יותר

מדוע לרוב חבילות ה- GIS יש צורך במזהה מספרי?


זו שאלה פשוטה אך אולי שנויה במחלוקת: מדוע ברוב חבילות ה- GIS (אם לא בכולן) יש צורך בשכבה קבועה ייחודית שאינה בטלה מספרי מזהה?

מדוע יש צורך במפתח פונדקאי שכזה במקום במפתח טבעי?

דוגמאות:

  • ArcGIS אוכף את OBJECTID (או GlobalID)

  • QGIS לא טוען שכבות כאשר אין להם מזהה מספרי.


מכיוון שהם צריכים שיהיה להם שדה מותאם לאינדקס. כדי להוסיף שדה מחרוזות לאינדקס שוב ושוב, נדרש יותר תקורה ובסופו של דבר פשוט לא יעיל כל כך.

ESRI למעשה תומך בעולם ה- SDE ב- 'GLOBALID' שהוא שדה GUID, כך שזה שדה 32 צ'אר אך עדיין באינדקס להגדלת הביצועים.


אם אתה מתחיל להוסיף רשומות לשכבה אתה הָיָה יָכוֹל להסתמך על משתמש שיכניס קוד אלפא-נומרי ייחודי לכל תכונה חדשה רגע לפני שכותב אותה לדיסק ...

... או שאתה יכול ליישם שדה שלם אוטומטי בתוספת אוטומטית.


כפי שאנשים רבים הציעו, זו שאלה של נוחות; אבל אולי באופן עמוק יותר, זוהי מוסכמה.

כמתכנת, האינסטינקט הראשון שלי יהיה להשתמש במקש מספרי עבור מזהה שכבה מכיוון שכך זה תמיד נעשה. ואכן, אולי אפילו לא יעלה על דעתי, ברמה המודעת לפחות, שאעשה זאת בדרך אחרת. כמובן, אם יש סיבה טכנית לא להשתמש במספרים שלמים, אמור אם קיימת אפשרות שיהיו יותר שכבות ממה שניתן לאחסן ב -32 ביט (הצעה מאוד לא סבירה!), או שיש סיבה עסקית לכך, ואז ישקלו בחלופות.

ישנם גם שיקולים אלגוריתמיים עם מקשים מספריים. מיון וחיפוש ברשימת ערכים ממוינים מסתכם בסופו של דבר בהשוואה בין שני מספרים, גם אם מדובר ברשימה של מחרוזות או אובייקטים מורכבים; הם פשוט הופכים למספרים עם פונקציית hashing. עם זאת, במחשבים מודרניים, חיפוש ברשימה של 100 או אפילו 1000 פריטים בדרך כלל מהיר באותה מידה עם גישה כוחנית כמו עם אלגוריתם מותאם במיוחד. במקרה של שכבות ב- GIS, אני לא יכול לראות אפילו את המפות המורכבות ביותר בעלות יותר מ 1000 בערך, וגם אם כן, החישובים הנלווים האחרים ייקחו סדרי גודל יותר מכל רווח קטן מרווח חיפוש רשימה קצרה.

מקשי שלם "פשוט הגיוניים" למתכנת, וכפי שאומר בראד, יש יותר מאמץ להשתמש במקשים שאינם מספריים. אולי לא יותר קוד, אלא יותר מאמץ נפשי, ואנחנו יצורים עצלים של הרגל. כמו כן, המפתח שמזהה באופן ייחודי משהו כמו שכבה ב- GIS נחשב למוסתר מהמשתמש, כדי לוודא שהם לא מתעסקים איתו ושוברים קוד שמסתמך על הייחודיות שלו (למרות מילות מפתח DB UNIQUE). כי אם אתה נותן למשתמש מספיק חבל, במוקדם או במאוחר מישהו יתלה את עצמו איתו. בכל אופן לאכוף ייחודיות בשדה הניתן לעריכה על ידי המשתמש, אך המערכת הבסיסית צריך נניח שהמפתח שלו ייחודי ולא מטופל.


שאלה זו הייתה מבלבלת בקרב אנשים (כמוני) המפתחים את הצד הגיאוגרפי של הדברים.

זו לא מגבלה של אחסון מסד הנתונים, מכיוון ש- PostgreSQL יכול להגדיר טבלאות עם מקשים ראשוניים מורכבים מסוגי נתונים שונים, אולם לא ניתן לטעון טבלאות אלה לתוכניות כמו QGIS. בנימה היסטורית קשורה, PostgreSQL נהג לדרוש עמודת OID כמפתח פנימי, שהיה גם מספר שלם של 32 סיביות. זה נדרש עד גרסה 7.2.

דרישת מזהה שלם של 32 סיביות היא באמת מגבלה בתכנות. זה הרבה יותר פשוט להכניס אינדקס לקבוצת רשומות כסוג נתונים קבוע (מספר 32 שלמים), ונוח לכך שיהיה גם המפתח העיקרי עבור אותה רשומה. מאתגר יותר לגרום לתוכנית לאפשר מפתח ראשי מורכב, ולהשיג רשומה ייחודית המבוססת על סוגי נתונים מרובים ו / או משתנים. עם זאת, כמו ה- OID של PostgreSQL, ניתן להתגבר על מגבלה זו עם זמן הפיתוח. עבור QGIS, הבאג [עכשיו] בן 5 עשוי להיפתר יום אחד (הנה דיון אחרון בנושא).


ב- ESRI ובתוכנות GIS אחרות, מקובל שיש תיקיה או קבוצה של קבצים המייצרים בכיתת תכונות או מערך נתונים.
לְמָשָׁל כיסוי arcinfo, טופס צורה, גיאוגרפיה בסיסית.
"קבוצות" קבצים אלה צריכות להיות "מצטרפות" על ידי התוכנה כדי לאפשר פונקציות רבות של GIS.
טבלת טבלאות, רשתות, בקרות טופולוגיות.
זו מטרת ה- OID וגם הסיבה להפיכתו לביטול תוכנה ללא ביטול, מוסתר.


מדוע לרוב חבילות ה- GIS יש צורך במזהה מספרי? - מערכות מידע גיאוגרפיות

וקטור הוא מבנה נתונים המשמש לאחסון נתונים מרחביים. נתוני וקטור מורכבים מקווים או קשתות, המוגדרים על ידי נקודות התחלה וסיום, אשר נפגשים בצמתים. המיקומים של הצמתים הללו והמבנה הטופולוגי מאוחסנים בדרך כלל במפורש. תכונות מוגדרות על ידי גבולותיהן בלבד וקווים מעוקלים מיוצגים כסדרה של קשתות חיבור. אחסון וקטורי כולל אחסון של טופולוגיה מפורשת, המעלה תקורה, אולם היא מאחסנת רק את הנקודות המגדירות תכונה וכל השטח שמחוץ לתכונות אלה אינו 'קיים'.

GIS מבוסס וקטור מוגדר על ידי הייצוג הווקטורי של הנתונים הגיאוגרפיים שלו. על פי המאפיינים של מודל נתונים זה, אובייקטים גיאוגרפיים מיוצגים במפורש ובתוך המאפיינים המרחבים, ההיבטים התימטיים קשורים.

מודלים וקטוריים
ישנם מודלים שונים לאחסון וניהול מידע וקטורי. לכל אחד מהם יתרונות וחסרונות שונים.
רשימת קואורדינטות & quot; ספגטי & quot (איור 5)
מילון קודקודים (איור 6)
קידוד מפות עצמאי כפול (DIME) (איור 7)
קשת / צומת (איור 8)


מדוע לרוב חבילות ה- GIS יש צורך במזהה מספרי? - מערכות מידע גיאוגרפיות

הרחבת GIS עבור NetLogo

חבילה זו מכילה את הסיומת NetLogo GIS.

אם האוסף יצליח, gis.jar ייווצר.

הרחבה זו מוסיפה תמיכה ב- GIS (מערכות מידע גיאוגרפיות) ל- NetLogo. הוא מספק את היכולת לטעון נתוני GIS וקטוריים (נקודות, קווים ומצולעים), ולהעביר נתוני GIS (רשתות) לרשת למודל שלך.

ההרחבה תומכת בנתוני וקטור בצורה של קבצי צורה של ESRI וקבצי GeoJSON. הפורמטים shapefile (.shp) ו- GeoJSON (.geojson) הם הפורמט הנפוץ ביותר לאחסון ולהחלפה של נתוני GIS וקטוריים. התוסף תומך בנתוני רסטר בצורה של קבצי רשת ESRI ASCII. קובץ רשת ASCII (.asc או .grd) אינו נפוץ כמו קובץ הצורה, אך נתמך כפורמט מחלף על ידי רוב פלטפורמות ה- GIS.

באופן כללי, אתה מגדיר תחילה טרנספורמציה בין שטח הנתונים של GIS למרחב NetLogo, ואז טוען מערכי נתונים ומבצע עליהם פעולות שונות. הדרך הקלה ביותר להגדיר טרנספורמציה בין מרחב GIS לחלל NetLogo היא לקחת את האיחוד של ה"מעטפות "או המלבנים התוחמים של כל מערכי הנתונים שלך במרחב GIS ולמפות ישירות לגבולות העולם של NetLogo. ראה דוגמאות כלליות של GIS לדוגמא לטכניקה זו.

באפשרותך גם להגדיר הקרנה למרחב GIS, ובמקרה זה יוקרנו מחדש מערכי נתונים כך שיתאימו להקרנה בזמן שהם נטענים, כל עוד לכל אחד מקבצי הנתונים שלך יש קובץ PRJ משויך המתאר את ההקרנה או הגיאוגרפי. מערכת תיאום הנתונים. אם לא נמצא קובץ .prj משויך, הסיומת תניח כי מערך הנתונים כבר משתמש בהקרנה הנוכחית, ללא קשר למה שההקרנה היא.

לאחר הגדרת מערכת הקואורדינטות, באפשרותך לטעון מערכי נתונים באמצעות gis: load-dataset. פרימיטיבי זה מדווח על VectorDataset או RasterDataset, תלוי איזה סוג קובץ אתה מעביר אותו.

VectorDataset מורכב מאוסף של VectorFeatures, שכל אחד מהם הוא נקודה, קו או מצולע, יחד עם קבוצה של ערכי נכסים. VectorDataset יחיד עשוי להכיל רק אחד משלושת סוגי התכונות האפשריות.

ישנם מספר דברים שתוכלו לעשות עם VectorDataset: בקשו ממנו את שמות המאפיינים של התכונות שלו, בקשו ממנו את "המעטפה" שלו (מלבן תוחם), בקשו רשימה של כל VectorFeatures במערך הנתונים, חפשו יחיד VectorFeature או רשימת VectorFeatures שערכם עבור מאפיין מסוים קטן או גדול מערך מסוים, או שוכן בטווח נתון, או תואם מחרוזת נתונה באמצעות התאמת תווים כלליים ("*", שתואם לכל מספר מופעים של תווים כלשהם ). אם VectorFeatures הם מצולעים, באפשרותך להחיל את ערכי המאפיין המסוים של מאפייני מערך הנתונים על משתנה תיקון נתון.

יש גם כמה דברים שאתה יכול לעשות עם VectorFeature מ- VectorDataset: בקש ממנה רשימה של רשימות קודקוד, בקש ממנה ערך נכס בשם, בקש ממנה את מרכז התאים שלה (מרכז הכובד) ובקש תת קבוצה של קבוצת סוכנים נתונה שסוכניה מצטלבים עם VectorFeature הנתון. עבור נתוני נקודה, כל רשימת קודקודים תהיה רשימה של אלמנט אחד. עבור נתוני קו, כל רשימת קודקודים תייצג את קודקודי הקו המרכיב את אותה תכונה. לנתוני מצולע, כל רשימת קודקודים תייצג "טבעת" אחת של המצולע, והקודקוד הראשון והאחרון ברשימה יהיה זהה. רשימות הקודקוד מורכבות מערכים מסוג ורטקס, והסנטרואיד יהיה גם ערך מסוג ורטקס.

ישנן מספר פעולות שהוגדרו גם עבור RasterDatasets. בעיקר אלה כוללים דגימת הערכים במערך הנתונים, או דגימה מחדש של רסטר לרזולוציה אחרת. אתה יכול גם להחיל רסטר על משתנה תיקון נתון, ולכנס רסטר באמצעות מטריצת פיתול שרירותית.

דוגמת קוד: לדוגמאות כלליות של GIS יש דוגמאות כלליות לשימוש בתוסף

דוגמת קוד: דוגמה לשיפור GIS היא דוגמה מתקדמת יותר לניתוח מערכי נתונים של סריקה.

ערכים מסוג RasterDataset, VectorDataset, VectorFeature ו- Vertex אינם מטופלים כראוי על ידי עולם הייצוא ועולם הייבוא. כדי לשמור מערכי נתונים, עליך להשתמש ב- gis: store-dataset primitive.

כרגע אין דרך להבחין בין מצולעי "קליפה" של אזור חיובי לבין מצולעי "חור" של אזור שלילי, או לקבוע אילו חורים קשורים לאיזה קליפות.

המפתח העיקרי של הרחבת GIS היה אריק ראסל.

עדכונים, תכונות ותיקונים משמעותיים נוספו על ידי ג'יימס הובט ב -2020 וב -2021.

הרחבה GIS עושה שימוש במספר ספריות תוכנות קוד פתוח. לקבלת מידע על זכויות יוצרים ועל רישיונות, עיין בסעיף זכויות היוצרים במדריך. ההרחבה מכילה גם אלמנטים שהושאלו מ- My World GIS.


את מי אנו משרתים

פדרלי

בין אם מדובר בפיתוח ויישום סטנדרטים של נתונים, ניווט בתצורות אבטחת IT מורכבות או תכנון ויישום פתרונות ברמה ארגונית, אנו יכולים לספק את התמיכה והמשאבים הדרושים כדי לבצע את העבודה.

מדינה & amp מקומי

כשותף היישום הכפול היחיד של פלטינום בעולם (Esri & amp Cityworks), אנו יכולים לעזור לך להשתמש באסטרטגיית המיקום שלך כדי לספק את הפיתרון הנכון, לחסוך זמן וכסף, להגדיל את מעורבות האזרחים ולקבל תובנה כדי לפתור את הבעיות שלך.

מִסְחָרִי

מוכן לכוון שינוי משמעותי עם הנתונים מבוססי המיקום שלך? מ- AEC ועד שירותי הבריאות וכל מה שביניהם, אנו מספקים למובילים בתעשיות מסחריות פתרון חסכוני המעניק לך יתרון תחרותי.


תקני נתונים

תקני נתונים הם ההנחיות לפיהן הנתונים מתוארים ונרשמים. על מנת לשתף, להחליף, לשלב ולהבין נתונים, עלינו לתקנן את הפורמט כמו גם את המשמעות.

מי מייצר ומאשר תקני נתונים?

תקני נתונים מיוצרים על ידי קונצנזוס של מומחים בנושא והם מאושרים על ידי רשות תקנים כמו הארגון הבינלאומי לתקינה (ISO) והוועדה הפדרלית לגיאוגרפיה (FGDC).

מי אחראי למעקב אחר תקני הנתונים?

מנהלי נתונים ומנהלי נתונים יכולים לסייע בקביעת תקני הנתונים המתאימים לשימוש בפרויקט. החוקרים אחראים ליישום השימוש בתקני נתונים בפרויקטים שלהם.

תוכן עניינים

מדוע אנו זקוקים לתקני נתונים?

תקנים מקלים על יצירת, שיתוף ושילוב נתונים על ידי הבטחת הנתונים המיוצגים ומפורשים כהלכה. התקנים גם מקטינים את זמן הניקיון והתרגום של נתונים. ניקוי "נתונים מלוכלכים" הוא מחסום נפוץ בו נתקלים מדענים, ולוקח 26% מזמן העבודה של מדעני הנתונים (אנקונדה, 2020). לדוגמא, כאשר משלבים מערכי נתונים ממקורות שונים, שכל אחד מהם השתמש בתבנית שונה עבור משתנה התאריך שלהם (למשל, 2 באפריל 2024, 04-02-24, 04/02/2024), זה יהיה זמן רב למלא לפרש ולהמיר את התאריכים לפורמט משותף לפני שילוב הנתונים.

סטנדרטים ברמת מערך הנתונים

תקנים ברמת מערך הנתונים מציינים את התחום המדעי, המבנה, הקשרים, תוויות השדה וסטנדרטים ברמת הפרמטר עבור מערך הנתונים בכללותו. תקן ברמת מערך נתונים מתועד בדרך כלל עם מילון נתונים (קישור לדף מילון נתונים). ראה להלן דוגמאות לתקנים רשמיים ברמת הנתונים:

אקלים ותחזית: ועידות CF (URL: https://cfconventions.org/)

תקנים ברמת פרמטר

תקנים ברמת פרמטר מגדירים את הפורמט והיחידות עבור פרמטר או שדה נתון בתוך מערך נתונים ומסייעים למשתמשים לפרש נכון את הערכים. יש לאמץ תקנים ברמת פרמטרים בזמן איסוף הנתונים, כלומר כאשר ערכים בשדה נוצרים או נרשמים. אם סטנדרטיזציה של פרמטר במערך נתונים קיים תביא לאובדן כל פרט או מידע מקוריים, שיטה מומלצת היא לשמור על הפרמטר המקורי ולהוסיף שדה נפרד לפרמטר הסטנדרטי. תקן Darwin Core, למשל, מספק שדות מילוליים למטרה זו.

להלן כמה דוגמאות לפרמטרים ולסטנדרטי נתונים נפוצים של מדעי כדור הארץ ומדע ביולוגי.

  • תקן נתונים: ISO 8601
  • פורמט: YYYY-MM-DD או YYYY-MM-DDT: HH: MM: SS + 00: 00
  • דוגמא (זמן רגיל של הר (MST)): 2020-08-11T11: 02: 49-07: 00

חלוקות הזמן הגיאולוגי אושרה על ידי ועדת השמות הגיאולוגיים של ארה"ב, 2018. (נחלת הכלל).

תקן נתונים: IUPAC-IUGS הגדרה נפוצה ומוסכמת לשימוש השנה כיחידת זמן נגזרת (המלצות IUPAC 2011): http://doi.org/10.1351/PAC-REC-09-01-22

מתארי מיקום גיאוגרפי

פורמט: ± 90.00 ו- ± 180.00 (דיוק מתועד לפי מספר המקומות העשרוניים ותלוי בציוד המשמש)

דוגמא: קו רוחב: 42.3300 קו אורך: -98.1449

דוגמא:שם קו פרשת המים: קנבק עליון HUC: 01030001

דוגמא: שם מלא: ארצות הברית של אמריקה קוד אלפא -3: ארה"ב קוד מספרי: 840

קודי מדינה ומחוז בארה"ב

דוגמא: קוד מחוז: 01001 שם המחוז: אוטוגה קוד המדינה: 01 שם מדינה: אלבמה

תקני סיווג

* אם ITIS אינו עונה על דרישות המינוח שלך, (פנה לצוות ITIS ([email protected])) ו / או הפנה לרשות טקסונומית מתאימה אחרת.

מִקרֶה
תַאֲרִיך
נקודה
קו רוחב
נקודה
קו אורך
גיאודטי
נָתוּן
גבוה יותר
GeographyID
מדינה
קוד
מַדָעִי
שֵׁם
טקסון
תְעוּדַת זֶהוּת
שֵׁם
לפי
ToID
דוגמא לערך 2010-05-17 42.33 -98.1449 WGS84 31003 לָנוּ Agapostemon virescens 154352 מערכת מידע טקסונומית משולבת - https://www.itis.gov
תקן ברמת פרמטר ISO-8601 ISO 6709: 2008 ISO 6709: 2008 WGS84 קוד FIPS למחוז אנטילופה, נברסקה ISO 3166-1 אלפא -2 זה מספר סידורי טקסונומי של ITIS (TSN) המתאים לשם מדעי זה לא ישים

צילום מקרוב של דגימת Agapostemon virescens. (אשראי: צוות USGSBIML, תחום ציבורי.)

כותרת טבלה: קטע זה מתיעוד התרחשות עבור מיני דבורים ילידי ארה"ב משתמש בסטנדרטים ברמת פרמטר המומלצים על ידי התקן ברמת הנתונים של דרווין ליבה (ניתן לראות את הרשומה המלאה בכתובת https://www.gbif.org/occurrence/1456598984).

קידוד נתונים ותקני ממשק

רוב התקנים ברמת הנתונים (ראה לעיל) מציעים גם הנחיות כיצד לקודד נתונים. תקני קידוד נתונים מגדירים את הכללים לבנייה וארגון נתונים לשימוש בהקשר נתון. תקנים אלה מבטיחים שכאשר יישומים קוראים נתונים, המידע וההקשר נשמרים (OGC, 2020a). תקני קידוד נתונים משויכים בדרך כלל לפורמט קובץ (ראה עמוד תבניות קובץ). החוקרים צריכים להשתמש בתקני קידוד נתונים קוד פתוח אוניברסליים ובגישה ארוכת טווח, בפורמטים של קבצים פתוחים במידת האפשר. תקני קידוד תווים, כגון Unicode Transformation Format (UTF-8) מבטיחים שתווים בנתונים מתפרשים כהלכה.

להלן מספר דוגמאות לתקני קידוד נתונים פתוחים המשמשים את מדעי האדמה והביולוגיה. קיצורים וראשי תיבות מוגדרים בסוף פרק זה.

GeoTIFF ו- GeoTIFF ממוטב בענן: מספק את הכללים לתיאור נתוני תמונה גיאוגרפיים באמצעות פורמט הקובץ TIFF

GeoJSON: מגדיר את הכללים לתיאור תכונות גיאוגרפיות באמצעות JSON.

NetCDF: תומך בקידוד אלקטרוני של נתונים גיאו-מרחביים, במיוחד מידע גיאו-מרחבי דיגיטלי המייצג מקום ותופעות המשתנות בזמן, באמצעות פורמט הקובץ HDF.

OGC GeoPackage: מגדיר את הכללים למה שנכנס לפורמט הקובץ GeoPackage, המהווה אלטרנטיבה לפורמט Shapefile * הקניינית אך הפופולרית של Esri. * למרות שקניין, המפרט הטכני פתוח.

NARA RFC 4180: אין תקן קידוד יחיד ליצירת קבצי CSV אולם ספריית הקונגרס משתמשת ב- NARA RFC 4180 כמפרט תבנית הקידוד כדי להגדיר את המבנה של קבצי CSV.

OGC Map Map Service: מאפשר למשתמשים לגשת מרחוק לתמונות מפה שהוזכרו באמצעות בקשות HTTPS.

שירות כיסוי האינטרנט של OGC: מאפשר למשתמשים לגשת לנתונים גיאו-מרחביים מקוונים בפורמטי נתונים רבים המבוססים על רסטר (למשל סוגי קבצים של GeoTiffs, .img, ENVI (.hdr)).

שירות תכונות האינטרנט של GML: מאפשר למשתמשים לגשת לנתונים גיאו-מרחביים מקוונים ברמת התכונות באמצעות פורמטים כגון Shapefile, GML וכו '.

קיצורים וראשי תיבות

  • ערכים המופרדים באמצעות פסיק CSV
  • ENVI - EN סביבה להדמיה של תמונות
  • GML - שפת סימון גיאוגרפיה
  • HTTPS - פרוטוקול העברת Hypertext מאובטח
  • JSON - סימון אובייקט JavaScript
  • NARA RFC - ארכיון ארכיון רשומות ובקשת הערות
  • NetCDF - טופס נתונים משותף ברשת
  • OGC - קונסורציום גיאו-מרחבי פתוח
  • TIFF - תבנית קובץ תמונה

תיעוד תקני נתונים במטא נתונים

תמונת מסך של קטע סקירת הישויות של רשומת מטא-נתונים המעידה על השימוש ב- Darwin Core.

יש לתעד תקני נתונים ברמת פרמטר וברמת מערך נתונים במילון הנתונים הנלווה וברשומת המטא נתונים. לדוגמא, אם עוקבים אחר תקן התוכן למטא נתונים דיגיטליים גיאו-מרחביים (CSDGM), ניתן לתעד את תקני הנתונים ברמת הנתונים במקטע תיאור סקירה של ישות ותכונות במטא נתונים וניתן לתעד את תקני הנתונים ברמת הפרמטר בישות ו מאפיין תיאור מפורט לכל מאפיין המתואר ברשומת המטא נתונים.

למידע נוסף על מילוני מטא-נתונים ונתונים, ראה יצירת מטא-נתונים ומילוני נתונים.

היכן אוכל למצוא תקני נתונים רלוונטיים אחרים?

בכל סוכנות פדרלית נתונה, יכולות להיות מספר קבוצות מומחים המייצרות סטנדרטים וסמכויות המאשרות אותן, לרוב על סמך נושא המדע. אין קבוצה אחת הקובעת או ממליצה על סטנדרטים עבור ה- USGS.

הנחיות / נורמות לקהילה

תקנים מתפתחים לעיתים קרובות מתוך קהילות עיסוק המתאחדות ומסכימות על פרקטיקות נפוצות. הנה דוגמה לשיטות עבודה מומלצות ומתפתחות שלא אושרו רשמית על ידי רשות תקנים. האם פרויקט ה- USGS שלך משתמש בהנחיות הקהילה שתרצה שנקשר לכאן? צרו קשר עם [email protected]

מה ה מדריך סקר גיאולוגי בארה"ב דורש:

"הנתונים שנאספו והטכניקות בהן משתמשים מדענים של USGS צריכים להתאים או להתייחס לתקנים ופרוטוקולים לאומיים ובינלאומיים אם הם קיימים וכאשר הם רלוונטיים ומתאימים. עבור מערכי נתונים מסוג מסוים, ואם קיימים תקני מטא נתונים לאומיים או בינלאומיים, הנתונים באינדקס עם מטא נתונים המאפשרים גישה ושילוב. "

מדריך סקר USGS פרק SM 502.6 - שיטות מדע בסיסיות: הקרן לניהול נתונים מדעיים מציינת שתכנית לניהול נתונים תכלול סטנדרטים ופעולות המיועדות כמתאימות לפרויקט לרכישה, עיבוד, ניתוח, שימור, פרסום / שיתוף, תיאור וניהול האיכות של, גיבוי, ואבטחת אחזקות הנתונים.


סגנון המפה

בזמן הניווט במפה, שמתם לב שחלק משכבות הנתונים קשה לראות. קווי הרכבת, למשל, הם לבנים ולעתים קרובות משתלבים במידע האחר במפה.

המידע על רחובות, גופי מים ובניינים מגיע ממפת הבסיס. מפת בסיס מספקת מידע הפניה המקשר את הנתונים שלך. ArcGIS Pro כולל מספר שכבות בסיס, כאשר ברירת המחדל היא מפה טופוגרפית עולמית. (תלוי בהגדרות ארגון ArcGIS שלך, ייתכן שיהיה לך מפת בסיס ברירת מחדל שונה).

תשנה את מפת הבסיס לכזו שתדגיש את הנתונים שלך. מפת בסיס כהה יותר תגרום לקווי הרכבת הלבנים להופיע בצורה ברורה יותר.

בעזרת מפת בסיס זו קווי הרכבת בולטים יותר. בשונה ממפת בסיס טופוגרפית, מפת בסיס זו מכילה שתי שכבות. אחת השכבות הללו, הפניה לאפור כהה, מכילה טקסט שמתייג אזורים מסוימים. טקסט זה אינו הכרחי למטרת המפה שלך ועשוי לטשטש כמה תכונות, כך שתכבה אותו.

השכבה כבר לא מופיעה במפה שלך. (כדי לגרום למידע ההפניה להופיע שוב, לחץ שוב על תיבת הסימון.)

האטרקציות התיירותיות מוצגות על המפה כנקודות קטנות שאינן בולטות היטב. מכיוון שהאטרקציות נועדו להיות מוקד של המפה, תשנה את אופן הופעתן.

חלונית הסימבולוגיה מופיעה. סימבולוגיה מגדירה את מראה השכבה. אתה יכול לבחור מגלריה של סמלי ברירת מחדל או להתאים אישית סמל.

הסמלים לאטרקציות תיירותיות משתנים לסמל הנבחר. סמל סיכת הדמעות עוזר להעביר כי האטרקציות התיירותיות הן מקומות מעניינים. 40% מצביעים על כך שהסמל שקוף ב -40%, דבר שימושי במקרה שהסמלים מסתירים את חלקי המפה.

אתה יכול לגרום לסמלים לבלוט יותר על ידי הוספת מתאר והגדלת גודל הסמל.

כדי לראות שם צבע בבוחר הצבעים, הצבע עליו.

הסימבולוגיה החדשה מוחלת על השכבה.

כעת האטרקציות התיירותיות בולטות בצורה ברורה יותר, מבלי להסתיר תכונות מפה אחרות.

אם חשבון ArcGIS שלך משתמש בפורטל ArcGIS Enterprise והורדת את נתוני השכבות, ייתכן שקווי הרכבת ותחנות הרכבת יהיו בעלי סמלים שונים מאלה המוצגים בתמונות הדוגמה. כדי לשנות את סמל קווי הרכבת כך שיתאים לתמונות הדוגמה, לחץ על הסמל שלו כדי לפתוח את חלונית Symbology. בכרטיסייה מאפיינים, בכרטיסיה שכבות, שנה את הצבע לארקטי לבן ולחץ על החל. כדי לשנות את סמל תחנות הרכבת, פתח את חלונית הסימבולוגיה שלה. בכרטיסייה מאפיינים, בכרטיסיית הסמל, שנה את צבע לאפור 80%, צבע המתאר לשחור ורוחב המתאר ל -1.2 נק '. לחץ על החל.


R כ- GIS לכלכלנים

כאן אנו לומדים כיצד חבילת sf מאחסנת נתונים מרחביים יחד עם הגדרה של שלוש מחלקות מפתח של אובייקטים sf: גיאומטריה תכונה פשוטה (sfg), עמודה רשימת גיאומטריה פשוטה (sfc) ותכונה פשוטה (sf). חבילת sf מספקת דרך פשוטה לאחסון מידע גיאוגרפי ואת התכונות של היחידות הגאוגרפיות במערך נתונים יחיד. סוג נתונים מיוחד של מערך נתונים זה נקרא פשוט תכונה (sf). עדיף להסתכל על דוגמה כדי לראות איך זה מושג. אנו משתמשים בגבולות המחוז של צפון קרוליינה עם מאפייני מחוז (איור 2.1).

איור 2.1: גבול מחוז צפון קרוליינה

כפי שניתן לראות למטה, מערך נתונים זה הוא מהמחלקה sf (ו- data.frame בו זמנית).

עכשיו, בואו נסתכל פנימה על nc.

בדיוק כמו data.frame רגיל, אתה רואה מספר משתנים (תכונות) אלא שיש לך בסוף משתנה שנקרא גיאומטריה. כל שורה מייצגת יחידה גיאוגרפית אחת (כאן, מחוז). למחוז אש (בשורה הראשונה) יש שטח של (0.114 ), קוד FIPS של (37009 ) וכן הלאה. והערך בעמודת הגיאומטריה בשורה הראשונה מייצג את המידע הגיאוגרפי של מחוז אש. ערך בעמודה הגיאומטריה הוא גיאומטריית תכונות פשוטה (sfg), שהיא אובייקט (R ) המייצג את המידע הגיאוגרפי של תכונה גיאומטרית אחת (מחוז בדוגמה זו). ישנם סוגים שונים של sfg s (POINT, LINESTRING, POLYGON, MULTIPOLYGON, וכו '). כאן, sfg s המייצגים מחוזות בצפון קרוליינה הם מסוג MULTIPOLYGON. בואו נסתכל בתוך ה- sfg עבור מחוז אש באמצעות st_geometry ().

כפי שאתה יכול לראות, ה- sfg מורכב ממספר נקודות (זוגות של שני מספרים). חיבור הנקודות לפי סדר אחסתן מתווה את הגבול של מחוז אש.

אנו נסתכל מקרוב על סוגים שונים של sfg בחלק הבא.

לבסוף, המשתנה הגיאומטריה הוא רשימה של sfg s בודדים, הנקראת עמודה רשימת גיאומטריה תכונה פשוטה (sfc).

אלמנטים של עמודת רשימת גיאומטריה מורשים להיות שונים במהותם מאלמנטים אחרים 36. בנתוני nc, כל האלמנטים (sfg s) בעמודה הגיאומטריה הם MULTIPOLYGON. עם זאת, יכול להיות שיש לך אובייקטים LINESTRING או POINT מעורבבים עם אובייקטים MULTIPOLYGONS באובייקט sf יחיד אם תרצה בכך.

זה בדיוק כמו אובייקט רשימה רגיל שיכול להכיל סוגים מעורבים של אלמנטים: מספרי, תו וכו '


מבוא

מערכת מידע גיאוגרפית (GIS) יכולה לשמש ככלי לכל תחום המטפל בנתונים הניתנים לחיבור למיקומים גיאוגרפיים, כגון מדינות, אזורים, קהילות או קואורדינטות. המערכות התפתחו במהירות בעבר וכיום ישנן מספר תוכנות שונות אשר ידידותיות יותר מבעבר. GIS עומד להפוך לכלים לכלים.

הצורך בשימוש במערכת זו גם בתחום הרפואה הוטרינרית עולה במהלך העשור האחרון. בשנת 1991 סנסון ואח '. תיאר את המערכות והיישומים האפשריים בתחום הרפואה הווטרינרית. ובכל זאת, היישום הנפוץ ביותר של GIS הוא הפקת מפות תיאוריות. עם זאת, הפוטנציאל של GIS גדול בהרבה. ביקורות שנערכו בתחום הסביבה ובריאות האדם [1] ובתחום בריאות בעלי החיים [9]. GIS נכלל במערכות תומכות החלטות לבקרת מחלות זיהומיות בבעלי חיים [8, 2].

מאמר זה ינסה להציג את הטכנולוגיה והאפשרויות של GIS בכל הקשור למעקב ומעקב אחר מחלות בעלי חיים, וידון בכמה יישומים של GIS בתחום האפידמיולוגיה הווטרינרית בנורווגיה.


מבנה של אובייקטים sf

חבילת sf מיישמת את תקן התכונות הפשוטות ב- R. תקן התכונות הפשוטות משמש לייצוג נתונים וקטוריים גיאוגרפיים (מצטער, אין תמיכה בסריקה כרגע) על ידי תוכנות GIS רבות, כולל PostGIS, GeoJSON ו- ArcGIS. תכונה פשוטה מכילה, לכל הפחות, גיאומטריה הכוללת את הקואורדינטות של נקודה אחת או יותר. תכונות פשוטות עשויות להכיל (ולעתים קרובות גם) קווים המחברים בין הנקודות, CRS ותכונות המשויכות לכל אלמנט גיאוגרפי. כדי להמחיש את המבנה של אובייקטים sf, נתחיל ביצירה ידנית של אובייקט נקודה פשוט מאוד המכיל קואורדינטות ותכונות של כמה ערים באריזונה.

היחידות הבסיסיות של אובייקטים sf נקראות אובייקטים sfg. אובייקטים sfg מספקים את הקואורדינטות, הממד וסוג הגיאומטריה עבור תכונה מרחבית אחת. חבילת sf תומכת בשבעה סוגי גאומטריה (שאמורים להסביר את עצמם למדי):
נקודה
- MULTIPOINT
- LINESTRING
- ריבוי רוחות
פוליגון
- MULTIPOLYGON
- GEOMETRYCOLLECTION (כל שילוב של ששת הסוגים האחרים)

כדי ליצור ידנית אחת משבע הגיאומטריות, אנו משתמשים בפונקציות המתאימות st_point (), st_linestring (), st_multipoint () וכו '(שים לב שכל הפונקציות בחבילה sf מתחילות ב- st_ ). נשתמש בפונקציה st_point () כדי ליצור אובייקטים ספגיים בודדים לארבע ערים באלסקה. לכל הפחות, sf_point () דורש וקטור המכיל את קו האורך והרוחב (בסדר הזה!) של כל נקודה:

בעצמך:


כדי לחלץ את הקואורדינטות של אובייקט sfg, השתמש בפונקציה sf_coordinates ():


קיימות של פורמטים דיגיטליים: תכנון ספריית אוספי הקונגרסים

GeoTIFF הוא סיומת פורמט לאחסון מידע על אזכור גיאוגרפי וקידוד גיאוגרפי בקובץ סריקה תואם TIFF 6.0 על ידי קשירת תמונת סריקה לחלל מודל ידוע או הקרנת מפה. קובץ GeoTIFF הוא קובץ TIFF 6.0 [TIFF_6], ויורש את מבנה הקובץ כמתואר בחלק המקביל למפרט TIFF. פורמט GeoTIFF משתמש במערך מוגדר של תגי TIFF לתיאור מידע קרטוגרפי המשויך לתמונות TIFF שמקורו במערכות הדמיה לוויניות, צילום אוויר סרוק, מפות סרוקות, מודלים לגובה דיגיטלי, או כתוצאה מניתוחים גיאוגרפיים.

GeoTIFF יכולה לאחסן מגוון רחב של מידע על אזכור גיאוגרפי, תוך מתן מענה לצרכי מערכות קואורדינטות גיאוגרפיות כמו גם צפויות. התחזיות הנתמכות כוללות UTM, מטוס מדינת ארה"ב ורשתות לאומיות, כמו גם סוגי ההקרנה הבסיסיים כגון Mercator Transverse, Conformal Conic של Lambert וכו '. GeoTIFF משתמש בגישה של "MetaTag" (GeoKey) כדי לקודד עשרות אלמנטים של מידע לשש פרטיות בלבד תגים (33550, 34264, 33922, 34735, 34736 ו- 34737), תוך ניצול ייצוג פורמט נתונים שאינו תלוי בפלטפורמה TIFF כדי למנוע קשיים במחלף בין פלטפורמות. GeoTIFF משתמש בקודים מספריים לתיאור סוגי הקרנה, מערכות קואורדינטות, נתונים, אליפסואידים וכו 'בתבנית גרסה 1.0, ראה סעיף 2.4. מבנה קובץ ומפתח GeoTIFF והנספחים לפרטי זיהוי תג, מזהה מפתח וקוד מספרי.

כמו פורמט TIFF, GeoTIFF משתמש בקיזוזים של 32 סיביות, מה שמגביל את היקפו ל -4 ג'יגה. הצרכים של GIS, סורקים בפורמט גדול, הדמיה רפואית ותחומים אחרים גרמו לפיתוח של גרסת ה- BigTIFF הגרסה, החורגת ממגבלת ה- TIFF בגודל 4 GB באמצעות קיזוז של 64 סיביות, ובכך יכולה לתמוך בקבצים בגודל של עד 18,000 פטה.

שימוש מקומי

ניסיון LC או אחזקות קיימות ספריית הקונגרס רכשה תמונות קרטוגרפיות בפורמט GeoTIFF לאוספיה. דוגמה מוקדמת הייתה מערך הנתונים הלאומי לכיסוי קרקעות לשנת 1992, שנרכש בתקליטור. כאשר הספרייה רכשה פעם מערכי מפות שוטפים על נייר, רבים מהם נרכשים כעת באופן דיגיטלי. רכישת מפה כזו עשויה לכלול גם GeoTIFF שנוצר על ידי סריקת מפת נייר וגם וקטורציות של המקור כפורמט ESRI_shape או GeoDB_file.
העדפת LC הצהרת הפורמטים המומלצת של ספריית הקונגרס (RFS) כוללת את GeoTIFF כפורמט מועדף עבור GIS Raster ותמונות ממוזערות.

גורמי קיימות

פיתוח המפרט GeoTIFF 1.0 ייצג מאמץ של למעלה מ -160 חברות שונות וארגונים הקשורים לחישה מרחוק, GIS, קרטוגרפיה וסקירה להקמת פורמט מחלף מבוסס TIFF לתמונות רסטר שהוזכרו.

GeoTIFF זוכה לתמיכה רחבה במשך שנים רבות. בשנת 2011, כאשר התבנית תוארה לראשונה באתר זה, חבילות עיבוד GIS / תמונה שתמכו ב- GeoTIFF כללו: dlgv32 של USGS, ESRI ArcInfo, ESRI ArcExplorer, ESRI ArcView, ERDAS IMAGINE, EASI / PACE של PCI, MapInfo, Mapper Global ו- Python ספריית הדמיה.

הדוגמאות הבאות ליישומי תוכנה גיאו-מרחביים מהזרם המרכזי התומכים ב- GeoTIFF הן מתחילת 2020, עם קישורים לרשימות של פורמטים נתמכים: ESRI ArcGIS ומוצרי ESRI אחרים ERDAS IMAGINE (עכשיו מ- Hexagon Geospatial) הגלובלי Mapper MapInfo Professional (עכשיו מבית Pitney Bowes). Widely used software libraries supporting GeoTIFF include: libgeotiff GDAL and Safe Software FME.

USGS and other U.S. government agencies offer many imagery products in GeoTIFF format. Examples available in May 2020 include:

  • Historical Topographic Maps, available through The National Map (TNM) and TopoView.
  • Elevation Products (3DEP), available through The National Map (TNM).
  • National Land Cover Database (NLCD). Available through Multi-Resolution Land Characteristics (MRLC) Consortium Viewer.
  • Landsat 8 Operational Land Imager and Thermal Infrared Sensor Collection 1 Level-1. Available through LandsatLook Viewer, EarthExplorer, and the USGS Global Visualization Viewer (GloVis).
  • Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model (GDEM). Available through NASA's Earthdata Search.
  • ABoVE: MODIS-Derived Daily Mean Blue Sky Albedo for Northern North America, 2000-2017. Available through NASA's Earthdata Search.
  • USGS Digital Orthoquadrangles (DOQ) images, which were published through 2006, now treated as an archive. Individual DOQ images available through EarthExplorer (in the Aerial Imagery category) and the USGS Global Visualization Viewer (GloVis).
  • Imagery from the archive of the National Agriculture Imagery Program (NAIP). Available through Earth Explorer.
  • Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) 1-arc second Global. Available through Earth Explorer.

USGS has been closely involved with the development and promotion of the GeoTIFF format and tools to work with it. Global Mapper software, from Blue Marble Geographics, was developed in conjunction with USGS, and a limited-feature evaluation version of this software is available for download (also formerly known as USGS Digital Data Viewer: dlgv32 Pro). USGS provides a number of Raster Conversion Scripts that convert between GeoTIFF and other raster formats. An earlier standard employed by USGS, the Spatial Data Transfer Standard (SDTS), allowed a GeoTIFF image to be included in a transfer package with other files.

The U.S. DoD (Department of Defense) Information Technology Standards Registry (DISR) provides access to DoD/IC-approved GEO-Standards, including GeoTIFF 1.0. DoD has defined or endorsed profiles of GeoTIFF for particular application contexts. These include NGA.IP.0001 (NGA Implementation Profile for TIFF and GeoTIFF), a specification for the formatting of imagery and gridded data in TIFF format and OGC GML Application Schema-Coverage GeoTIFF Coverage Encoding Profile, v. 1.0, 2014-05-28, a profile of GMLCOV which specifies the usage of the GeoTIFF data format for the encoding of GML coverages.

Various lists of recommended formats for long-term archiving of scientific data include GeoTIFF as a recommended format: from NASA's ESDIS Standards Office (ESO): ESO Standards and Practices from the University of Edinburgh Research Data Service, Choose the Best File Formats from the U.S. National Archives, Format Guidance for the Transfer of Permanent Electronic Records: Geospatial Formats. See also Table 6.6 in Ecological Informatics: Data Management and Knowledge Discovery, Third Edition (2018).

Portions of the GeoTIFF 1.0 specification were copyrighted by Niles Ritter and Mike Ruth. Permission to copy without fee all or part of the specification material is granted provided that the copies are not made or distributed for direct or commercial advantage and the GeoTIFF specific copyright notice appears (see specification copyright notice). TIFF is a registered trademark of Aldus Corp., now owned by Adobe.

No concerns about patents in relation to GeoTIFF use of TIFF tags. No concerns about patents for underlying TIFF_6.

Quality and functionality factors

Excellent support for images with very high spatial resolution. The standard is flexible as to color space and bit depth. In practice, 8-bit grayscale and 24-bit RGB color are common some activities create files with greater than 8 bits per channel (color or grayscale).

The role of a GeoTIFF in normal GIS use is often as a visual base layer. The GeoTIFF format provides enough information that the software can automatically place an image without requirement of any user intervention, such as typing in coordinates, digitizing points, or other labor intensive and technical actions.

Most GeoTIFF-savvy systems look at the geographic information and use it without any requirement that the user know the content of the geographic tags. One aim of GeoTIFF is to reduce the need of users to be geographic experts in order to load a map-projected image or scanned map.

GeoTIFF provides a robust framework for specifying a broad class of existing projected coordinate systems.

GeoTIFF requires support for all documented TIFF 6.0 tag data-types, and in particular requires the IEEE double-precision floating point "DOUBLE" type tag. Most of the parameters for georeferencing will not have sufficient accuracy with single-precision IEEE, nor with RATIONAL format storage.

Projections include UTM, US State Plane and National Grids, as well as the underlying projection types such as Transverse Mercator, Lambert Conformal Conic, etc.

The projection, datums and ellipsoid codes are derived from the EPSG list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), and mechanisms for adding further international projections, datums and ellipsoids has been established.

GeoTIFF is fully extensible, permitting internal, private or proprietary information storage.

As with TIFF, in GeoTIFF private "GeoKeys" and codes may be used, starting with 32768 and above. Unlike the TIFF spec, however, in GeoTIFF these private key-spaces will not be reserved, and are only to be used for private, internal purposes since the GeoTIFF standard arose from the need to avoid multiple proprietary encoding systems, use of private keycode implementations is discouraged.

File type signifiers and format identifiers

Tag ערך הערה
Filename extension tif
tiff
gtiff
All sample file examples in official archive at http://download.osgeo.org/geotiff/samples/ have .tif as extension.
Internet Media Type image/tiff
See also TIFF_6
Pronom PUID fmt/155
See http://www.nationalarchives.gov.uk/pronom/fmt/155.
Wikidata Title ID Q1502796
See https://www.wikidata.org/wiki/Q1502796.

הערות

GeoTIFF projection, datums and ellipsoid codes are derived from the European Petroleum Survey Group (EPSG) list compiled by the Petrotechnical Open Software Corporation (POSC), and mechanisms for adding further international projections, datums and ellipsoids have been established.

The GeoTIFF information content is designed to be compatible with the data decomposition approach used by the National Spatial Data Infrastructure (NSDI) of the U.S. Federal Geographic Data Committee (FGDC).

The GeoTIFF specification requires that TIFF-compliant readers honor the 'byte-order' indicator: this means that 4-byte integers from files created on opposite order machines must be swapped in software, and that 8-byte DOUBLE's must be 8-byte swapped.

GeoTIFF requires reliable support for the TIFF 6.0 "DOUBLE" data-type tag, pertaining to IEEE double-precision floating point data. Most of the parameters for georeferencing will not have sufficient accuracy with single-precision IEEE, nor with RATIONAL format storage. The only other alternative for storing high-precision values would be to encode as ASCII, but this does not conform to TIFF recommendations for data encoding.

According to the specification of GeoTIFF 1.0 dated 2000, " The initial efforts to define a TIFF 'geotie' specification began under the leadership of Ed Grissom at Intergraph, and others in the early 1990's. In 1994 a formal GeoTIFF mailing-list was created and maintained by Niles Ritter at JPL, which quickly grew to over 140 subscribers from government and industry. The purpose of the list is to discuss common goals and interests in developing an industry-wide GeoTIFF standard, and culminated in a conference in March of 1995 hosted by SPOT Image, with representatives from USGS, Intergraph, ESRI, ERDAS, SoftDesk, MapInfo, NASA/JPL, and others, in which the current working proposal for GeoTIFF was outlined. The outline was condensed into a prerelease GeoTIFF specification document by Niles Ritter, and Mike Ruth of SPOT Image. Following discussions with Dr. Roger Lott of the European Petroleum Survey Group (EPSG), the GeoTIFF projection parametrization method was extensively modified, and brought into compatibility with both the POSC Epicentre model, and the Federal Geographic Data Committee (FGDC) metadata approaches."

For many years, the primary website for information about GeoTIFF, including the specification was at http://www.remotesensing.org/geotiff/geotiff.html. See first capture of the GeoTIFF Website by Internet Archive from May 3, 1999. By 2008, this URL redirected to http://geotiff.osgeo.org/, which redirected to http://trac.osgeo.org/geotiff/, hosted by the Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). In late 2016, the use of the remotesensing.org domain as an entry point for the GeoTIFF specification and supporting documentation was terminated. Hosting continued to be provided by OSGeo. Starting in December 2018, https://trac.osgeo.org/geotiff/ indicated that the libgeoTIFF Github repository would be the primary location for maintenance and download of the libgeotiff software. [Note: As of May 2020, http://geotiff.osgeo.org/ redirected to the Github repository and https://trac.osgeo.org/geotiff/ was still actively maintained.]

In September 2019, OGC published version 1.1 of the GeoTIFF standard. Annex H: Backward compatibility states that revision 1.1 of GeoTIFF is aimed at being backward compatible with the 1.0 version both for coordinate reference systems based on EPSG register codes or user-defined coordinate reference systems. Names in the specification for GeoKeys have been updated for consistency with terminology for referencing by coordinates used by ISO TC211 (the ISO committee for standardization in the field of digital geographic information) and the OGC Abstract Specification Topic 2: Referencing by Coordinates. However, the numeric IDs for the keys, as used in GeoTIFF files, are retained.


Alternatives to postcodes: the geography of government

Despite their history, postcodes are comparatively new, and the UK government had already developed its own way of dividing the country into manageable administrative areas – imaginatively called “Administrative Geography”. In existence in some form for more than 1,000 years, the divisions are based on long-standing counties and parish boundaries, which have themselves changed and been sub-divided over the centuries.

These boundaries do not correspond to postcode geography very accurately and it is not unusual for a postcode area to seem misleading when you consider the county on an address, for example the NR postcode (Norwich) doesn’t mean that you necessarily live in the Norfolk administrative county. As such, The Office for National Statistics (ONS) produces a directory of all current and terminated UK postcodes matched against the various UK administrative geographies. This reference source ties postcodes to census and other demographic datasets.


צפו בסרטון: GIS: Mapping your World (אוֹקְטוֹבֶּר 2021).