado de Eletrônica Radio Shack de 25 anos, parece um pouco mais desajeitado, mas ainda funciona:

Nota lateral rápida: a fita e os conectores entre o raspberry pi e o breadboard são chamados de Pi Cobber. Isso torna o trabalho com os pinos GPIO mais fácil, mas, como você pode ver pelas fotos, o cabo de entrada obstrui um pouco o acesso. Posso dar uma olhada no T-Cobbler, que promete limpar algum espaço vertical na placa de ensaio.


Encontramos pelo menos 10 Listagem de sites abaixo ao pesquisar com spatialreference.org no motor de busca

EPSG.io: Coordinate Systems Worldwide

Epsg.io DA: 7 PA: 6 MOZ Rank: 13

  • Como o sistema difere da referência espacial.org e epsg-registry.org? É muito mais fácil encontrar os sistemas de coordenadas (por exemplo, a consulta & quotutm wgs norway & quot fornece uma lista de todas as zonas UTM com WGS cobrindo a área da Noruega)
  • Todas as transformações disponíveis para o sistema de referência de coordenadas selecionado são visíveis e aplicáveis ​​(é possível encontrar

Usando referências espaciais com OSR

  • Representações de sistemas de referência espacial em www.spatialreference.org
  • Assim como existem várias funções diferentes para exportar informações SRS, também existem vários métodos para importar essas informações para um objeto de referência espacial, incluindo um

Capítulo 1 Introdução aos Dados Espaciais R Spatial

  • Primeiro, revisamos algumas informações importantes sobre dados espaciais
  • Os dois tipos principais são vetor (pontos, linhas, polígonos) e raster (pixels, superfícies)
  • Uma vez que este workshop é oferecido no contexto da pesquisa em ciências sociais, o restante do nosso workshop concentra-se em dados vetoriais, como fronteiras administrativas, locais de negócios ou redes rodoviárias.

[HEC HMS # 4] CONCLUA O PROJETO NO HEC HMS DE SIMULAÇÃO ...

Youtube.com DA: 15 PA: 6 MOZ Rank: 24

  • Este vídeo mostra simulação completa e otimização em HEC HMS para iniciantes passo a passo
  • O primeiro processo é concluído em ARCGIS USANDO HEC GEO HMS e ARC

Spatialreference.org Análise competitiva, mix de marketing

Alexa.com DA: 13 PA: 30 MOZ Rank: 47

  • Referência espacial.org Análise competitiva, mix de marketing e tráfego
  • Epsg.io georepository.com lyzidiamond.com omniscale.com
  • Encontre, alcance e converta seu público
  • Obtenha ideias gratuitas e personalizadas para superar os concorrentes e levar seus resultados de marketing de busca para o próximo nível com a ferramenta Visão geral do site Alexa

Organização de dados espaciais (2) - Operações GIS

  • Um recurso extremamente útil é a referência espacial.org site, que contém literalmente centenas de definições de projeção
  • Por exemplo, a Figura 1 mostra a entrada para EPSG 4326
  • Ele lista os parâmetros importantes e fornece opções para gerar um CRS em uma variedade de formatos.

Como encontrar o seu código EPSG / ESRI - Strayos

  • Clique em 'Alterar' para os códigos EPSG / ESRI e pesquise um dos códigos da lista na Etapa 2 (apenas o número do código, não inclua o prefixo EPSG ou ESRI)
  • Se você não conseguir encontrar um código EPSG / ESRI, procure o próximo código da lista
  • Depois de selecionar um código EPSG / ESRI, é hora de verificar se o código está correto.

Criar Referência Espacial — Ajuda ArcGIS for Desktop

  • Cria um objeto de referência espacial para uso no ModelBuilder
  • Use a classe SpatialReference para criar um objeto de referência espacial para usar em um script.
  • Você pode criar um objeto de referência espacial com conjunto de sistema de coordenadas, domínios espaciais e precisão. Os domínios espaciais e a precisão da referência espacial de saída podem ser posteriormente modificados usando Domínio XY, Domínio Z, Domínio M

Dados espaciais em R: usando R como um SIG

  • Dados espaciais em R: Usando R como um GIS
  • Um tutorial para realizar operações básicas com dados espaciais em R, como importação e exportação de dados (vetoriais e raster), plotagem, análise e confecção de mapas.

Como obter ou criar uma sintaxe de sistema de coordenadas .prj

  • Dei uma olhada na definição do sistema de coordenadas Leigon / Gana Meter Grid no Pix4D e realmente difere um pouco daquela sobre referência espacial.org
  • Se desejar usar o sistema de coordenadas conforme definido no Pix4D, é possível usar o arquivo project_name_wkt.prj gerado na pasta params.

Funções de dados geoespaciais úteis para Spotfire TIBCO

  • As funções de dados estendem o Spotfire de maneiras que os usuários entendam, mas sem que eles tenham que escrever qualquer código
  • Nesta página você encontrará algumas funções de dados geoespaciais utilizáveis ​​no Spotfire para estender suas capacidades
  • Para uma visão geral dos recursos de GeoAnalytics ou Location Analytics do Spotfire, consulte também esta página (clique no link).

Funções integradas de plotagem - documentação do pandapower 2.6.0

  • Figsize (float, 1) - aspectratio é multiplicado por ele para obter o tamanho final da imagem
  • Aspectratio (tupla, ‘auto’) - quando ‘auto’ preserva a proporção original dos geodados da rede
  • Qualquer especificação personalizada pode ser fornecida como uma tupla, por exemplo
  • (1,2, 1) line_width (float, 1,0) - largura das linhas
  • Bus_size (float, 10.0) - tamanho dos barramentos a serem plotados.
  • Ext_grid_size (float, 20.0) - tamanho de ext

Tipos de dados geoespaciais - documentação do floco de neve

  • Operações DML em colunas GEOGRAPHY & # 182
  • Quando uma coluna GEOGRAPHY é o destino de uma operação DML (INSERT, COPY, UPDATE, MERGE ou CREATE TABLE AS ...), a expressão de origem da coluna pode ser qualquer um dos seguintes tipos:

Projeção Albers Conic com datum SIRGAS2000

  • Por que você não pode verificar as definições no sistema de referência coordenada (CRS) da SpatialReference.org? Estou perguntando porque cada CRS tem seu arquivo .prj para baixar
  • Então, podemos abri-lo e verificar os valores dos parâmetros (por exemplo,
  • False_Easting, False_Northing, etc.)
  • Como você disse, eu poderia fazer meu próprio arquivo CRS (personalizado), mas não sei quais valores

Capítulo 6 Reprojetando dados geográficos Geocomputação com R

  • Capítulo 6 Reprojetando dados geográficos | Geocomputação com R é para pessoas que desejam analisar, visualizar e modelar dados geográficos com software de código aberto
  • É baseado em R, uma linguagem de programação estatística que possui poderosos recursos de processamento de dados, visualização e geoespacial
  • O livro equipa você com o conhecimento e as habilidades para lidar com uma ampla gama de questões manifestadas em

Sistemas de Coordenadas em R Introdução ao GIS e Análise Espacial

  • Uma nota sobre as mudanças no ambiente do PROJ
  • As versões mais recentes do sf usam a biblioteca PROJ 6.0 C ou superior
  • Observe que a versão do PROJ não deve ser confundida com a versão do pacote proj4 R - os pacotes proj4 e sf fazem uso da biblioteca PROJ C que é desenvolvida independentemente do R
  • Você pode aprender mais sobre o desenvolvimento do PROJ em proj.org.

Projeções de mapa - introdução à documentação do Python GIS

Okey, então neste discicionário podemos ver que os dados são algo chamado epsg: 4326. O número EPSG (“European Petroleum Survey Group”) é um código que informa sobre o sistema de coordenadas do conjunto de dados. “O conjunto de dados de parâmetros geodésicos EPSG é um coleção de definições de sistemas de referência de coordenadas e transformações de coordenadas que podem ser globais, regionais, nacionais ou locais em

O mapa aéreo do Bing não é exibido no Civil 3D e no mapa

  • Um desenho com um sistema de coordenadas aplicado não mostra um mapa aéreo (Bing map) no Civil 3D e AutoCAD Map 3D
  • Um dos seguintes métodos foi usado, mas os mapas aéreos do Bing não são mostrados
  • O Mapa Online foi ativado na guia Geolocalização
  • O comando GEOMAP foi chamado e uma das seguintes opções foi selecionada: Aérea, Estrada, Híbrida

CSV para Shapefile com geoespacialidade pyshp

  • Nesta postagem, examinarei a extração de dados de ponto de um arquivo CSV e a criação de um Shapefile com a biblioteca pyshp
  • Os dados consistem na localização de árvores com vários atributos gerados pelo Fingal County Council na Irlanda
  • Os dados podem ser baixados como um arquivo CSV em dublinked.ie.
  • Pyshp é uma biblioteca Python pura projetada para fornecer suporte de leitura e gravação para o arquivo ESRI Shapefile (.shp

Capítulo 6 Modelagem espacial de dados de área. Câncer de lábio em

Paulamoraga.com DA: 19 PA: 49 MOZ Rank: 87

  • Capítulo 6 Modelagem espacial de dados de área. Câncer de lábio na Escócia
  • Neste capítulo, estimamos o risco de câncer de lábio em homens na Escócia, Reino Unido, usando o pacote R-INLA (Rue et al
  • 2018). Usamos dados sobre o número de casos de câncer de lábio observados e esperados e a proporção da população envolvida na agricultura, pesca ou silvicultura (AFF) para cada um dos condados da Escócia.

Encontrando Seu Sistema de Coordenadas de Plano Estadual

  • EPSG: 3476: NAD83 (NSRS2007) / zona 9 do Alasca
  • EPSG: 3477: NAD83 (NSRS2007) / zona 10 do Alasca
  • EPSG: 2222: NAD83 / Arizona East (ft) EPSG: 2223: NAD83 / Arizona Central (ft) EPSG: 2224: NAD83 / Arizona West (ft) ARKANSAS
  • EPSG: 3433: NAD83 / Arkansas Norte (ftUS)

Gerenciando Projeções - GeoPandas 0.9.0 + 37.gae3f821.dirty

  • O Sistema de Referência de Coordenadas (CRS) é importante porque as formas geométricas em um objeto GeoSeries ou GeoDataFrame são simplesmente uma coleção de coordenadas em um espaço arbitrário
  • Um CRS diz ao Python como essas coordenadas se relacionam com lugares na Terra
  • Você pode encontrar os códigos para as projeções mais comumente usadas em www.spatialreference.org.

Arquivos do Technical Ramblings spatialreference.org

Crschmidt.net DA: 13 PA: 37 MOZ Rank: 72

Postado em padrão, ESRI, FeatreServer, FeatureServer, referência espacial.org, TileCache em 14 de dezembro de 2008 às 10:37:04 Hoje cedo, experimentei Jython pela primeira vez, porque estou fazendo alguns trabalhos que podem envolver interações com bibliotecas Java em um futuro próximo.


Referências espaciais, sistemas de coordenadas, projeções, datums, elipsóides - confuso?

As pessoas costumam misturar os itens acima como se fossem a mesma coisa, então aqui está uma recapitulação deles. Uma das coisas que você frequentemente encontra pessoas dizendo é que “meus dados estão no sistema de coordenadas WGS84”. Isso realmente não faz sentido, mas voltarei a isso mais tarde.

Este é um assunto muito confuso e posso ter entendido algumas coisas erradas, então, por favor, adicione um comentário e eu irei atualizá-lo o mais rápido possível.

Sistemas coordenados

Um sistema de coordenadas é simplesmente uma forma de descrever uma propriedade espacial em relação a um centro. Existe mais de uma maneira de fazer isso:

  • O sistema de coordenadas geocêntrico é baseado em um sistema de coordenadas normal (X, Y, Z) com a origem no centro da Terra. Este é o sistema que o GPS usa internamente para fazer cálculos, mas como é pouco prático para trabalhar como um ser humano (devido à falta de conceitos bem conhecidos de leste, norte, cima, baixo), raramente é exibido para o usuário, mas convertido para outro sistema de coordenadas.
  • O sistema de coordenadas esférico ou geográfico é provavelmente o mais conhecido. Baseia-se em ângulos relativos a um meridiano principal e equador geralmente como longitude e latitude. As alturas são geralmente fornecidas em relação ao nível médio do mar ou ao datum (voltarei ao datum mais tarde).
  • O sistema de coordenadas cartesianas é definido como um sistema de coordenadas “plano” colocado na superfície da Terra. Em algumas projeções, não é plano no sentido de que segue a curvatura da terra em uma direção e tem um erro de escala conhecido na outra direção em relação à distância da origem. O sistema de coordenadas mais conhecido é o Universal Transverse Mercator (UTM), mas os topógrafos definem seus próprios pequenos sistemas locais de coordenadas planas o tempo todo. É muito fácil de trabalhar, bastante preciso em pequenas distâncias, tornando as medições como comprimento, ângulo e área muito simples. Os sistemas de coordenadas cartesianas estão fortemente conectados às projeções que abordarei mais tarde.

Nota lateral: O sistema de coordenadas geocêntricas também é, estritamente falando, um sistema de coordenadas cartesianas, mas estes são os termos gerais que já vi mais usados ​​quando falamos sobre sistemas de coordenadas mundiais.

Datums e elipsóides

Algumas das propriedades comuns dos sistemas de coordenadas acima são que eles são todos relativos ao centro da Terra e, exceto o sistema de coordenadas geocêntrico, usa um sistema de altura em relação à superfície da terra.

Isso apresenta dois problemas imediatos:

A esta altura, a maioria das pessoas já deve saber que a Terra não é plana (embora ainda haja quem duvide). Se definirmos a superfície da Terra como estando no nível médio do mar (muitas vezes referido como Geóide), não obteremos um esferóide ou mesmo um elipsóide. Por causa das mudanças gravitacionais frequentemente causadas por grandes massas, como cadeias de montanhas, etc., a Terra é realmente muito irregular, com variações de & # 43 / - 100 metros. Como não é muito prático trabalhar com um modelo de terra, geralmente usamos um elipsóide para a aproximação. O elipsóide é definido por seu semi-eixo maior e ou pelo achatamento do elipsoide ou pelo semi-eixo menor.

O centro e a orientação do elipsóide são o que chamamos de datum. Assim, o datum define um elipsóide e através do uso de um conjunto de pontos no solo que relacionamos com pontos no elipsóide, definimos o centro da Terra. Isso coloca outro problema, porque a deriva continental move os pontos usados ​​para definir os pontos ao redor o tempo todo. É por isso que o nome de um datum geralmente contém um ano, geralmente referindo-se à posição desses pontos em 1º de janeiro desse ano (embora possa variar).

Há uma grande quantidade de datums, alguns usados ​​para medições em todo o mundo, e outros datums locais definidos para que se ajustem muito bem a uma área local. Alguns mais comuns são: World Geodetic Datum 1984 (WGS84), European Datum 1950 (ED50) e North American Datum 1983 (NAD83).

O mais conhecido é o WGS84, usado pelos sistemas GPS de hoje. É uma boa aproximação do mundo inteiro e com pontos fixos definidos em quase todo o mundo. Quando foi definido, eles se esqueceram de incluir pontos na Europa, então os europeus agora têm seu próprio ETRS89, que normalmente é referido como a “realização do WGS84 na Europa”. O problema aqui era apenas por causa da deriva continental, então eles definiram alguns pontos em relação ao WGS84 em 1989 e mantém o controle das mudanças. Na maioria dos casos de uso, isso não tem importância real e você pode usar um ou outro.

Mencionei anteriormente que as pessoas costumam referir-se a ter seus dados no WGS84, e você vê agora por que isso não faz sentido. Tudo o que você sabe disso é que os dados são definidos usando o datum WGS84, mas você não sabe qual sistema de coordenadas ele usa.

Projeções

A Terra não é plana e não há uma maneira simples de colocá-la em um mapa de papel plano (ou atualmente em uma tela de computador), então as pessoas vieram com todos os tipos de soluções engenhosas, cada uma com seus prós e contras. Alguns preservam a área, de modo que todos os objetos têm um tamanho relativo entre si, outros preservam ângulos (conformes) como a projeção de Mercator, alguns tentam encontrar uma boa mistura intermediária com apenas pouca distorção em vários parâmetros etc. Comum a todos eles é que eles transforme o mundo em um sistema de coordenadas cartesianas planas, e qual escolher depende do que você está tentando mostrar.

Uma declaração comum que ouço no GIS é a seguinte "Meu mapa não tem uma projeção", mas isso simplesmente não é possível (a menos que você tenha um bom e velho globo giratório). Freqüentemente, as pessoas estão se referindo a dados que estão em longitude / latitude e são exibidos em um mapa sem ter especificado nenhuma projeção. O que acontece é que o sistema aplica a projeção mais simples que pode: Mapeando Longitude diretamente para X e Latitude para Y. Isso resulta em uma projeção equirretangular, também chamada de projeção “Plate Carree”. Isso resulta em uma distorção muito forte, fazendo com que as áreas pareçam comprimidas perto dos pólos. Quase se pode dizer que o “oposto” da Plate Carree é a projeção de Mercator que estende áreas próximas aos pólos na direção oposta, fazendo com que pareçam muito grandes. Mercator é o tipo de projeção que você vê usado em mapas ao vivo e mapas do Google, mas como muitos pensam erroneamente, eles NÃO usam WGS84 para o mapa projetado, embora WGS84 seja usado quando você insere diretamente valores de longitude / latitude usando sua API (leia mais sobre isso aqui).

Referência espacial

A referência espacial é uma combinação de todas as opções acima. Ele define um elipsóide, um datum usando esse elipsóide e um sistema de coordenadas geocêntrico, geográfico ou de projeção. A projeção também sempre tem um sistema de coordenadas geográficas associado a ela. O European Petroleum Survey Group (EPSG) tem um enorme conjunto de referências espaciais predefinidas, cada uma com uma identificação exclusiva. Esses IDs são usados ​​em toda a indústria e você pode baixar um banco de dados Access com todos eles de seu site, bem como alguns documentos muito bons sobre projeção (ou consulte o site de Referências Espaciais).

Então, quando você ouve alguém dizendo que tem seus dados em WGS84, você pode freqüentemente supor que eles têm dados de longitude / latitude em WGS84 projetados usando Plate Carree. O ID de referência espacial disso é EPSG: 4326.

As referências espaciais são freqüentemente definidas em um formato bem conhecido que define todos esses parâmetros. A Referência Espacial EPSG: 4326, portanto, também pode ser escrita como:

Conforme mencionado, os mapas Live / Google usam uma projeção de Mercator, mas embora seu datum seja baseado em WGS84, eles usam uma esfera em vez de um elipsóide. Isso significa que eles usam o mesmo centro e orientação do WGS84, mas sem aplicar qualquer nivelamento. A string de referência espacial para sua projeção torna-se, portanto:

PROJCS [& # 34Mercator Spheric & # 34, GEOGCS [& # 34WGS84based_GCS & # 34, DATUM [& # 34WGS84based_Datum & # 34, SPHEROID [& # 34WGS84based_Sphere & # 34, 6378137, 0], TOWGS84 [0, 0, 0, 0]], PRIMEM [& # 34Greenwich & # 34, 0, AUTORIDADE [& # 34EPSG & # 34, & # 348901 & # 34]], UNIDADE [& # 34degree & # 34, 0.0174532925199433, AUTORIDADE [& # 34EPSG & # 34]] & # 349102 & # 34]], AXIS [& # 34E & # 34, EAST], AXIS [& # 34N & # 34, NORTH]], PROJEÇÃO [& # 34Mercator & # 34], PARÂMETRO [& # 34False_Easting & # 34, 0] , PARÂMETRO [& # 34False_Northing & # 34, 0], PARÂMETRO [& # 34Central_Meridian & # 34, 0], PARÂMETRO [& # 34Latitude_of_origin & # 34, 0], UNIDADE [& # 34metre & # 34, 1, AUTORIDADE [& # 34EPSG & # 34, & # 349001 & # 34]], AXIS [& # 34East & # 34, EAST], AXIS [& # 34North & # 34, NORTH]]


Resumo

O monitoramento e a análise do tráfego de rede são um dos principais componentes da segurança cibernética com foco em empresas modernas. As enormes quantidades de dados a processar também o tornam a base perfeita para soluções baseadas em ML, que prosperam com dados.

É por isso que deepsense.ai oferece uma plataforma abrangente baseada em arquitetura AIOps para análise de dados de rede.

Se você tiver alguma dúvida sobre as soluções AIOps que oferecemos, não hesite em entrar em contato com Andy Thurai, nosso chefe de operações nos EUA, por meio do formulário de contato ou do endereço de e-mail [email protected]


Resultados da pesquisa para: correlação espacial

Dados ausentes são um problema comum na análise espacial, especialmente no nível agregado. A falta pode ocorrer na covariável ou na variável de resposta ou em ambas em um determinado local. Muitas técnicas de dados perdidos estão disponíveis para estimar os valores de dados perdidos, mas nem todos esses métodos podem ser aplicados em dados espaciais, uma vez que os dados são autocorrelacionados. Portanto, é necessário desenvolver um método que estime os valores perdidos tanto na variável de resposta quanto nas covariáveis ​​em dados espaciais, levando em consideração a autocorrelação espacial. O presente estudo tem como objetivo desenvolver um modelo para estimar os pontos de dados perdidos no nível agregado em dados espaciais levando em consideração (a) Autocorrelação espacial da variável de resposta (b) Autocorrelação espacial de covariáveis ​​e (c) Correlação entre covariáveis ​​e a resposta variável. Estimar os valores ausentes de dados espaciais requer um modelo que explique explicitamente a autocorrelação espacial. O modelo proposto não apenas leva em conta a autocorrelação espacial, mas também utiliza a correlação que existe entre as covariáveis, dentro das covariáveis ​​e entre uma variável de resposta e as covariáveis. A estimativa precisa dos pontos de dados perdidos em dados espaciais resultará em uma maior precisão dos efeitos estimados de variáveis ​​independentes na variável de resposta na análise de regressão espacial.

4356 Modelagem Geoquímica Espacial REE no Lago Acıgöl, Denizli, Turquia: Abordagens Analíticas em Interpolação Espacial e Correlação Espacial

A interpolação espacial e a correlação espacial dos elementos de terras raras (REE) dos sedimentos da superfície do lago do Lago Acıgöl e suas unidades litológicas circundantes são realizadas usando técnicas de GIS como as técnicas Inverse Distance Weighted (IDW) e Geographically Weighted Regression (GWR). A técnica IDW que faz a interpolação espacial mostra que as unidades litológicas como a Formação Hayrettin ao norte do Lago Acigol têm altos teores de REE do que os sedimentos do lago, bem como teores de ∑LREE e ∑HREE. No entanto, os valores Eu / Eu * (com base no padrão REE normalizado por condrita) mostram valores altos em alguns sedimentos da superfície do lago do que em unidades litológicas e que se referem à anomalia Eu negativa. Além disso, a interpolação espacial da razão V / Cr indicou que as unidades litológicas de Acıgöl e os sedimentos do lago se depositaram em condições óxicas e dissóxicas. Porém, a correlação espacial é realizada pela técnica GWR. Esta técnica apresenta alto coeficiente de correlação espacial entre ∑LREE e ∑HREE que é maior nas unidades litológicas (Formação Hayrettin e Formação Cameli) do que nas demais unidades litológicas e sedimentos da superfície do lago. Além disso, a combinação entre REEs e Sc e Al refere-se às abundâncias REE dos sedimentos do Lago Acıgöl intemperizados do leito rochoso local ao redor do lago.

4355 Avaliação do comprimento da correlação espacial e dos termos de expansão de Karhunen-Loeve para prever o nível de confiabilidade do assentamento de longo prazo em solos moles

O método de campo aleatório espectral é um dos métodos amplamente utilizados para obter resultados mais confiáveis ​​e precisos em problemas geotécnicos envolvendo variabilidade de materiais. O método de expansão de Karhunen-Loeve (K-L) foi aplicado para realizar a discretização de campo aleatório de parâmetros de fluência com correlação cruzada. O método de expansão de Karhunen-Loeve é ​​baseado em autofunções e autovalores da função de covariância adotando a solução integral de Kernel. Neste artigo, a precisão da expansão de Karhunen-Loeve foi investigada para prever o assentamento de longo prazo de solos moles, adotando o modelo de fluência elástica visco-plástica. Para tanto, foi realizado um estudo paramétrico para avaliar o efeito dos termos de expansão K-L e comprimento de correlação espacial na confiabilidade dos resultados. Os resultados indicam que pequenos valores de comprimento de correlação espacial requerem mais termos de expansão K-L. Além disso, ao aumentar o comprimento de correlação espacial, o coeficiente de variação (COV) de assentamento por fluência aumenta, confirmando uma previsão mais conservadora e segura.

4354 Análise probabilística baseada em diferenças finitas para avaliar o impacto do comprimento de correlação no assentamento de longo prazo de solos moles

A análise probabilística se tornou um dos métodos mais populares para quantificar e gerenciar riscos geotécnicos devido à variabilidade espacial dos parâmetros de entrada do solo. O comprimento da correlação é um dos fatores-chave para quantificar a variabilidade espacial dos parâmetros do solo, que é definido como uma distância dentro da qual as variáveis ​​aleatórias estão fortemente correlacionadas. Este trabalho tem como objetivo avaliar o impacto do comprimento de correlação no assentamento de longo prazo de solos moles melhorados com o pré-carregamento. O conceito de comprimento de correlação espacial de 'pior caso' foi avaliado pela determinação da probabilidade de falha de um estudo de caso real de preenchimento do teste de Vasby. Para tanto, foi desenvolvido um código de diferenças finitas baseado em equações de consolidação axissimétrica incorporando o modelo visco-plástico elástico não linear e o método de expansão de Karhunen-Loeve. Os resultados mostram que o comprimento de correlação tem um impacto significativo no recalque pós-construção de solos moles de forma que ao aumentar o comprimento de correlação, a probabilidade de falha aumenta e a aproximação da assíntota.

4353 Um método de previsão de tráfego de rede de informação espacial baseado em modelo híbrido

Comparado com a rede terrestre, o tráfego da rede de informação espacial tem características tanto de auto-similaridade quanto de correlação curta. Ao estudar seu método de previsão de tráfego, a utilização de recursos da rede de informação espacial pode ser melhorada, e o método pode fornecer uma base importante para o planejamento de tráfego de uma rede de informação espacial. Neste artigo, considerando a precisão e complexidade do algoritmo, o tráfego da rede de informação espacial é decomposto em componente aproximado com correlação longa e componente de detalhe com correlação curta, e um modelo de predição híbrido de série temporal baseado em decomposição wavelet é proposto para predizer o tráfego de rede. Em primeiro lugar, os dados de tráfego originais são decompostos para componentes aproximados e componentes de detalhes usando o algoritmo de decomposição de wavelet. De acordo com as características de autocorrelação e mancha de correlação parcial e truncamento de cada componente, o modelo correspondente (AR / MA / ARMA) de cada componente de detalhe pode ser estabelecido diretamente, enquanto o tipo de modelagem de componente aproximada pode ser estabelecido pelo modelo ARIMA após o alisamento. Finalmente, os resultados de predição dos vários modelos são ajustados para obter os resultados de predição dos dados originais. O método não considera apenas a auto-similaridade de uma rede de informação espacial, mas também leva em consideração a curta correlação causada pela informação de rajada de rede, que é verificada usando os dados medidos de uma determinada rede espinhal divulgada pelo grupo de trabalho do MAWI 2018. Comparado com o modelo de série temporal típico, os dados previstos do modelo híbrido estão mais próximos dos dados de tráfego real e tem uma raiz relativa menor do erro quadrático médio, o que é mais adequado para uma rede de informação espacial.

4352 Padrões de diferenciação espacial e mecanismo de influência do verde urbano na China: com base em dados de 289 cidades

Diferenças significativas na ecologização urbana ocorreram nas cidades chinesas, que acompanharam a rápida urbanização da China. No entanto, poucos estudos enfocaram a diferenciação espacial do greening urbano na China com grande quantidade de dados. O padrão de diferenciação espacial, as características de correlação espacial e a forma de distribuição da razão de espaço verde urbano, taxa de cobertura verde urbana e área verde pública per capita foram calculados e analisados, usando Moran's I Global e Local usando dados de 289 cidades em 2014. Empregamos Spatial Modelo Lag e Modelo de Erro Espacial para avaliar os impactos do processo de urbanização no esverdeamento urbano da China. Em seguida, usamos a Regressão Ponderada Geograficamente para estimar as variações espaciais dos impactos. Os resultados mostraram: 1. uma dependência espacial significativa e heterogeneidade existiam nos valores de esverdeamento urbano, e os padrões de diferenciação foram caracterizados pelo grau administrativo e a aglomeração espacial simultaneamente 2. revelou que a urbanização tem uma correlação negativa com o esverdeamento urbano nas cidades chinesas. Entre os índices, a proporção da indústria secundária, a taxa de urbanização, a população e a escala de uso do solo urbano têm correlação negativa significativa com o esverdeamento urbano da China. A densidade de automóveis e o Produto Interno Bruto per capita não têm impacto significativo. Os resultados da modelagem GWR mostraram que a relação entre urbanização e arborização urbana não era constante no espaço. Além disso, as estimativas dos parâmetros locais sugeriram variação espacial significativa nos impactos de vários fatores de urbanização sobre o verde urbano.

4351 A Eficácia do Ordenamento do Território e Lei de Gestão do Uso do Solo de 2013 no Município Local de Fetakgomo Tubatse: Estudo de Caso de Apel Nodal Point

This paper aims to present the effectiveness of the Spatial Planning and Land Use Management Act, 2013, in addressing key spatial challenges in Fetakgomo Tubatse Local Municipality, mainly focusing on Apel nodal point. Spatial Planning and Land Use Management Act, 2013, popularly known as SPLUMA, aimed at addressing emerging and existing spatial planning and land use management challenges in South Africa. There are critical key spatial challenges that are continuously encountered in Apel Nodal Point, which include dispersed rural settlement mainly in a communal settlement. The spatial patterns and rural settlements development patterns are a challenge, and such results in uncoordinated human settlements. The objective of this research paper is to analyze the spatial planning of Apel nodal points and determine the effectiveness of the SPLUMA policy. Key Informant interviews were conducted with 20 participants, and also the municipal Spatial Development Framework was considered to explore more challenges and proposed recommendations. The results divulged that there is a huge gap in addressing spatial planning, mainly in rural areas, and correlation with the findings of the Municipal Spatial Development framework. In conclusion, spatial planning remains a critical dilemma in most rural settlements, and there must be programmes and strategies to balance the effectiveness of spatial planning in urban and rural settlements.

4350 Spatio-Temporal Analysis and Mapping of Malaria in Thailand

This paper proposes a GLMM with spatial and temporal effects for malaria data in Thailand. A Bayesian method is used for parameter estimation via Gibbs sampling MCMC. A conditional autoregressive (CAR) model is assumed to present the spatial effects. The temporal correlation is presented through the covariance matrix of the random effects. The malaria quarterly data have been extracted from the Bureau of Epidemiology, Ministry of Public Health of Thailand. The factors considered are rainfall and temperature. The result shows that rainfall and temperature are positively related to the malaria morbidity rate. The posterior means of the estimated morbidity rates are used to construct the malaria maps. The top 5 highest morbidity rates (per 100,000 population) are in Trat (Q3, 111.70), Chiang Mai (Q3, 104.70), Narathiwat (Q4, 97.69), Chiang Mai (Q2, 88.51), and Chanthaburi (Q3, 86.82). According to the DIC criterion, the proposed model has a better performance than the GLMM with spatial effects but without temporal terms.

4349 The Use of Geographically Weighted Regression for Deforestation Analysis: Case Study in Brazilian Cerrado

The Geographically Weighted Regression (GWR) was proposed in geography literature to allow relationship in a regression model to vary over space. In Brazil, the agricultural exploitation of the Cerrado Biome is the main cause of deforestation. In this study, we propose a methodology using geostatistical methods to characterize the spatial dependence of deforestation in the Cerrado based on agricultural production indicators. Therefore, it was used the set of exploratory spatial data analysis tools (ESDA) and confirmatory analysis using GWR. It was made the calibration a non-spatial model, evaluation the nature of the regression curve, election of the variables by stepwise process and multicollinearity analysis. After the evaluation of the non-spatial model was processed the spatial-regression model, statistic evaluation of the intercept and verification of its effect on calibration. In an analysis of Spearman’s correlation the results between deforestation and livestock was +0.783 and with soybeans +0.405. The model presented R²=0.936 and showed a strong spatial dependence of agricultural activity of soybeans associated to maize and cotton crops. The GWR is a very effective tool presenting results closer to the reality of deforestation in the Cerrado when compared with other analysis.

4348 Spatial Econometric Approaches for Count Data: An Overview and New Directions

This paper reviews a number of theoretical aspects for implementing an explicit spatial perspective in econometrics for modelling non-continuous data, in general, and count data, in particular. It provides an overview of the several spatial econometric approaches that are available to model data that are collected with reference to location in space, from the classical spatial econometrics approaches to the recent developments on spatial econometrics to model count data, in a Bayesian hierarchical setting. Considerable attention is paid to the inferential framework, necessary for structural consistent spatial econometric count models, incorporating spatial lag autocorrelation, to the corresponding estimation and testing procedures for different assumptions, to the constrains and implications embedded in the various specifications in the literature. This review combines insights from the classical spatial econometrics literature as well as from hierarchical modeling and analysis of spatial data, in order to look for new possible directions on the processing of count data, in a spatial hierarchical Bayesian econometric context.

4347 Spatial and Geostatistical Analysis of Surficial Soils of the Contiguous United States

The U.S. Geological Survey conducted a soil survey and subsequent mineralogical and geochemical analyses of over 4800 samples taken across the contiguous United States between the years 2007 and 2013. At each location, samples were taken from the top 5 cm, the A-horizon, and the C-horizon. Many studies have looked at the correlation between the mineralogical and geochemical content of soils and influencing factors such as parent lithology, climate, soil type, and age, but it seems little has been done in relation to quantifying and assessing the correlation between elements in the soil on a national scale. GIS was used for the mapping and multivariate interpolation of over 40 major and trace elements for surficial soils (0-5 cm depth). Qualitative analysis of the spatial distribution across the U.S. shows distinct patterns amongst elements both within the same periodic groups and within different periodic groups, and therefore with different behavioural characteristics. Results show the emergence of 4 main patterns of high concentration areas: vertically along the west coast, a C-shape formed through the states around Utah and northern Arizona, a V-shape through the Midwest and connecting to the Appalachians, and along the Appalachians. The Band Collection Statistics tool in GIS was used to quantitatively analyse the geochemical raster datasets and calculate a correlation matrix. Patterns emerged, which were not identified in qualitative analysis, many of which are also amongst elements with very different characteristics. Preliminary results show 41 element pairings with a strong positive correlation ( ≥ 0.75). Both qualitative and quantitative analyses on this scale could increase knowledge on the relationships between element distribution and behaviour in surficial soils of the U.S.

4346 Forecasting Regional Data Using Spatial Vars

Since the 1980s, spatial correlation models have been used more often to model regional indicators. An increasingly popular method for studying regional indicators is modeling taking into account spatial relationships between objects that are part of the same economic zone. In 2000s the new class of model – spatial vector autoregressions was developed. The main difference between standard and spatial vector autoregressions is that in the spatial VAR (SpVAR), the values of indicators at time t may depend on the values of explanatory variables at the same time t in neighboring regions and on the values of explanatory variables at time t-k in neighboring regions. Thus, VAR is a special case of SpVAR in the absence of spatial lags, and the spatial panel data model is a special case of spatial VAR in the absence of time lags. Two specifications of SpVAR were applied to Russian regional data for 2000-2017. The values of GRP and regional CPI are used as endogenous variables. The lags of GRP, CPI and the unemployment rate were used as explanatory variables. For comparison purposes, the standard VAR without spatial correlation was used as “naïve” model. In the first specification of SpVAR the unemployment rate and the values of depending variables, GRP and CPI, in neighboring regions at the same moment of time t were included in equations for GRP and CPI respectively. To account for the values of indicators in neighboring regions, the adjacency weight matrix is used, in which regions with a common sea or land border are assigned a value of 1, and the rest - 0. In the second specification the values of depending variables in neighboring regions at the moment of time t were replaced by these values in the previous time moment t-1. According to the results obtained, when inflation and GRP of neighbors are added into the model both inflation and GRP are significantly affected by their previous values, and inflation is also positively affected by an increase in unemployment in the previous period and negatively affected by an increase in GRP in the previous period, which corresponds to economic theory. GRP is not affected by either the inflation lag or the unemployment lag. When the model takes into account lagged values of GRP and inflation in neighboring regions, the results of inflation modeling are practically unchanged: all indicators except the unemployment lag are significant at a 5% significance level. For GRP, in turn, GRP lags in neighboring regions also become significant at a 5% significance level. For both spatial and “naïve” VARs the RMSE were calculated. The minimum RMSE are obtained via SpVAR with lagged explanatory variables. Thus, according to the results of the study, it can be concluded that SpVARs can accurately model both the actual values of macro indicators (particularly CPI and GRP) and the general situation in the regions

4345 The Influence of 3D Printing Course on Middle School Students' Spatial Thinking Ability

As a common thinking ability, spatial thinking ability plays an increasingly important role in the information age. The key to cultivating students' spatial thinking ability is to cultivate students' ability to process and transform graphics. The 3D printing course enables students to constantly touch the rotation and movement of objects during the modeling process and to understand spatial graphics from different views. To this end, this article combines the classic PSVT: R test to explore the impact of 3D printing courses on the spatial thinking ability of middle school students. The results of the study found that: (1) Through the study of the 3D printing course, the students' spatial ability test scores have been significantly improved, which indirectly reflects the improvement of the spatial thinking ability level. (2) The student's spatial thinking ability test results are influenced by the parent's occupation.

4344 Urban Energy Demand Modelling: Spatial Analysis Approach

Energy consumption in the urban environment has attracted numerous researches in recent decades. However, it is comparatively rare to find literary works which investigated 3D spatial analysis of urban energy demand modelling. In order to analyze the spatial correlation between urban morphology and energy demand comprehensively, this paper investigates their relation by using the spatial regression tool. In addition, the spatial regression tool which is applied in this paper is ordinary least squares regression (OLS) and geographically weighted regression (GWR) model. Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and building volume are explainers of urban morphology, which act as independent variables of Energy-land use (E-L) model. NDBI and NDVI are used as the index to describe five types of land use: urban area (U), open space (O), artificial green area (G), natural green area (V), and water body (W). Accordingly, annual electricity, gas demand and energy demand are dependent variables of the E-L model. Based on the analytical result of E-L model relation, it revealed that energy demand and urban morphology are closely connected and the possible causes and practical use are discussed. Besides, the spatial analysis methods of OLS and GWR are compared.

4343 An Investigation of the Quantitative Correlation between Urban Spatial Morphology Indicators and Block Wind Environment

To achieve the research purpose of guiding the spatial morphology design of blocks through the indicators to obtain a good wind environment, it is necessary to find the most suitable type and value range of each urban spatial morphology indicator. At present, most of the relevant researches is based on the numerical simulation of the ideal block shape and rarely proposes the results based on the complex actual block types. Therefore, this paper firstly attempted to make theoretical speculation on the main factors influencing indicators' effectiveness by analyzing the physical significance and formulating the principle of each indicator. Then it was verified by the field wind environment measurement and statistical analysis, indicating that Porosity(P₀) can be used as an important indicator to guide the design of block wind environment in the case of deep street canyons, while Frontal Area Density (λF) can be used as a supplement in the case of shallow street canyons with no height difference. Finally, computational fluid dynamics (CFD) was used to quantify the impact of block height difference and street canyons depth on λF and P₀, finding the suitable type and value range of λF and P₀. This paper would provide a feasible wind environment index system for urban designers.

4342 Spatial Scale of Clustering of Residential Burglary and Its Dependence on Temporal Scale

Research has long focused on two main spatial aspects of crime: spatial patterns and spatial processes. When analyzing these patterns and processes, a key issue has been to determine the proper spatial scale. In addition, it is important to consider the possibility that these patterns and processes might differ appreciably for different temporal scales and might vary across geographic units of analysis. We examine the spatial-temporal dependence of residential burglary. This dependence is tested at varying geographical scales and temporal aggregations. The analyses are based on recorded incidents of crime in Columbus, Ohio during the 1994-2002 period. We implement point pattern analysis on the crime points using Ripley’s K function. The results indicate that spatial point patterns of residential burglary reveal spatial scales of clustering relatively larger than the average size of census tracts of the study area. Also, spatial scale is independent of temporal scale. The results of our analyses concerning the geographic scale of spatial patterns and processes can inform the development of effective policies for crime control.

4341 Choosing between the Regression Correlation, the Rank Correlation, and the Correlation Curve

This paper presents a rank correlation curve. The traditional correlation coefficient is valid for both continuous variables and for integer variables using rank statistics. Since the correlation coefficient has already been established in rank statistics by Spearman, such a calculation can be extended to the correlation curve. This paper presents two survey questions. The survey collected non-continuous variables. We will show weak to moderate correlation. Obviously, one question has a negative effect on the other. A review of the qualitative literature can answer which question and why. The rank correlation curve shows which collection of responses has a positive slope and which collection of responses has a negative slope. Such information is unavailable from the flat, "first-glance" correlation statistics.

4340 Spatial Data Mining by Decision Trees

Existing methods of data mining cannot be applied on spatial data because they require spatial specificity consideration, as spatial relationships. This paper focuses on the classification with decision trees, which are one of the data mining techniques. We propose an extension of the C4.5 algorithm for spatial data, based on two different approaches Join materialization and Querying on the fly the different tables. Similar works have been done on these two main approaches, the first - Join materialization - favors the processing time in spite of memory space, whereas the second - Querying on the fly different tables- promotes memory space despite of the processing time. The modified C4.5 algorithm requires three entries tables: a target table, a neighbor table, and a spatial index join that contains the possible spatial relationship among the objects in the target table and those in the neighbor table. Thus, the proposed algorithms are applied to a spatial data pattern in the accidentology domain. A comparative study of our approach with other works of classification by spatial decision trees will be detailed.

4339 Research on the Development and Space Optimization of Rental-Type Public Housing in Hangzhou

In recent years, China has made great efforts to cultivate and develop the housing rental market, especially the rental-type public housing, which has been paid attention to by all sectors of the society. This paper takes Hangzhou rental-type public housing as the research object, and divides it into three development stages according to the different supply modes of rental-type public housing. Through data collection and field research, the paper summarizes the spatial characteristics of rental-type public housing from the five perspectives of spatial planning, spatial layout, spatial integration, spatial organization and spatial configuration. On this basis, the paper proposes the optimization of the spatial layout. The study concludes that the spatial layout of rental-type public housing should be coordinated with the development of urban planning. When planning and constructing, it is necessary to select more mixed construction modes, to be properly centralized, and to improve the surrounding transportation service facilities. It is hoped that the recommendations in this paper will provide a reference for the further development of rental-type public housing in Hangzhou.

4338 A Hybrid Normalized Gradient Correlation Based Thermal Image Registration for Morphoea

Analyzing and interpreting of thermograms have been increasingly employed in the diagnosis and monitoring of diseases thanks to its non-invasive, non-harmful nature and low cost. In this paper, a novel system is proposed to improve diagnosis and monitoring of morphoea skin disorder based on integration with the published lines of Blaschko. In the proposed system, image registration based on global and local registration methods are found inevitable. This paper presents a modified normalized gradient cross-correlation (NGC) method to reduce large geometrical differences between two multimodal images that are represented by smooth gray edge maps is proposed for the global registration approach. This method is improved further by incorporating an iterative-based normalized cross-correlation coefficient (NCC) method. It is found that by replacing the final registration part of the NGC method where translational differences are solved in the spatial Fourier domain with the NCC method performed in the spatial domain, the performance and robustness of the NGC method can be greatly improved. It is shown in this paper that the hybrid NGC method not only outperforms phase correlation (PC) method but also improved misregistration due to translation, suffered by the modified NGC method alone for thermograms with ill-defined jawline. This also demonstrates that by using the gradients of the gray edge maps and a hybrid technique, the performance of the PC based image registration method can be greatly improved.

4337 Algorithms used in Spatial Data Mining GIS

Authors: Vahid Bairami Rad

Extracting knowledge from spatial data like GIS data is important to reduce the data and extract information. Therefore, the development of new techniques and tools that support the human in transforming data into useful knowledge has been the focus of the relatively new and interdisciplinary research area ‘knowledge discovery in databases’. Thus, we introduce a set of database primitives or basic operations for spatial data mining which are sufficient to express most of the spatial data mining algorithms from the literature. This approach has several advantages. Similar to the relational standard language SQL, the use of standard primitives will speed-up the development of new data mining algorithms and will also make them more portable. We introduced a database-oriented framework for spatial data mining which is based on the concepts of neighborhood graphs and paths. A small set of basic operations on these graphs and paths were defined as database primitives for spatial data mining. Furthermore, techniques to efficiently support the database primitives by a commercial DBMS were presented.

4336 Multi-Actors’ Scenario for Measuring Metropolitan Governance and Spatial Planning: A Case Study of Bangalore, India

The rapid process of urbanization and the growing number of the metropolitan cities and its region call for better governance in India. This article attempts to argue that spatial planning really matters for measuring the governance at metropolitan scale. These study explore to metropolitan governance and spatial planning and its interrelationship issues, concepts and evolution of spatial planning in India and critically examines the multi actors’ scenario for measuring metropolitan governance by means of spatial planning in context with reviewing various master plans, concept of multi-actors viewpoint on role of spatial planning related to zoning regulations, master plan implementations and effective service delivery issues. This paper argues and concludes that the spatial planning of Bangalore directly impact on measuring metropolitan governance.

4335 Unsupervised Detection of Burned Area from Remote Sensing Images Using Spatial Correlation and Fuzzy Clustering

Land-cover and land-use change information are important because of their practical uses in various applications, including deforestation, damage assessment, disasters monitoring, urban expansion, planning, and land management. Therefore, developing change detection methods for remote sensing images is an important ongoing research agenda. However, detection of change through optical remote sensing images is not a trivial task due to many factors including the vagueness between the boundaries of changed and unchanged regions and spatial dependence of the pixels to its neighborhood. In this paper, we propose a binary change detection technique for bi-temporal optical remote sensing images. As in most of the optical remote sensing images, the transition between the two clusters (change and no change) is overlapping and the existing methods are incapable of providing the accurate cluster boundaries. In this regard, a methodology has been proposed which uses the fuzzy c-means clustering to tackle the problem of vagueness in the changed and unchanged class by formulating the soft boundaries between them. Furthermore, in order to exploit the neighborhood information of the pixels, the input patterns are generated corresponding to each pixel from bi-temporal images using 3×3, 5×5 and 7×7 window. The between images and within image spatial dependence of the pixels to its neighborhood is quantified by using Pearson product moment correlation and Moran’s I statistics, respectively. The proposed technique consists of two phases. At first, between images and within image spatial correlation is calculated to utilize the information that the pixels at different locations may not be independent. Second, fuzzy c-means technique is used to produce two clusters from input feature by not only taking care of vagueness between the changed and unchanged class but also by exploiting the spatial correlation of the pixels. To show the effectiveness of the proposed technique, experiments are conducted on multispectral and bi-temporal remote sensing images. A subset (2100×1212 pixels) of a pan-sharpened, bi-temporal Landsat 5 thematic mapper optical image of Los Angeles, California, is used in this study which shows a long period of the forest fire continued from July until October 2009. Early forest fire and later forest fire optical remote sensing images were acquired on July 5, 2009 and October 25, 2009, respectively. The proposed technique is used to detect the fire (which causes change on earth’s surface) and compared with the existing K-means clustering technique. Experimental results showed that proposed technique performs better than the already existing technique. The proposed technique can be easily extendable for optical hyperspectral images and is suitable for many practical applications.

4334 Reconsidering Taylor’s Law with Chaotic Population Dynamical Systems

The exponents of Taylor’s law in deterministic chaotic systems are computed, and their meanings are intensively discussed. Taylor’s law is the scaling relationship between the mean and variance (in both space and time) of population abundance, and this law is known to hold in a variety of ecological time series. The exponents found in the temporal Taylor’s law are different from those of the spatial Taylor’s law. The temporal Taylor’s law is calculated on the time series from the same locations (or the same initial states) of different temporal phases. However, with the spatial Taylor’s law, the mean and variance are calculated from the same temporal phase sampled from different places. Most previous studies were done with stochastic models, but we computed the temporal and spatial Taylor’s law in deterministic systems. The temporal Taylor’s law evaluated using the same initial state, and the spatial Taylor’s law was evaluated using the ensemble average and variance. There were two main discoveries from this work. First, it is often stated that deterministic systems tend to have the value two for Taylor’s exponent. However, most of the calculated exponents here were not two. Second, we investigated the relationships between chaotic features measured by the Lyapunov exponent, the correlation dimension, and other indexes with Taylor’s exponents. No strong correlations were found however, there is some relationship in the same model, but with different parameter values, and we will discuss the meaning of those results at the end of this paper.

4333 Spatial Cluster Analysis of Human Cases of Crimean Congo Hemorrhagic Fever Reported in Pakistan

Background : Crimean Congo hemorrhagic fever (CCHF) is a tick born viral zoonotic disease that has been notified from almost all regions of Pakistan. The aim of this study was to investigate spatial distribution of CCHF cases reported to National Institue of Health , Islamabad during year 2013. Methods : Spatial statistics tools were applied to detect extent spatial auto-correlation and clusters of the disease based on adjusted cumulative incidence per million population for each district. Results : The data analyses revealed a large multi-district cluster of high values in the uplands of Balochistan province near Afghanistan border. Conclusion : The cluster included following districts: Pishin Qilla Abdullah Qilla Saifullah Quetta, Sibi Zhob and Ziarat. These districts may be given priority in CCHF surveillance, control programs, and further epidemiological research . The location of the cluster close to border of Afghanistan and Iran highlight importance of the findings for organizations dealing with disease at national, regional and global levels.

4332 Spatial Analysis in the Impact of Aquifer Capacity Reduction on Land Subsidence Rate in Semarang City between 2014-2017

The phenomenon of the lack of clean water supply in several big cities in Indonesia is a major problem in the development of urban areas. Moreover, in the city of Semarang, the population density and growth of physical development is very high. Continuous and large amounts of underground water (aquifer) exposure can result in a drastically aquifer supply declining in year by year. Especially, the intensity of aquifer use in the fulfilment of household needs and industrial activities. This is worsening by the land subsidence phenomenon in some areas in the Semarang city. Therefore, special research is needed to know the spatial correlation of the impact of decreasing aquifer capacity on the land subsidence phenomenon. This is necessary to give approve that the occurrence of land subsidence can be caused by loss of balance of pressure on below the land surface. One method to observe the correlation pattern between the two phenomena is the application of remote sensing technology based on radar and optical satellites. Implementation of Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DINSAR) or Small Baseline Area Subset (SBAS) method in SENTINEL-1A satellite image acquisition in 2014-2017 period will give a proper pattern of land subsidence. These results will be spatially correlated with the aquifer-declining pattern in the same time period. Utilization of survey results to 8 monitoring wells with depth in above 100 m to observe the multi-temporal pattern of aquifer change capacity. In addition, the pattern of aquifer capacity will be validated with 2 underground water cavity maps from observation of ministries of energy and natural resources (ESDM) in Semarang city. Spatial correlation studies will be conducted on the pattern of land subsidence and aquifer capacity using overlapping and statistical methods. The results of this correlation will show how big the correlation of decrease in underground water capacity in influencing the distribution and intensity of land subsidence in Semarang city. In addition, the results of this study will also be analyzed based on geological aspects related to hydrogeological parameters, soil types, aquifer species and geological structures. The results of this study will be a correlation map of the aquifer capacity on the decrease in the face of the land in the city of Semarang within the period 2014-2017. So hopefully the results can help the authorities in spatial planning and the city of Semarang in the future.

4331 The Relations between Spatial Structure and Land Price

Land price contains the comprehensive characteristics of urban space, representing the social and economic features of the city. Accordingly, land price can be utilized as an indicator, which can identify the changes of spatial structure and socioeconomic variations caused by urban development. This study attempted to explore the changes in land price by a new road construction. Methodologically, it adopted Space Syntax, which can interpret urban spatial structure comprehensively, to identify the relationship between the forms of road networks and land price. The result of the regression analysis showed the &lsquointegration index&rsquo of Space Syntax is statistically significant and has a strong correlation with land price. If the integration value is high, land price increases proportionally. Subsequently, using regression equation, it tried to predict the land price changes of each of the lots surrounding the roads that are newly opened. The research methods or study results have the advantage of predicting the changes in land price in an easy way. In addition, it will contribute to planners and project managers to establish relevant polices and smoothing urban regeneration projects through enhancing residents&rsquo understanding by providing possible results and advantages in their land price before the execution of urban regeneration and development projects.

4330 Slovenian Spatial Legislation over Time and Its Issues

Article presents a short overview of the architects’ profession over time with outlined work of the architectural theoreticians. In the continuation is described a former affiliation of Slovenia as well as the spatial planning documents that were in use until the Slovenia joint Yugoslavia (last part in 1919). This legislation from former Austro-Hungarian monarchy was valid almost until 1950 in some parts of Yugoslavia even longer. Upon that will be mentioned some valid Slovenian spatial documents which will be compared with the German legislation. Analysed will be the number of architect and spatial planners in Slovenia and also their number upon certain region in Slovenia. Based on that will be given also the number from statistical office of Slovenia of the number of buildings between years 2007 and 2012, and described also the collapse of the major construction companies in Slovenia and consequences of that. At the end will be outlined the morality and ethics by spatial interventions and lack of the architectural law in Slovenia as well as the problematic of minimal collaboration between the Ministry of infrastructure and spatial planning with the profession.

4329 Spatial Abilities, Memory, and Intellect of Drivers with Different Professional Experience

The aim of the research was to reveal the link between mental variables, such as spatial abilities, memory, intellect and professional experience of drivers. Participants were allocated within 4 groups: no experience, inexperienced, skilled and professionals (total 85 participants). Level of ability for spatial navigation and indicator of nonverbal memory grow along the process of accumulation of driving experience. At high levels of driving experience this tendency is especially noticeable. The professionals having personal achievements in driving (racing) differ from skilled drivers in better feeling of direction which is specific for them not just in a short-term situation of an experimental task, but in life-size perspective. The level of ability of mental rotation does not grow with growth of driving experience which confirms the multiple intelligence theory according to which spatial abilities represent specific, other than logical intelligence type of intellect. The link between spatial abilities, memory, intellect, and professional experience of drivers seems to be different relating spatial navigation or mental rotation as different kinds of spatial abilities.

4328 Old Community Spatial Integration: Discussion on the Mechanism of Aging Space System Replacement

Future the society aging of population will create the social problem has not had the good mechanism solution in the Asian country, especially in Taiwan. In the future ten year the people in Taiwan must facing the condition which is localization aging social problem. In this situation, how to use the spatial in eco way to development space use to solve the old age spatial demand is the way which might develop in the future Taiwan society. Over the next 10 years, taking care of the aging people will become part of the social problem of aging phenomenon. The research concentrate in the feasibility of spatial substitution, secondary use of spatial might solve out of spatial problem for aging people. In order to prove the space usable, the research required to review the project with the support system and infill system for space experiment, by using network grid way. That defined community level of space elements location relationship, make new definitions of space and return to cooperation. Research to innovation in the the appraisal space causes the possibility, by spatial replacement way solution on spatial insufficient suitable condition. To evaluation community spatial by using the support system and infill system in order to see possibilities of use in replacement inner space and modular architecture into housing. The study is discovering the solution on the Eco way to develop space use to figure out the old age spatial demand.


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