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Mostrar mapa usando el folleto de esri, con referencia espacial 4326

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Tengo este MapServer

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

Resulta que usa 4326 referencias espaciales.

Quiero presentarlo usando un folleto, mi código hasta ahora:

var map = new L.Map ('mapa', {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, continuoWorld: falso, noWrap: falso}) .addTo (mapa);

Pero el mapa no aparece. Encontré que http://geoservices.big.go.id/arcgis/rest/services/RBI/Rupabumi/MapServer/tile/0/20/25 me dará un mosaico, pero la solicitud del folleto se detiene en / 0 / 0/0. Alguien puede ayudarme?


Como se indica en la Referencia de la API del folleto de Esri:

Su servicio de mapas debe publicarse utilizando el esquema de ordenamiento en teselas de Web Mercator Auxiliary Sphere (WKID 102100/3857) y la opción de escala predeterminada utilizada por Google Maps, Bing Maps y ArcGIS Online. Esri Leaflet no admitirá ninguna otra referencia espacial para capas de teselas.


Capítulo 11 Tipos de datos

MySQL admite tipos de datos SQL en varias categorías: tipos numéricos, tipos de fecha y hora, tipos de cadenas (caracteres y bytes), tipos espaciales y el tipo de datos JSON. Este capítulo proporciona una descripción general y una descripción más detallada de las propiedades de los tipos en cada categoría, y un resumen de los requisitos de almacenamiento de tipos de datos. Las descripciones iniciales son intencionalmente breves. Consulte las descripciones más detalladas para obtener información adicional sobre tipos de datos particulares, como los formatos permitidos en los que puede especificar valores.

Las descripciones de tipos de datos utilizan estas convenciones:

Para tipos enteros, METRO indica el ancho máximo de visualización. Para los tipos de coma flotante y de coma fija, METRO es el número total de dígitos que se pueden almacenar (la precisión). Para tipos de cuerdas, METRO es la longitud máxima. El valor máximo permitido de METRO depende del tipo de datos.

D se aplica a los tipos de coma flotante y de coma fija e indica el número de dígitos que siguen al punto decimal (la escala). El valor máximo posible es 30, pero no debe ser mayor que METRO −2.

fsp se aplica a los tipos TIME, DATETIME y TIMESTAMP y representa una precisión de fracciones de segundo, es decir, el número de dígitos que siguen al punto decimal para fracciones de segundos. El fsp valor, si se da, debe estar en el rango de 0 a 6. Un valor de 0 significa que no hay una parte fraccionaria. Si se omite, la precisión predeterminada es 0. (Esto difiere del estándar SQL predeterminado de 6, por compatibilidad con versiones anteriores de MySQL).

Los corchetes ([y]) indican partes opcionales de las definiciones de tipo.


El circuito

Implementé el diseño del tutorial de adafruit sobre el tema. La imagen de adafruit muestra la idea básica:

El fotorresistencia proporciona una mayor resistencia a la corriente eléctrica a medida que la luz visible se vuelve más tenue. Por el contrario, la resistencia disminuye a medida que la luz se vuelve más brillante. Es un sensor analógico pero la Raspberry Pi solo tiene entradas digitales (la salida de entrada de propósito general o pines GPIO). Para resolver eso, podemos emplear un capacitor usando "sincronización RC".

A condensador acumula voltaje con el tiempo y, cuando este voltaje golpea

1,4 V, el pin de entrada digital dice "alto". Entonces, en lugar de tomar una lectura analógica directa, establecemos un ciclo y cronometramos cuánto tiempo tarda el capacitor en "llenarse".

Si el intervalo de tiempo es pequeño (es decir, el capacitor se está cargando rápidamente), hay menos resistencia de nuestro sensor analógico, lo que significa más luz. Si el intervalo de tiempo es grande (es decir, el condensador tarda mucho en cargarse en cada ciclo), hay más resistencia y menos luz.

Conectado al fotoresistor en mi laboratorio de aprendizaje de electrónica Radio Shack de 25 años, parece un poco más tosco pero aún funciona:

Nota al margen rápida: la cinta y los conectores entre la frambuesa pi y la placa de pruebas se denominan Pi Cobber. Facilita el trabajo con los pines GPIO pero, como puede ver en las fotos, el cable entrante obstruye un poco el acceso. Podría echarle un vistazo al T-Cobbler que promete despejar algo de espacio vertical en la placa de pruebas.


Encontramos al menos 10 Listado de sitios web a continuación cuando busque con Spatialreference.org en el motor de búsqueda

EPSG.io: sistemas de coordenadas en todo el mundo

Epsg.io DA: 7 PENSILVANIA: 6 Rango MOZ: 13

  • ¿En qué se diferencia el sistema de la referencia espacial?org y epsg-registry.org? Es mucho más fácil encontrar los sistemas de coordenadas (por ejemplo, query & quotutm wgs norway & quot proporciona una lista de todas las zonas UTM con el área de cobertura de WGS en Noruega)
  • Todas las transformaciones disponibles para el sistema de referencia de coordenadas seleccionado son visibles y aplicables (es posible encontrar

Usar referencias espaciales con OSR

  • Representaciones de sistemas de referencia espacial en www.spatialreference.org
  • Así como existen varias funciones diferentes para exportar información SRS, también existen múltiples métodos para importar esta información en un objeto de referencia espacial, incluido uno

Capítulo 1 Introducción a Spatial Data R Spatial

  • Primero revisamos información importante sobre datos espaciales
  • Los dos tipos principales son vector (puntos, líneas, polígonos) y raster (píxeles, superficies)
  • Dado que este taller se imparte en el contexto de la investigación en ciencias sociales, el resto de nuestro taller se centra en datos vectoriales como límites administrativos, ubicaciones de negocios o redes de carreteras.

[HEC HMS # 4] PROYECTO COMPLETO EN HEC HMS DE SIMULACIÓN…

Youtube.com DA: 15 PENSILVANIA: 6 Rango MOZ: 24

  • Este video muestra la simulación y optimización completas en HEC HMS para principiantes paso a paso
  • El primer proceso se completa en ARCGIS USANDO HEC GEO HMS y ARC

Análisis competitivo de Spatialreference.org, mezcla de marketing

Alexa.com DA: 13 PENSILVANIA: 30 Rango MOZ: 47

  • Referencia espacial.org Análisis competitivo, marketing mix y tráfico
  • Epsg.io georepository.com lyzidiamond.com omniscale.com
  • Encuentre, llegue y convierta a su audiencia
  • Obtenga ideas personalizadas y gratuitas para burlar a sus competidores y llevar sus resultados de marketing de búsqueda al siguiente nivel con la herramienta Descripción general del sitio de Alexa.

Arreglo de datos espaciales (2) - Operaciones GIS

  • Un recurso extremadamente útil es la referencia espacial.org sitio web, que contiene literalmente cientos de definiciones de proyección
  • Por ejemplo, la Figura 1 muestra la entrada para EPSG 4326
  • Enumera los parámetros importantes y proporciona opciones para generar un CRS en una variedad de formatos.

Cómo encontrar su código EPSG / ESRI - Strayos

  • Haga clic en 'Cambiar' para los códigos EPSG / ESRI y busque uno de los códigos en la lista en el Paso 2 (solo el número de código, no incluya el prefijo EPSG o ESRI)
  • Si no puede encontrar un código EPSG / ESRI, busque el siguiente código en la lista
  • Una vez que haya seleccionado un código EPSG / ESRI, es hora de verificar si su código es el correcto.

Crear referencia espacial: ayuda a ArcGIS for Desktop

  • Crea un objeto de referencia espacial para usar en ModelBuilder
  • Utilice la clase SpatialReference para crear un objeto de referencia espacial para utilizarlo en un script.
  • Puede crear un objeto de referencia espacial con un sistema de coordenadas establecido, dominios espaciales y precisión. Los dominios espaciales y la precisión de la referencia espacial de salida se pueden modificar aún más utilizando Dominio XY, Dominio Z, Dominio M

Datos espaciales en R: uso de R como SIG

  • Datos espaciales en R: Usando R como SIG
  • Un tutorial para realizar operaciones básicas con datos espaciales en R, como importar y exportar datos (tanto vectoriales como raster), trazar, analizar y hacer mapas.

Cómo obtener o crear una sintaxis de sistema de coordenadas .prj

  • Eché un vistazo a la definición del sistema de coordenadas Leigon / Ghana Meter Grid en Pix4D y, de hecho, difiere un poco de la de la referencia espacial.org
  • Si desea utilizar el sistema de coordenadas definido en Pix4D, es posible utilizar el archivo project_name_wkt.prj generado en la carpeta params.

Funciones de datos geoespaciales útiles para Spotfire TIBCO

  • Las funciones de datos amplían Spotfire de manera que los usuarios entienden, pero sin que tengan que escribir ningún código.
  • En esta página encontrará algunas funciones de datos geoespaciales que se pueden utilizar en Spotfire para ampliar sus capacidades.
  • Para obtener una descripción general de las capacidades de GeoAnalytics o Location Analytics de Spotfire, revise también esta página (haga clic en el enlace).

Funciones de trazado integradas - documentación de pandapower - 2.6.0

  • Figsize (float, 1): la relación de aspecto se multiplica por ella para obtener el tamaño final de la imagen
  • Relación de aspecto (tupla, "auto"): cuando es "automático", conserva la relación de aspecto original de los datos geográficos de la red.
  • Cualquier aspecto personalizado se puede dar como una tupla, p. Ej.
  • (1.2, 1) line_width (float, 1.0) - ancho de las líneas
  • Bus_size (float, 10.0): tamaño de los buses para trazar.
  • Ext_grid_size (float, 20.0) - tamaño de ext

Tipos de datos geoespaciales: documentación de Snowflake

  • Operaciones DML en columnas GEOGRAPHY & # 182
  • Cuando una columna GEOGRAPHY es el destino de una operación DML (INSERT, COPY, UPDATE, MERGE o CREATE TABLE AS ...), la expresión de origen de la columna puede ser cualquiera de los siguientes tipos:

Proyección cónica de Albers con datum SIRGAS2000

  • Por qué no puede consultar las definiciones en el sistema de referencia de coordenadas (CRS) de SpatialReference.org? Lo pregunto porque cada CRS tiene su archivo .prj para descargar
  • Entonces, podemos abrirlo y verificar los valores de los parámetros (por ejemplo,
  • False_Easting, False_Northing, etc.)
  • Como dijiste, podría crear mi propio archivo CRS (personalizado), pero no sé qué valores

Capítulo 6 Reproyección de datos geográficos Geocomputación con R

  • Capítulo 6 Reproyección de datos geográficos | La geocomputación con R es para personas que desean analizar, visualizar y modelar datos geográficos con software de código abierto.
  • Se basa en R, un lenguaje de programación estadístico que tiene potentes capacidades geoespaciales, de visualización y procesamiento de datos.
  • El libro le proporciona el conocimiento y las habilidades para abordar una amplia gama de problemas que se manifiestan en

Sistemas de coordenadas en R Introducción a SIG y análisis espacial

  • Una nota sobre los cambios en el entorno PROJ
  • Las versiones más recientes de sf hacen uso de la biblioteca PROJ 6.0 C o superior
  • Tenga en cuenta que la versión de PROJ no debe confundirse con la versión del paquete proj4 R; los paquetes proj4 y sf utilizan la biblioteca PROJ C que se desarrolla independientemente de R
  • Puede obtener más información sobre el desarrollo de PROJ en proj.org.

Proyecciones de mapas: introducción a la documentación de Python GIS

Bien, de este disccionario podemos ver que los datos son algo llamado epsg: 4326. El número EPSG ("European Petroleum Survey Group") es un código que informa sobre el sistema de coordenadas del conjunto de datos. "El conjunto de datos de parámetros geodésicos EPSG es un colección de definiciones de sistemas de referencia de coordenadas y transformaciones de coordenadas que pueden ser globales, regionales, nacionales o locales en

El mapa aéreo de Bing no se muestra en Civil 3D y Map

  • Un dibujo con un sistema de coordenadas aplicado no muestra un mapa aéreo (mapa de Bing) en Civil 3D y AutoCAD Map 3D
  • Se ha utilizado uno de los siguientes métodos, pero no se muestran los mapas aéreos de Bing.
  • El mapa en línea se ha activado dentro de la pestaña de geolocalización
  • Se ha invocado el comando GEOMAP y se ha seleccionado una de las siguientes opciones: Aérea, Carretera, Híbrida

CSV a Shapefile con geoespacialidad pyshp

  • En esta publicación, veré cómo extraer datos de puntos de un archivo CSV y crear un Shapefile con la biblioteca pyshp
  • Los datos consisten en la ubicación de árboles con varios atributos generados por el Consejo del Condado de Fingal en Irlanda
  • Los datos se pueden descargar como un archivo CSV desde dublinked.ie.
  • Pyshp es una biblioteca de Python pura diseñada para proporcionar soporte de lectura y escritura para ESRI Shapefile (.shp

Capítulo 6 Modelado espacial de datos areales. Cáncer de labio en

Paulamoraga.com DA: 19 PENSILVANIA: 49 Rango MOZ: 87

  • Capítulo 6 Modelado espacial de datos areales. Cáncer de labios en Escocia
  • En este capítulo, estimamos el riesgo de cáncer de labio en hombres en Escocia, Reino Unido, utilizando el paquete R-INLA (Rue et al.
  • Usamos datos sobre el número de casos de cáncer de labio observados y esperados, y la proporción de la población dedicada a la agricultura, la pesca o la silvicultura (AFF) para cada uno de los condados de Escocia.

Encontrar su sistema de coordenadas del plano estatal

  • EPSG: 3476: NAD83 (NSRS2007) / zona 9 de Alaska
  • EPSG: 3477: NAD83 (NSRS2007) / zona 10 de Alaska
  • EPSG: 2222: NAD83 / Arizona Este (pies) EPSG: 2223: NAD83 / Arizona Central (pies) EPSG: 2224: NAD83 / Arizona Oeste (pies) ARKANSAS
  • EPSG: 3433: NAD83 / Arkansas North (ftUS)

Gestión de proyecciones - GeoPandas 0.9.0 + 37.gae3f821.dirty

  • El Sistema de referencia de coordenadas (CRS) es importante porque las formas geométricas en un objeto GeoSeries o GeoDataFrame son simplemente una colección de coordenadas en un espacio arbitrario.
  • Un CRS le dice a Python cómo esas coordenadas se relacionan con lugares en la Tierra.
  • Puede encontrar los códigos para las proyecciones más utilizadas en www.spatialreference.org.

Divagaciones técnicas Archivos de Spatialreference.org

Crschmidt.net DA: 13 PENSILVANIA: 37 Rango MOZ: 72

Publicado en default, ESRI, FeatreServer, FeatureServer, spacereference.org, TileCache el 14 de diciembre de 2008 a las 10:37:04 Hoy temprano, probé Jython por primera vez, porque estoy haciendo un trabajo que puede involucrar interacciones con bibliotecas de Java en un futuro cercano.


Referencias espaciales, sistemas de coordenadas, proyecciones, datums, elipsoides: ¿confuso?

Las personas a menudo mezclan lo anterior como si fueran lo mismo, así que aquí hay un resumen de ellos. Una de las cosas que la gente suele decir es que "mis datos están en el sistema de coordenadas WGS84". Esto realmente no tiene sentido, pero volveré a esto más adelante.

Este es un tema muy confuso y es posible que me haya equivocado en algunas cosas, así que agregue un comentario y lo actualizaré lo antes posible.

Sistemas coordinados

Un sistema de coordenadas es simplemente una forma de describir una propiedad espacial relativa a un centro. Hay más de una forma de hacer esto:

  • El sistema de coordenadas geocéntrico se basa en un sistema de coordenadas normal (X, Y, Z) con el origen en el centro de la Tierra. Este es el sistema que utiliza el GPS internamente para realizar los cálculos, pero dado que es muy poco práctico trabajar con él como ser humano (debido a la falta de conceptos bien conocidos de este, norte, arriba, abajo), rara vez se muestra a el usuario pero convertido a otro sistema de coordenadas.
  • El sistema de coordenadas esféricas o geográficas es probablemente el más conocido. Se basa en ángulos relativos al primer meridiano y al Ecuador, generalmente como longitud y latitud. Las alturas generalmente se dan en relación con el nivel medio del mar o con el dato (volveré al dato más adelante).
  • El sistema de coordenadas cartesianas se define como un sistema de coordenadas "plano" colocado en la superficie de la Tierra. En algunas proyecciones no es plano en el sentido de que sigue la curvatura de la tierra en una dirección y tiene un error de escala conocido en la otra dirección en relación con la distancia del origen. El sistema de coordenadas más conocido es el Universal Transverse Mercator (UTM), pero los topógrafos definen sus propios pequeños sistemas de coordenadas planas locales todo el tiempo. Es muy fácil de trabajar, bastante preciso en distancias pequeñas, lo que hace que las mediciones como la longitud, el ángulo y el área sean muy sencillas. Los sistemas de coordenadas cartesianas están fuertemente conectados a las proyecciones que cubriré más adelante.

Nota al margen: El sistema de coordenadas geocéntrico es estrictamente hablando un sistema de coordenadas cartesiano también, pero estos son los términos generales que he visto más utilizados cuando se habla de sistemas de coordenadas mundiales.

Datums y elipsoides

Algunas de las propiedades comunes de los sistemas de coordenadas anteriores son que todos son relativos al centro de la Tierra y, excepto el sistema de coordenadas geocéntrico, utiliza un sistema de altura relativo a la superficie de la tierra.

Esto plantea dos problemas inmediatos:

A estas alturas, la mayoría de la gente debería saber que la tierra no es plana (aunque todavía hay quienes lo dudan). Si definimos la superficie de la Tierra como al nivel medio del mar (a menudo denominado Geoide), no obtenemos un esferoide ni siquiera un elipsoide. Debido a los cambios gravitacionales a menudo causados ​​por grandes masas como cadenas montañosas, etc., la Tierra es en realidad muy irregular con variaciones de & # 43 / - 100 metros. Dado que no es muy práctico trabajar con él como modelo de la Tierra, usualmente usamos un elipsoide para la aproximación. El elipsoide se define por su semi-eje mayor y el aplanamiento del elipsoide o el semi-eje menor.

El centro y la orientación del elipsoide es lo que llamamos datum. Entonces, el datum define un elipsoide y mediante el uso de un conjunto de puntos en el suelo que relacionamos con puntos en el elipsoide, definimos el centro de la Tierra. Esto plantea otro problema, porque la deriva continental mueve los puntos utilizados para definir los puntos todo el tiempo. Es por eso que el nombre de un dato suele tener un año, a menudo refiriéndose a la posición de esos puntos el 1 de enero de ese año (aunque eso puede variar).

Hay una gran cantidad de referencias, algunas de las cuales se utilizan para mediciones en todo el mundo, y otras referencias locales definidas para que se ajusten muy bien a un área local. Algunos de los más comunes son: World Geodetic Datum 1984 (WGS84), European Datum 1950 (ED50) y North American Datum 1983 (NAD83).

El más conocido es el WGS84 que utilizan los sistemas GPS en la actualidad. Es una buena aproximación del mundo entero y con puntos fijos definidos en casi todo el mundo. Sin embargo, cuando se definió, se olvidaron de incluir puntos en Europa, por lo que los europeos ahora tienen su propio ETRS89, que generalmente se conoce como la “realización de WGS84 en Europa”. El problema aquí se debió únicamente a la deriva continental, por lo que definieron algunos puntos en relación con WGS84 en 1989 y realiza un seguimiento de los cambios. En la mayoría de los casos de uso, no tiene importancia real y puede utilizar uno u otro.

Mencioné anteriormente que la gente suele referirse a tener sus datos en WGS84, y ahora ve por qué esto no tiene sentido. Todo lo que sabe de eso es que los datos se definen usando el datum WGS84, pero no sabe qué sistema de coordenadas usa.

Proyecciones

La tierra no es plana y no hay una forma sencilla de ponerla en un mapa de papel plano (o en estos días en la pantalla de una computadora), por lo que la gente ha encontrado todo tipo de soluciones ingeniosas, cada una con sus pros y sus contras. Algunos conservan el área, por lo que todos los objetos tienen un tamaño relativo entre sí, otros conservan ángulos (conformes) como la proyección de Mercator, algunos intentan encontrar una buena mezcla intermedia con solo una pequeña distorsión en varios parámetros, etc. transforma el mundo en un sistema de coordenadas cartesiano plano, y cuál elegir depende de lo que intentas mostrar.

Una declaración común que escucho en GIS es la siguiente "Mi mapa no tiene una proyección", pero esto simplemente no es posible (a menos que tenga un buen globo giratorio antiguo). A menudo, las personas se refieren a datos que están en longitud / latitud y se muestran en un mapa sin haber especificado ninguna proyección. Lo que sucede es que el sistema aplica la proyección más simple que puede: mapear la longitud directamente a X y la latitud a Y. Esto da como resultado una proyección equirrectangular, también llamada proyección “Plate Carree”. Da como resultado una distorsión muy fuerte que hace que las áreas parezcan aplastadas cerca de los polos. Casi se puede decir que el “opuesto” de Plate Carree es la proyección de Mercator, que extiende áreas cercanas a los polos en la dirección opuesta, haciéndolos parecer muy grandes. Mercator es el tipo de proyección que ves que se usa en mapas en vivo y mapas de Google, pero como muchos piensan erróneamente, NO usan WGS84 para el mapa proyectado, aunque WGS84 se usa cuando ingresas directamente valores de longitud / latitud usando su API (leer más sobre esto aquí).

Referencia espacial

La referencia espacial es una combinación de todo lo anterior. Define un elipsoide, un datum que usa ese elipsoide y un sistema de coordenadas geocéntrico, geográfico o de proyección. La proyección también siempre tiene un sistema de coordenadas geográficas asociado. El European Petroleum Survey Group (EPSG) tiene un gran conjunto de referencias espaciales predefinidas, a cada una de las cuales se le asigna una identificación única. Estos ID se utilizan en toda la industria y puede descargar una base de datos de Access con todos ellos desde su sitio web, así como algunos documentos muy buenos en proyección (o consulte el sitio web de referencias espaciales).

Entonces, cuando escuche a alguien decir que tiene sus datos en WGS84, a menudo puede asumir que tiene datos de longitud / latitud en WGS84 proyectados usando Plate Carree. El ID de referencia espacial de esto es EPSG: 4326.

Las referencias espaciales a menudo se definen en un formato conocido que define todos estos parámetros. Por lo tanto, la referencia espacial EPSG: 4326 también se puede escribir como:

Como se mencionó, los mapas de Live / Google usan una proyección de Mercator, pero aunque su dato se basa en WGS84, usan una esfera en lugar de un elipsoide. Esto significa que utilizan el mismo centro y orientación que WGS84, pero sin aplicar ningún aplanamiento. Por tanto, la cadena de referencia espacial para su proyección se convierte en:

PROJCS [& # 34Mercator Spheric & # 34, GEOGCS [& # 34WGS84based_GCS & # 34, DATUM [& # 34WGS84based_Datum & # 34, SPHEROID [& # 34WGS84based_Sphere & # 34, 6378137, 0], TOWGS84, 0, 0, 0, 0, 0]], PRIMEM [& # 34Greenwich & # 34, 0, AUTORIDAD [& # 34EPSG & # 34, & # 348901 & # 34]], UNIDAD [& # 34degree & # 34, 0.0174532925199433, AUTORIDAD [& # 34EPSG & # 34, & # 349102 & # 34]], EJE [& # 34E & # 34, ESTE], EJE [& # 34N & # 34, NORTE]], PROYECCIÓN [& # 34Mercator & # 34], PARÁMETRO [& # 34False_Easting & # 34, 0] , PARÁMETRO [& # 34False_Northing & # 34, 0], PARÁMETRO [& # 34Central_Meridian & # 34, 0], PARÁMETRO [& # 34Latitude_of_origin & # 34, 0], UNIDAD [& # 34metre & # 34, 1, AUTORIDAD [& # 34EPSG & # 34, & # 349001 & # 34]], AXIS [& # 34East & # 34, EAST], AXIS [& # 34North & # 34, NORTH]]


Resumen

La supervisión y el análisis del tráfico de red es uno de los componentes clave de la ciberseguridad moderna centrada en las empresas. Las gigantescas cantidades de datos para procesar también lo convierten en una base perfecta para las soluciones basadas en ML, que prosperan con los datos.

Es por eso que deepsense.ai ofrece una plataforma integral basada en la arquitectura AIOps para el análisis de datos de red.

Si tiene alguna pregunta sobre las soluciones AIOps que ofrecemos, no dude en ponerse en contacto con Andy Thurai, nuestro jefe de operaciones en EE. UU., A través del formulario de contacto o la dirección de correo electrónico [email protected]


Resultados de la búsqueda para: correlación espacial

La falta de datos es un problema común en el análisis espacial, especialmente a nivel agregado. La falta puede ocurrir en una covariable o en una variable de respuesta o en ambas en una ubicación determinada. Se encuentran disponibles muchas técnicas de datos faltantes para estimar los valores de datos faltantes, pero no todos estos métodos se pueden aplicar a datos espaciales ya que los datos están autocorrelacionados. Por tanto, existe la necesidad de desarrollar un método que estime los valores faltantes tanto en la variable de respuesta como en las covariables en los datos espaciales, teniendo en cuenta la autocorrelación espacial. El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo para estimar los puntos de datos faltantes a nivel agregado en los datos espaciales teniendo en cuenta (a) la autocorrelación espacial de la variable de respuesta (b) la autocorrelación espacial de las covariables y (c) la correlación entre las covariables y la respuesta variable. La estimación de los valores perdidos de datos espaciales requiere un modelo que explique explícitamente la autocorrelación espacial. El modelo propuesto no solo tiene en cuenta la autocorrelación espacial, sino que también utiliza la correlación que existe entre las covariables, dentro de las covariables y entre una variable de respuesta y covariables. La estimación precisa de los puntos de datos faltantes en los datos espaciales dará como resultado una mayor precisión de los efectos estimados de las variables independientes sobre la variable de respuesta en el análisis de regresión espacial.

4356 Modelado geoquímico espacial de REE en el lago Acıgöl, Denizli, Turquía: enfoques analíticos sobre interpolación espacial y correlación espacial

La interpolación espacial y la correlación espacial de los elementos de tierras raras (REE) de los sedimentos de la superficie del lago Acıgöl y sus unidades litológicas circundantes se lleva a cabo utilizando técnicas de GIS como las técnicas de regresión ponderada por distancia inversa (IDW) y regresión ponderada geográficamente (GWR). La técnica IDW que hace la interpolación espacial muestra que las unidades litológicas como la Formación Hayrettin al norte del lago Acigol tienen altos contenidos de REE que los sedimentos del lago, así como contenidos de ∑LREE y ∑HREE. Sin embargo, los valores de Eu / Eu * (basados ​​en el patrón REE normalizado por condrita) muestran un valor alto en algunos sedimentos de la superficie del lago que en unidades litológicas y eso se refiere a una anomalía de Eu negativa. Además, la interpolación espacial de la relación V / Cr indicó que las unidades litológicas de Acıgöl y los sedimentos lacustres se depositaron en condiciones óxicas y disóxicas. Pero, la correlación espacial se realiza mediante la técnica GWR. Esta técnica muestra un alto coeficiente de correlación espacial entre ∑LREE y ∑HREE que es mayor en las unidades litológicas (Formación Hayrettin y Formación Cameli) que en las otras unidades litológicas y sedimentos superficiales del lago. Además, la coincidencia entre REE y Sc y Al se refiere a las abundancias REE de sedimentos del lago Acıgöl erosionados del lecho rocoso local alrededor del lago.

4355 Evaluación de la longitud de correlación espacial y los términos de expansión de Karhunen-Loeve para predecir el nivel de confiabilidad del asentamiento a largo plazo en suelos blandos

El método de campo aleatorio espectral es uno de los métodos más utilizados para obtener resultados más fiables y precisos en problemas geotécnicos que implican variabilidad de materiales. Se aplicó el método de expansión de Karhunen-Loeve (K-L) para realizar la discretización de campo aleatorio de los parámetros de fluencia correlacionados cruzados. El método de expansión de Karhunen-Loeve se basa en funciones propias y valores propios de la función de covarianza adoptando la solución integral de Kernel. En este artículo, se investigó la precisión de la expansión de Karhunen-Loeve para predecir el asentamiento a largo plazo de suelos blandos adoptando un modelo de fluencia viscoplástica elástica. Para ello, se llevó a cabo un estudio paramétrico para evaluar el efecto de los términos de expansión K-L y la longitud de la correlación espacial sobre la confiabilidad de los resultados. Los resultados indican que los valores pequeños de la longitud de la correlación espacial requieren más términos de expansión K-L. Además, al aumentar la longitud de la correlación espacial, aumenta el coeficiente de variación (COV) del asentamiento por fluencia, lo que confirma una predicción más conservadora y segura.

4354 Análisis probabilístico basado en diferencias finitas para evaluar el impacto de la longitud de correlación en el asentamiento a largo plazo de suelos blandos

El análisis probabilístico se ha convertido en uno de los métodos más populares para cuantificar y gestionar los riesgos geotécnicos debido a la variabilidad espacial de los parámetros de entrada del suelo. La longitud de la correlación es uno de los factores clave para cuantificar la variabilidad espacial de los parámetros del suelo, que se define como una distancia dentro de la cual las variables aleatorias están fuertemente correlacionadas. Este artículo tiene como objetivo evaluar el impacto de la longitud de la correlación en el asentamiento a largo plazo de suelos blandos mejorados con precarga. El concepto de longitud de correlación espacial del 'peor caso' se evaluó determinando la probabilidad de falla de un estudio de caso real de llenado de prueba de Vasby. Para ello, se desarrolló un código de diferencias finitas basado en ecuaciones de consolidación axisimétricas que incorporan el modelo viscoplástico elástico no lineal y el método de expansión de Karhunen-Loeve. Los resultados muestran que la longitud de la correlación tiene un impacto significativo en el asentamiento posterior a la construcción de suelos blandos de una manera que al aumentar la longitud de la correlación, aumenta la probabilidad de falla y el enfoque de la asíntota.

4353 Un método de predicción del tráfico de la red de información espacial basado en un modelo híbrido

En comparación con la red terrestre, el tráfico de la red de información espacial tiene características de auto-similitud y de correlación corta. Al estudiar su método de predicción de tráfico, se puede mejorar la utilización de recursos de la red de información espacial y el método puede proporcionar una base importante para la planificación del tráfico de una red de información espacial. En este artículo, considerando la precisión y complejidad del algoritmo, el tráfico de la red de información espacial se descompone en un componente aproximado con una correlación larga y un componente de detalle con una correlación corta, y se propone un modelo de predicción híbrido de series de tiempo basado en la descomposición de ondículas para predecir la distribución espacial. tráfico de red. En primer lugar, los datos de tráfico originales se descomponen en componentes aproximados y componentes detallados mediante el uso de un algoritmo de descomposición de ondas. De acuerdo con las características de autocorrelación y correlación parcial de difuminado y truncamiento de cada componente, se puede establecer directamente el modelo correspondiente (AR / MA / ARMA) de cada componente de detalle, mientras que el tipo de modelado de componente aproximado se puede establecer mediante el modelo ARIMA después del suavizado. Finalmente, los resultados de la predicción de los múltiples modelos se ajustan para obtener los resultados de la predicción de los datos originales. El método no solo considera la auto-similitud de una red de información espacial, sino que también tiene en cuenta la correlación corta causada por la información de ráfagas de la red, que se verifica utilizando los datos medidos de una determinada red troncal publicados por el grupo de trabajo MAWI en 2018. En comparación con el modelo típico de series de tiempo, los datos pronosticados del modelo híbrido están más cerca de los datos de tráfico real y tienen un error cuadrático medio relativo menor, que es más adecuado para una red de información espacial.

4352 Patrones de diferenciación espacial y mecanismo de influencia del enverdecimiento urbano en China: basado en datos de 289 ciudades

Se han producido diferencias significativas en la ecologización urbana en las ciudades chinas, que se acompañaron de la rápida urbanización de China. Sin embargo, pocos estudios se centraron en la diferenciación espacial del enverdecimiento urbano en China con grandes cantidades de datos. El patrón de diferenciación espacial, las características de correlación espacial y la forma de distribución de la proporción de espacios verdes urbanos, la tasa de cobertura verde urbana y el área verde pública per cápita se calcularon y analizaron, utilizando la I de Moran global y local utilizando datos de 289 ciudades en 2014. Modelo de retraso y modelo de error espacial para evaluar los impactos del proceso de urbanización en la ecologización urbana de China. Luego usamos la regresión ponderada geográficamente para estimar las variaciones espaciales de los impactos. Los resultados mostraron: 1. Existía una dependencia espacial significativa y heterogeneidad en los valores de enverdecimiento urbano, y los patrones de diferenciación fueron caracterizados por el grado administrativo y la aglomeración espacial simultáneamente 2. Reveló que la urbanización tiene una correlación negativa con el enverdecimiento urbano en las ciudades chinas. Entre los índices, la proporción de industria secundaria, la tasa de urbanización, la población y la escala de uso del suelo urbano tienen una correlación negativa significativa con el enverdecimiento urbano de China. La densidad de automóviles y el Producto Interno Bruto per cápita no tienen un impacto significativo. Los resultados del modelado GWR mostraron que la relación entre urbanización y ecologización urbana no era constante en el espacio. Además, las estimaciones de los parámetros locales sugirieron una variación espacial significativa en los impactos de varios factores de urbanización en la ecologización urbana.

4351 Ley sobre la eficacia de la ordenación del territorio y el uso de la tierra, 2013 en el municipio local de Fetakgomo Tubatse: Estudio 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.