Географическая информационная система - Geographic information system

Базовая концепция ГИС

А географическая информационная система (ГИС) представляет собой концептуальную основу, которая дает возможность фиксировать и анализировать пространственный и географические данные. ГИС-приложения (или ГИС-приложения) - это компьютерные инструменты, которые позволяют пользователю создавать интерактивные запросы (пользовательские поисковые запросы), хранить и редактировать пространственные и непространственные данные, анализировать вывод пространственной информации и визуально обмениваться результатами этих операций. представляя их в виде карт.[1][2][3]

Географическая информатика (или GIScience) - научное изучение географических концепций, приложений и систем - также обычно инициализируется как ГИС.[4]

Географические информационные системы используются в различных технологиях, процессах, методах и методах. Он связан с различными операциями и многочисленными приложениями, которые касаются: проектирования, планирования, управления, транспорта / логистики, страхования, телекоммуникаций и бизнеса.[2] По этой причине ГИС и разведка местоположения приложения лежат в основе сервисов с поддержкой определения местоположения, основанных на географическом анализе и визуализации.

ГИС предоставляет возможность связывать ранее несвязанную информацию, используя местоположение в качестве «ключевой индексной переменной». Места и пределы, которые находятся в пространство-время, могут быть записаны через дату и время возникновения, а также x, y и z координаты; представляющий, долгота (Икс), широта (у), и высота (z). Все земные пространственно-временные привязки местоположения и протяженности должны быть связаны друг с другом и, в конечном счете, с «реальным» физическим местоположением или протяженностью. Эта ключевая характеристика ГИС начала открывать новые возможности для научных исследований и исследований.

История и развитие

Фраза «географическая информационная система» была придумана Роджер Томлинсон в 1968 г., когда он опубликовал научную статью «Географическая информационная система для регионального планирования».[5] Томлинсон, признанный «отцом ГИС»,[6] ему приписывают возможность создания первой компьютеризированной ГИС в результате его работы над Географическая информационная система Канады в 1963 году. В конце концов, Томлинсон создал основу для базы данных, которая была способна хранить и анализировать огромные объемы данных; что привело к тому, что канадское правительство смогло реализовать свою Национальную программу управления землепользованием.[7][6]

Э. В. Гилберт версия (1958 г.) Джон Сноу карта 1855 г. Сохо холера вспышка, показывающая кластеры случаев холеры в Лондон эпидемия 1854 г.

Один из первых известных случаев использования пространственного анализа пришел из области эпидемиология в "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Сена " (1832).[8] Французский географ и картограф, Шарль Пике, создал карту, на которой сорок восемь округов в Париж, с помощью полутон цветовые градиенты, чтобы обеспечить визуальное представление количества зарегистрированных смертей из-за холера, на каждые 1000 жителей.

В 1854 г. Джон Сноу, эпидемиолог и врач, смог определить источник вспышки холеры в г. Лондон за счет использования пространственного анализа. Сноу удалось добиться этого, нанеся на карту местности местонахождение каждого пострадавшего, а также близлежащие источники воды. После того, как эти точки были отмечены, он смог определить источник воды в кластере, ответственный за вспышку. Это было одно из первых успешных применений географической методологии для определения источника вспышки в эпидемиологии. Хотя основные элементы топография и тема существовала ранее в картография Карта Сноу была уникальной из-за использования им картографических методов не только для изображения, но и для анализа скоплений географически зависимых явлений.

В начале 20 века появились фотоцинкография, что позволило разбить карты на слои, например, один слой для растительности, а другой для воды. Это особенно использовалось для печати контуров - рисование их было трудоемкой задачей, но наличие их на отдельном слое означало, что с ними можно было работать без других слоев, чтобы запутать рисовальщик. Первоначально эта работа была нарисована на стеклянных пластинах, но позже пластиковая пленка была представлена, с такими преимуществами, как легкость, меньшее пространство для хранения и меньшая хрупкость. Когда все слои были закончены, они были объединены в одно изображение с помощью большой технологической камеры. С появлением цветной печати идея слоев также использовалась для создания отдельных печатных форм для каждого цвета. Хотя использование слоев намного позже стало одной из основных характерных черт современной ГИС, только что описанный фотографический процесс сам по себе не считается ГИС - карты были просто изображениями без базы данных, с которой можно было бы связать их.

На заре ГИС следует отметить два дополнительных события: публикация Яна МакХарга "Дизайн с природой » [9] и его метод наложения карты и введение уличной сети в систему DIME (двойное независимое кодирование карт) Бюро переписи населения США.[10]

Компьютерное железо развитие стимулировано ядерное оружие К началу 1960-х исследования привели к созданию универсальных компьютерных «картографических» приложений.[11]

В 1960 году первая в мире действующая ГИС была разработана в Оттава, Онтарио, Канада, Федеральным департаментом лесного хозяйства и развития сельских районов. Разработано Dr. Роджер Томлинсон, это называлось Географическая информационная система Канады (CGIS) и использовался для хранения, анализа и обработки данных, собранных для Канадская земельная инвентаризация - попытка определить возможности земли для сельских районов Канады путем отображения информации о почвы, сельское хозяйство, отдых, дикая природа, водоплавающая птица, лесное хозяйство и землепользование в масштабе 1:50 000. Для анализа разрешений был также добавлен рейтинг классификации.

CGIS был улучшением по сравнению с приложениями "компьютерного картографирования", поскольку предоставлял возможности для наложения, измерения и оцифровка / сканирование. Он поддерживал национальную систему координат, охватывающую весь континент, с кодами линий как дуги имеющий истинный встроенный топология и он хранил атрибуты и информацию о местоположении в отдельных файлах. В результате Томлинсон стал известен как «отец ГИС», особенно за использование наложений для продвижения пространственного анализа конвергентных географических данных.[12]

CGIS просуществовала до 1990-х годов и создала большую цифровую базу данных земельных ресурсов в Канаде. Он был разработан как мэйнфрейм -система для поддержки планирования и управления ресурсами на федеральном и региональном уровнях. Его сильной стороной был общеконтинентальный анализ сложных наборы данных. CGIS никогда не поступала в продажу.

В 1964 году Ховард Т. Фишер основал Лабораторию компьютерной графики и пространственного анализа Гарвардская высшая школа дизайна (LCGSA 1965–1991), где был разработан ряд важных теоретических концепций обработки пространственных данных, и который к 1970-м годам распространил оригинальный программный код и системы, такие как SYMAP, GRID и ODYSSEY, которые служили источниками для последующей коммерческой развитие - в университеты, исследовательские центры и корпорации по всему миру.[13]

К концу 1970-х годов две общедоступные ГИС-системы (МОХ и ТРАВА ГИС ) находились в разработке, и к началу 1980-х годов компания M&S Computing (позже Интерграф ) вместе с Bentley Systems Incorporated для CAD платформа, Институт исследования экологических систем (ESRI ), КАРИС (Компьютерная информационная система ресурсов), Корпорация MapInfo и ERDAS (система анализа данных о ресурсах Земли) появились как коммерческие поставщики программного обеспечения ГИС, успешно включив многие функции CGIS, сочетая подход первого поколения к разделению пространственной и атрибутивной информации с подходом второго поколения к организации данных атрибутов в структуры баз данных.[14]

В 1986 г. была создана система отображения и анализа карт (MIDAS), первый настольный ГИС-продукт. [15] был выпущен для ДОС Операционная система. В 1990 году он был переименован в MapInfo для Windows, когда он был перенесен на Майкрософт Виндоус Платформа. Это положило начало процессу переноса ГИС из исследовательского отдела в бизнес-среду.

К концу 20-го века быстрый рост различных систем был консолидирован и стандартизирован на относительно небольшом количестве платформ, и пользователи начали изучать возможность просмотра данных ГИС через Интернет, требующие формата данных и стандартов передачи. В последнее время растет число бесплатные пакеты ГИС с открытым исходным кодом работают в различных операционных системах и могут быть настроены для выполнения конкретных задач. Все чаще геопространственные данные и картографические приложения доступны через Всемирная паутина (видеть Список программного обеспечения ГИС § ГИС как услуга ).[16]

Техники и технологии

Современные ГИС-технологии используют цифровую информацию, для чего используются различные методы создания цифровых данных. Самый распространенный метод создания данных - оцифровка, где печатная копия карта или план съемки передаются на цифровой носитель с помощью программы САПР и возможностей географической привязки. Благодаря широкой доступности орто-ректифицированные изображения (со спутников, самолетов, вертолетов и беспилотных летательных аппаратов) оперативная оцифровка становится основным средством извлечения географических данных. Оцифровка Heads-Up включает в себя отслеживание географических данных непосредственно поверх аэрофотоснимков вместо традиционного метода отслеживания географической формы на отдельном оцифровочный планшет (оцифровка вниз головой).[требуется разъяснение ]

Геообработка ГИС-операция, используемая для управления пространственными данными. Типичная операция геообработки требует ввода набор данных, выполняет операцию с этим набором данных и возвращает результат операции в виде выходного набора данных. Общие операции геообработки включают наложение географических объектов, выбор и анализ объектов, топология обработка, растр обработка и преобразование данных. Геообработка позволяет определять, управлять и анализировать информацию, используемую для принятия решений.[17]

Связь информации из разных источников

ГИС использует пространственно-временные (пространство-время ) в качестве ключевой индексной переменной для всей остальной информации. Подобно тому, как реляционная база данных, содержащая текст или числа, может связывать множество различных таблиц с помощью общих ключевых индексных переменных, ГИС может связывать в противном случае несвязанную информацию, используя местоположение в качестве ключевой индексной переменной. Ключ - это местоположение и / или протяженность в пространстве-времени.

Любая переменная, которая может быть расположена в пространстве, а все чаще и во времени, может быть указана с помощью ГИС. Местоположение или протяженность в пространстве-времени Земли могут быть записаны как даты / время появления, а x, y и z координаты представляющий, долгота, широта, и высота, соответственно. Эти координаты ГИС могут представлять другие количественные системы пространственно-временной привязки (например, номер кадра фильма, станцию ​​измерения потока, отметку мили на шоссе, контрольный ориентир геодезиста, адрес здания, перекресток улиц, входные ворота, зондирование глубины воды, POS или же CAD источник чертежа / единицы). Единицы, применяемые к записанным пространственно-временным данным, могут сильно различаться (даже при использовании одних и тех же данных, см. картографические проекции ), но все наземные пространственно-временные ссылки на местоположение и протяженность в идеале должны быть связаны друг с другом и, в конечном счете, с «реальным» физическим местоположением или протяженностью в пространстве-времени.

Связанные с точной пространственной информацией, можно проанализировать, интерпретировать и представить невероятное разнообразие реальных и прогнозируемых прошлых или будущих данных.[18] Эта ключевая характеристика ГИС начала открывать новые возможности для научных исследований поведения и моделей реальной информации, которые ранее не рассматривались систематически. коррелированный.

Неопределенности ГИС

Точность ГИС зависит от исходных данных и от того, как они закодированы для обращения к данным. Геодезисты смогли обеспечить высокий уровень точности позиционирования, используя GPS -производные позиции.[19] Цифровые изображения местности и аэрофотоснимки высокого разрешения,[20] мощные компьютеры и веб-технологии меняют качество, полезность и ожидания от ГИС для обслуживания общества в широком масштабе, но, тем не менее, есть и другие исходные данные, которые влияют на общую точность ГИС, например, бумажные карты, хотя они могут иметь ограниченное применение для достижения желаемая точность.

При разработке цифровой топографической базы данных для ГИС, топографические карты являются основным источником, а аэрофотосъемка и спутниковые снимки являются дополнительными источниками для сбора данных и определения атрибутов, которые могут быть отображены в слоях на факсимиле местоположения в масштабе. Масштаб карты и тип представления географической области рендеринга[требуется разъяснение ] являются очень важными аспектами, так как информационное наполнение зависит в основном от набора масштаба и, как следствие, возможности размещения представлений карты. Чтобы оцифровать карту, карту необходимо проверить в пределах теоретических размеров, затем отсканировать в растровый формат, и результирующим растровым данным необходимо придать теоретический размер. резинка листовой / сновальный технологический процесс.

Количественный анализ карт позволяет сосредоточить внимание на вопросах точности. Электронное и другое оборудование, используемое для измерений в ГИС, намного точнее, чем машины для обычного анализа карт. Все географические данные по своей природе неточны, и эти неточности будут распространяться через ГИС-операции способами, которые трудно предсказать.

Представление данных

Данные ГИС представляют собой реальные объекты (такие как дороги, землепользование, возвышенность, деревья, водные пути и т. Д.) С цифровыми данными, определяющими сочетание. Реальные объекты можно разделить на две абстракции: дискретные объекты (например, дом) и непрерывные поля (например, количество осадков или высоты). Традиционно существует два широких метода хранения данных в ГИС для обоих типов ссылок на отображение абстракций: растровые изображения и вектор. Точки, линии и многоугольники - это ссылки на атрибуты отображаемого местоположения. Новый гибридный метод хранения данных - это метод определения облаков точек, которые объединяют трехмерные точки с RGB информацию в каждой точке, возвращая "3D цветное изображение Таким образом, тематические карты ГИС становятся все более и более реалистичными и визуально описывающими то, что они намеревались показать или определить.

Список популярных форматов файлов ГИС, таких как шейп-файлы, видеть Форматы файлов ГИС § Популярные форматы файлов ГИС.

Сбор данных

Пример оборудования для отображения (GPS и лазерный дальномер ) и сбор данных (прочный компьютер ). Текущая тенденция для географических информационных систем (ГИС) заключается в том, что точное картографирование и анализ данных выполняются в полевых условиях. Изображенное оборудование (полевая карта технология) используется в основном для инвентаризация леса, мониторинг и картографирование.

Сбор данных - ввод информации в систему - отнимает много времени у специалистов по ГИС. Существует множество методов, используемых для ввода данных в ГИС, где они хранятся в цифровом формате.

Существующие данные напечатаны на бумаге или ПЭТ пленка карты могут быть оцифрованный или сканированные для получения цифровых данных. Дигитайзер производит вектор data как оператор отслеживает точки, линии и границы многоугольника на карте. Сканирование Результатом карты являются растровые данные, которые затем можно обрабатывать для получения векторных данных.

Опрос данные могут быть напрямую введены в ГИС из цифровых систем сбора данных на геодезических инструментах с использованием метода, называемого координатная геометрия (COGO). Позиции от глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS ) подобно спутниковая система навигации также могут быть собраны и затем импортированы в ГИС. Текущая тенденция в сборе данных дает пользователям возможность использовать полевые компьютеры с возможностью редактирования данных в реальном времени с помощью беспроводных подключений или отключенных сеансов редактирования.[21] Это было улучшено доступностью недорогих картографических устройств GPS с дециметровой точностью в реальном времени. Это устраняет необходимость в постобработке, импорте и обновлении данных в офисе после сбора данных на местах. Это включает в себя возможность включать позиции, собранные с помощью лазерный дальномер. Новые технологии также позволяют пользователям создавать карты, а также проводить анализ непосредственно в полевых условиях, что делает проекты более эффективными и более точными.

Дистанционно ощущаемый данные также играют важную роль в сборе данных и состоят из датчиков, прикрепленных к платформе. Датчики включают камеры, цифровые сканеры и лидар, а платформы обычно состоят из самолетов и спутники. В Англии в середине 1990-х годов гибридные воздушные змеи и воздушные шары назывались геликиты впервые применил компактные бортовые цифровые камеры в качестве бортовых геоинформационных систем. Программное обеспечение для измерений с самолета с точностью до 0,4 мм использовалось для связывания фотографий и измерения земли. Геликиты недороги и собирают более точные данные, чем самолеты. Геликиты можно использовать на дорогах, железных дорогах и в городах, где беспилотные летательные аппараты (БПЛА) запрещены.

В последнее время сбор данных с воздуха стал более доступным благодаря миниатюрные БПЛА и дроны. Например, Аэрионский разведчик был использован для нанесения на карту территории площадью 50 акров с расстояние до образца земли 1 дюйм (2,54 см) всего за 12 минут.[22]

Большая часть цифровых данных в настоящее время поступает из интерпретация фотографий аэрофотоснимков. Рабочие станции с электронным копированием используются для оцифровки функций непосредственно с стереопары цифровых фотографий. Эти системы позволяют собирать данные в двух и трех измерениях, с измерением высоты непосредственно от стереопары, используя принципы фотограмметрия. Аналоговые аэрофотоснимки необходимо сканировать перед вводом в систему электронного копирования, для высококачественных цифровых камер этот шаг пропускается.

спутник дистанционное зондирование предоставляет еще один важный источник пространственных данных. Здесь спутники используют различные пакеты датчиков для пассивного измерения коэффициента отражения от частей электромагнитный спектр или радиоволны, исходящие от активного датчика, например радара. Дистанционное зондирование собирает растровые данные, которые затем могут быть обработаны с использованием различных каналов для идентификации объектов и классов, представляющих интерес, например, земного покрова.

Веб-майнинг это новый метод сбора пространственных данных. Исследователи создают приложение веб-краулера для агрегирования необходимых пространственных данных из паутина.[23] Например, точное географическое местоположение или район проживания квартир можно получить на веб-сайтах, посвященных недвижимости.

Когда данные собираются, пользователь должен учитывать, должны ли данные быть получены с относительной или абсолютной точностью, поскольку это может повлиять не только на то, как информация будет интерпретироваться, но и на стоимость сбора данных.

После ввода данных в ГИС данные обычно требуют редактирования, удаления ошибок или дальнейшей обработки. Для векторных данных их необходимо сделать «топологически правильными», прежде чем их можно будет использовать для расширенного анализа. Например, в дорожной сети линии должны соединяться с узлами на перекрестке. Также должны быть устранены такие ошибки, как недолеты и перерегулирования. Для отсканированных карт, возможно, потребуется удалить дефекты на исходной карте. растр. Например, пятнышко грязи может соединить две линии, которые не следует соединять.

Преобразование из растрового в векторные

ГИС может выполнять реструктуризацию данных для преобразования данных в различные форматы. Например, ГИС можно использовать для преобразования карты спутникового изображения в векторную структуру путем создания линий вокруг всех ячеек с одинаковой классификацией, при этом определяя пространственные отношения ячеек, такие как смежность или включение.

Более продвинутая обработка данных может происходить с обработка изображений, метод, разработанный в конце 1960-х годов НАСА и частный сектор, чтобы обеспечить повышение контрастности, передачу ложных цветов и множество других методов, включая использование двумерных Преобразования Фурье. Поскольку цифровые данные собираются и хранятся по-разному, два источника данных могут быть несовместимы не полностью. Итак, ГИС должна уметь конвертировать географические данные от одной конструкции к другой. При этом неявные предположения, лежащие в основе различных онтологий и классификаций, требуют анализа.[24] Онтологии объектов приобрели все большее значение в результате объектно-ориентированного программирования и постоянная работа Барри Смит и коллеги.

Проекции, системы координат и регистрация

Земля может быть представлена ​​различными моделями, каждая из которых может предоставлять различный набор координат (например, широту, долготу, высоту) для любой данной точки на поверхности Земли. Самая простая модель - предположить, что Земля представляет собой идеальную сферу. По мере накопления новых измерений Земли модели Земли становились все более сложными и точными. На самом деле есть модели под названием данные которые применяются к различным областям земли для обеспечения повышенной точности, например Североамериканский датум 1983 г. для измерений в США, а Мировая геодезическая система для измерений по всему миру.

Широта и долгота на карте, составленной относительно местной системы координат, могут не совпадать с данными, полученными из Приемник GPS. Для преобразования координат из одной системы координат в другую требуется преобразование датума например, Преобразование Гельмерта, хотя в определенных ситуациях простой перевод может быть достаточно.[25]

В популярном программном обеспечении ГИС данные, спроецированные по широте / долготе, часто представляются как Географическая система координат. Например, данные по широте / долготе, если датумом является «Североамериканский датум 1983 года», обозначаются как «GCS North American 1983».

Пространственный анализ с ГИС

Пространственный анализ ГИС - быстро меняющаяся область, и пакеты ГИС все чаще включают аналитические инструменты в качестве стандартных встроенных средств, в качестве дополнительных наборов инструментов, в качестве надстроек или «аналитиков». Во многих случаях они предоставляются исходными поставщиками программного обеспечения (коммерческими поставщиками или совместными некоммерческими группами разработчиков), в то время как в других случаях средства были разработаны и предоставлены третьими сторонами. Кроме того, многие продукты предлагают комплекты разработки программного обеспечения (SDK), языки программирования и языковую поддержку, средства создания сценариев и / или специальные интерфейсы для разработки собственных аналитических инструментов или вариантов. Повышенная доступность создала новое измерение для бизнес-аналитика называется "пространственный интеллект "который при открытой доставке через интранет демократизирует доступ к географическим данным и данным социальных сетей. Геопространственный интеллект, основанный на пространственном анализе ГИС, также стал ключевым элементом безопасности. ГИС в целом можно описать как преобразование в векторное представление или в любой другой процесс оцифровки.

Наклон и аспект

Склон может быть определен как крутизна или уклон единицы местности, обычно измеряемая как угол в градусах или процентах. Аспект может быть определено как направление, в котором сталкивается единица местности. Аспект обычно выражается в градусах от севера. Уклон, аспект и кривизна поверхности в анализе ландшафта получаются из операций по соседству с использованием значений высоты соседних соседей ячейки.[26] Уклон - это функция разрешения, и всегда следует указывать пространственное разрешение, используемое для расчета уклона и аспекта.[27] Различные авторы сравнивали методы расчета уклона и аспекта.[28][29][30]

Следующий метод можно использовать для определения уклона и аспекта:
Возвышение в точке или единице местности будет иметь перпендикулярные касательные (наклон), проходящие через точку в направлениях восток-запад и север-юг. Эти две касательные дают две составляющие, ∂z / ∂x и ∂z / ∂y, которые затем используются для определения общего направления уклона и его аспекта. Градиент определяется как векторная величина с компонентами, равными частным производным поверхности в направлениях x и y.[31]

Расчет общего уклона сетки 3 × 3 S и аспект А для методов, определяющих компоненты восток-запад и север-юг, используйте следующие формулы соответственно:

Чжоу и Лю[30] опишите другую формулу для расчета аспекта следующим образом:

Анализ данных

Это сложно связать водно-болотные угодья сопоставляется с осадки суммы, зарегистрированные в разных точках, таких как аэропорты, телевизионные станции и школы. Однако ГИС можно использовать для изображения двух- и трехмерных характеристик земной поверхности, недр и атмосферы с информационных точек. Например, ГИС может быстро создать карту с изоплета или же контурные линии которые указывают на разное количество осадков. Такую карту можно представить как контурную карту осадков. Многие сложные методы позволяют оценить характеристики поверхностей по ограниченному количеству точечных измерений. Двумерная контурная карта, созданная при моделировании поверхности измерений точек дождя, может быть наложена и проанализирована с любой другой картой в ГИС, охватывающей ту же территорию. Эта карта, созданная с помощью ГИС, может затем предоставить дополнительную информацию, например, о жизнеспособности сила воды потенциал как Возобновляемая энергия источник. Точно так же ГИС можно использовать для сравнения других Возобновляемая энергия ресурсы, чтобы найти лучший географический потенциал для региона.[32]

Кроме того, из серии трехмерных точек, или цифровая модель рельефа, изоплетные линии, представляющие изолинии высот, могут быть построены вместе с анализом уклона, затененный рельеф, и другие продукты для высот. Водоразделы можно легко определить для любого заданного участка, вычислив все области, прилегающие и поднимающиеся в гору от любой заданной точки интереса. Точно так же ожидаемый тальвег То, где поверхностные воды хотели бы перемещаться прерывистыми и постоянными потоками, можно рассчитать на основе данных о высоте в ГИС.

Топологическое моделирование

ГИС может распознавать и анализировать пространственные отношения, существующие в пространственных данных, хранящихся в цифровом виде. Эти топологический взаимосвязи позволяют выполнять сложное пространственное моделирование и анализ. Топологические отношения между геометрическими объектами традиционно включают смежность (что к чему примыкает), включение (что что окружает) и близость (насколько близко одно к другому).

Геометрические сети

Геометрические сети представляют собой линейные сети объектов, которые можно использовать для представления взаимосвязанных объектов и для выполнения на них специального пространственного анализа. Геометрическая сеть состоит из ребер, которые соединяются в точках соединения, аналогично графики по математике и информатике. Как и в случае с графами, ребрам сети могут быть присвоены вес и поток, что можно использовать для более точного представления различных взаимосвязанных функций. Геометрические сети часто используются для моделирования дорожных сетей и общественная полезность сети, такие как электрические, газовые и водные сети. Сетевое моделирование также обычно используется в планирование транспортировки, гидрология моделирование и инфраструктура моделирование.

Гидрологическое моделирование

Гидрологические модели ГИС могут обеспечить пространственный элемент, которого нет в других гидрологических моделях, с анализом переменных, таких как уклон, аспект и водораздел или площадь водосбора.[33] Анализ ландшафта имеет фундаментальное значение для гидрологии, поскольку вода всегда течет по склону.[33] В качестве основного анализа местности цифровая модель рельефа (ЦМР) включает в себя расчет уклона и аспекта, ЦМР очень полезны для гидрологического анализа. Затем наклон и аспект могут использоваться для определения направления поверхностного стока и, следовательно, накопления стока для образования ручьев, рек и озер. Области расходящегося потока также могут дать четкое указание на границы водосбора. После создания матрицы направления потока и накопления можно выполнять запросы, которые показывают зоны влияния или распространения в определенной точке.[33] В модель можно добавить больше деталей, таких как неровность местности, типы растительности и типы почвы, которые могут влиять на скорость инфильтрации и эвапотранспирации и, следовательно, влиять на поверхностный поток. Одно из основных применений гидрологического моделирования - исследования загрязнения окружающей среды. Другие применения гидрологического моделирования включают: картографирование подземных и поверхностных вод, а также карты риска наводнений.

Картографическое моделирование

Пример использования слоев в ГИС-приложении. В этом примере слой лесного покрова (светло-зеленый) образует нижний слой с топографическим слоем (контурными линиями) поверх него. Далее идет слой стоячей воды (пруд, озеро), затем слой текущей воды (ручей, река), за которым следует пограничный слой и, наконец, слой дороги сверху. Порядок очень важен для правильного отображения конечного результата. Обратите внимание, что пруды наслоены под потоками, так что линия потока может быть видна над одним из прудов.

Дана Томлин вероятно, ввел термин «картографическое моделирование» в свою докторскую диссертацию (1983); позже он использовал это в названии своей книги, Географические информационные системы и картографическое моделирование (1990).[34]Картографическое моделирование относится к процессу, в котором несколько тематических слои одной и той же площади производятся, обрабатываются и анализируются. Томлин использовал растровые слои, но метод наложения (см. Ниже) можно использовать и в более общем плане. Операции со слоями карты могут быть объединены в алгоритмы и, в конечном итоге, в модели моделирования или оптимизации.

Наложение карты

Комбинация нескольких наборов пространственных данных (точек, линий или полигоны ) создает новый выходной векторный набор данных, визуально похожий на наложение нескольких карт одного и того же региона. Эти наложения похожи на математические Диаграмма Венна накладки. А союз Overlay объединяет географические объекты и таблицы атрибутов обоих входных данных в один новый выходной файл. An пересекаться overlay определяет область, в которой оба входа перекрываются, и сохраняет набор полей атрибутов для каждого. А симметричная разница Overlay определяет область вывода, которая включает в себя общую площадь обоих входов, за исключением области перекрытия.

Извлечение данных - это процесс ГИС, аналогичный векторному наложению, хотя его можно использовать как при анализе векторных, так и растровых данных. Вместо того, чтобы комбинировать свойства и характеристики обоих наборов данных, извлечение данных включает использование «вырезки» или «маски» для извлечения характеристик одного набора данных, которые попадают в пространственный экстент другого набора данных.

При анализе растровых данных наложение наборов данных выполняется с помощью процесса, известного как «локальная операция над несколькими растрами» или «алгебра карт ", с помощью функции, которая объединяет значения каждого растра матрица. Эта функция может взвешивать одни исходные данные больше, чем другие, благодаря использованию «индексной модели», которая отражает влияние различных факторов на географическое явление.

Геостатистика

Геостатистика это раздел статистики, который имеет дело с полевыми данными, пространственными данными с непрерывным индексом. Он предоставляет методы для моделирования пространственной корреляции и прогнозирования значений в произвольных местах (интерполяция).

Когда явления измеряются, методы наблюдения определяют точность любого последующего анализа. Из-за характера данных (например, схемы дорожного движения в городской среде; погодные условия на Тихий океан ), при измерении всегда теряется постоянная или динамическая точность. Эта потеря точности определяется масштабом и распределением сбора данных.

Чтобы определить статистическую релевантность анализа, определяется среднее значение, так что точки (градиенты) за пределами любого непосредственного измерения могут быть включены для определения их прогнозируемого поведения. Это связано с ограничениями применяемых статистических методов и методов сбора данных, а также требуется интерполяция для прогнозирования поведения частиц, точек и местоположений, которые нельзя измерить напрямую.

Модель Hillshade, полученная из цифровая модель рельефа области Валестра в северных Апеннинах (Италия)

Интерполяция - это процесс создания поверхности, обычно набора растровых данных, путем ввода данных, собранных в нескольких точках выборки. Существует несколько форм интерполяции, каждая из которых обрабатывает данные по-разному, в зависимости от свойств набора данных. При сравнении методов интерполяции в первую очередь следует учитывать, изменятся ли исходные данные (точные или приблизительные). Далее следует вопрос о том, является ли метод субъективным, человеческим или объективным. Затем есть характер переходов между точками: резкие они или постепенные. Наконец, есть ли метод глобальный (он использует весь набор данных для формирования модели) или локальный, когда алгоритм повторяется для небольшого участка местности.

Интерполяция является оправданным измерением из-за принципа пространственной автокорреляции, который признает, что данные, собранные в любом месте, будут иметь большое сходство или влияние на эти местоположения в непосредственной близости от него.

Цифровые модели высот, триангулированные нерегулярные сети, алгоритмы обнаружения края, Thiessen polygons, Анализ Фурье, (weighted) moving averages, inverse distance weighting, kriging, сплайн, и trend surface analysis are all mathematical methods to produce interpolative data.

Геокодирование адреса

Geocoding is interpolating spatial locations (X,Y coordinates) from street addresses or any other spatially referenced data such as Zip коды, parcel lots and address locations. A reference theme is required to геокодировать individual addresses, such as a road centerline file with address ranges. The individual address locations have historically been interpolated, or estimated, by examining address ranges along a road segment. These are usually provided in the form of a table or database. The software will then place a dot approximately where that address belongs along the segment of centerline. For example, an address point of 500 will be at the midpoint of a line segment that starts with address 1 and ends with address 1,000. Geocoding can also be applied against actual parcel data, typically from municipal tax maps. In this case, the result of the geocoding will be an actually positioned space as opposed to an interpolated point. This approach is being increasingly used to provide more precise location information.

Обратное геокодирование

Reverse geocoding is the process of returning an estimated адрес улицы number as it relates to a given coordinate. For example, a user can click on a road centerline theme (thus providing a coordinate) and have information returned that reflects the estimated house number. This house number is interpolated from a range assigned to that road segment. If the user clicks at the середина of a segment that starts with address 1 and ends with 100, the returned value will be somewhere near 50. Note that reverse geocoding does not return actual addresses, only estimates of what should be there based on the predetermined range.

Многокритериальный анализ решений

Coupled with GIS, многокритериальный анализ решений methods support decision-makers in analysing a set of alternative spatial solutions, such as the most likely ecological habitat for restoration, against multiple criteria, such as vegetation cover or roads. MCDA uses decision rules to aggregate the criteria, which allows the alternative solutions to be ranked or prioritised.[35] GIS MCDA may reduce costs and time involved in identifying potential restoration sites.

Data output and cartography

Картография is the design and production of maps, or visual representations of spatial data. The vast majority of modern cartography is done with the help of computers, usually using GIS but production of quality cartography is also achieved by importing layers into a design program to refine it. Most GIS software gives the user substantial control over the appearance of the data.

Cartographic work serves two major functions:

First, it produces graphics on the screen or on paper that convey the results of analysis to the people who make decisions about resources. Wall maps and other graphics can be generated, allowing the viewer to visualize and thereby understand the results of analyses or simulations of potential events. Web Map Servers facilitate distribution of generated maps through web browsers using various implementations of web-based application programming interfaces (AJAX, Ява, Вспышка, так далее.).

Second, other database information can be generated for further analysis or use. An example would be a list of all addresses within one mile (1.6 km) of a toxic spill.

Graphic display techniques

Traditional maps are abstractions of the real world, a sampling of important elements portrayed on a sheet of paper with symbols to represent physical objects. People who use maps must interpret these symbols. Топографические карты show the shape of land surface with контурные линии или с shaded relief.

Today, graphic display techniques such as затенение на основе высота in a GIS can make relationships among map elements visible, heightening one's ability to extract and analyze information. For example, two types of data were combined in a GIS to produce a perspective view of a portion of Округ Сан-Матео, Калифорния.

  • В digital elevation model, consisting of surface elevations recorded on a 30-meter horizontal grid, shows high elevations as white and low elevation as black.
  • Сопровождающий Ландсат Thematic Mapper image shows a false-color infrared image looking down at the same area in 30-meter pixels, or picture elements, for the same coordinate points, pixel by pixel, as the elevation information.

A GIS was used to register and combine the two images to оказывать the three-dimensional perspective view looking down the Сан-Андреас разлом, using the Thematic Mapper image pixels, but shaded using the elevation of the формы рельефа. The GIS display depends on the viewing point of the наблюдатель and time of day of the display, to properly render the shadows created by the sun's rays at that latitude, longitude, and time of day.

An archeochrome is a new way of displaying spatial data. It is a thematic on a 3D map that is applied to a specific building or a part of a building. It is suited to the visual display of heat-loss data.

Spatial ETL

Spatial ETL tools provide the data processing functionality of traditional извлечь, преобразовать, загрузить (ETL) software, but with a primary focus on the ability to manage spatial data. They provide GIS users with the ability to translate data between different standards and proprietary formats, whilst geometrically transforming the data en route. These tools can come in the form of add-ins to existing wider-purpose software such as электронные таблицы.

GIS data mining

GIS or spatial сбор данных is the application of data mining methods to spatial data. Data mining, which is the partially automated search for hidden patterns in large databases, offers great potential benefits for applied GIS-based decision making. Typical applications include environmental monitoring. A characteristic of such applications is that spatial correlation between data measurements require the use of specialized algorithms for more efficient data analysis.[36]

Приложения

The implementation of a GIS is often driven by jurisdictional (such as a city), purpose, or application requirements. Generally, a GIS implementation may be custom-designed for an organization. Hence, a GIS deployment developed for an application, jurisdiction, enterprise, or purpose may not be necessarily совместимый or compatible with a GIS that has been developed for some other application, jurisdiction, enterprise, or purpose.[37]

GIS provides, for every kind of location-based organization, a platform to update geographical data without wasting time to visit the field and update a database manually. GIS when integrated with other powerful enterprise solutions like SAP[38] и Язык Wolfram Language[39] helps creating powerful система поддержки принятия решений at enterprise level.[40][требуется разъяснение ]

GeaBios – tiny WMS /WFS клиент (Вспышка /DHTML )

Many disciplines can benefit from GIS technology. An active GIS market has resulted in lower costs and continual improvements in the hardware and software components of GIS, and usage in the fields of science, government, бизнес, и промышленность, with applications including недвижимость, здравоохранение, картирование преступлений, национальная оборона, sustainable development, природные ресурсы, климатология,[41][42] Ландшафтная архитектура, археология, regional and community planning, transportation and logistics. GIS is also diverging into геолокационные сервисы, which allows GPS-enabled mobile devices to display their location in relation to fixed objects (nearest restaurant, gas station, fire hydrant) or mobile objects (friends, children, police car), or to relay their position back to a central server for display or other processing.

Open Geospatial Consortium standards

В Открытый геопространственный консорциум (OGC) is an international industry consortium of 384 companies, government agencies, universities, and individuals participating in a consensus process to develop publicly available geoprocessing specifications. Open interfaces and protocols defined by OpenGIS Specifications support interoperable solutions that "geo-enable" the Web, wireless and location-based services, and mainstream IT, and empower technology developers to make complex spatial information and services accessible and useful with all kinds of applications. Open Geospatial Consortium protocols include Веб-картографический сервис, и Сервис веб-функций.[43]

GIS products are broken down by the OGC into two categories, based on how completely and accurately the software follows the OGC specifications.

OGC standards help GIS tools communicate.

Compliant Products are software products that comply to OGC's OpenGIS Specifications. When a product has been tested and certified as compliant through the OGC Testing Program, the product is automatically registered as "compliant" on this site.

Implementing Products are software products that implement OpenGIS Specifications but have not yet passed a compliance test. Compliance tests are not available for all specifications. Developers can register their products as implementing draft or approved specifications, though OGC reserves the right to review and verify each entry.

Веб-картография

In recent years there has been a proliferation of free-to-use and easily accessible mapping software such as the проприетарный веб-приложения Карты Гугл и Карты Bing, так же хорошо как бесплатно и с открытым исходным кодом альтернатива OpenStreetMap. These services give the public access to huge amounts of geographic data; perceived by many users to be as trustworthy and usable as professional information.[44]

Some of them, like Google Maps and OpenLayers, expose an интерфейс прикладного программирования (API) that enable users to create custom applications. These toolkits commonly offer street maps, aerial/satellite imagery, geocoding, searches, and routing functionality. Web mapping has also uncovered the potential of краудсорсинг geodata in projects like OpenStreetMap, which is a collaborative project to create a free editable map of the world. Эти МЭШ-ап projects have been proven to provide a high level of value and benefit to end users outside that possible through traditional geographic information.[45][46]

Adding the dimension of time

The condition of the Earth's surface, atmosphere, and subsurface can be examined by feeding satellite data into a GIS. GIS technology gives researchers the ability to examine the variations in Earth processes over days, months, and years. As an example, the changes in vegetation vigor through a growing season can be animated to determine when drought was most extensive in a particular region. The resulting graphic represents a rough measure of plant health. Working with two variables over time would then allow researchers to detect regional differences in the lag between a decline in rainfall and its effect on vegetation.

GIS technology and the availability of digital data on regional and global scales enable such analyses. The satellite sensor output used to generate a vegetation graphic is produced for example by the advanced very-high-resolution radiometer (AVHRR). This sensor system detects the amounts of energy reflected from the Earth's surface across various bands of the spectrum for surface areas of about 1 square kilometer. The satellite sensor produces images of a particular location on the Earth twice a day. AVHRR and more recently the спектрорадиометр среднего разрешения (MODIS) are only two of many sensor systems used for Earth surface analysis.

In addition to the integration of time in environmental studies, GIS is also being explored for its ability to track and model the progress of humans throughout their daily routines. A concrete example of progress in this area is the recent release of time-specific population data by the Перепись США. In this data set, the populations of cities are shown for daytime and evening hours highlighting the pattern of concentration and dispersion generated by North American commuting patterns. The manipulation and generation of data required to produce this data would not have been possible without GIS.

Using models to project the data held by a GIS forward in time have enabled planners to test policy decisions using spatial decision support systems.

Семантика

Tools and technologies emerging from the Консорциум World Wide Web с Семантическая сеть are proving useful for интеграция данных problems in information systems. Correspondingly, such technologies have been proposed as a means to facilitate совместимость and data reuse among GIS applications.[47][48] and also to enable new analysis mechanisms.[49]

Онтологии are a key component of this semantic approach as they allow a formal, machine-readable specification of the concepts and relationships in a given domain. This in turn allows a GIS to focus on the intended meaning of data rather than its syntax or structure. Например, рассуждение that a land cover type classified as deciduous needleleaf trees in one dataset is a специализация or subset of land cover type лес in another more roughly classified dataset can help a GIS automatically merge the two datasets under the more general land cover classification. Tentative ontologies have been developed in areas related to GIS applications, for example the hydrology ontology[50] разработан Обследование боеприпасов в объединенное Королевство and the SWEET ontologies[51] разработан НАСА с Лаборатория реактивного движения. Also, simpler ontologies and semantic metadata standards are being proposed by the W3C Geo Incubator Group[52] to represent geospatial data on the web. GeoSPARQL is a standard developed by the Ordnance Survey, Геологическая служба США, Природные ресурсы Канады, Australia's Организация Содружества научных и промышленных исследований and others to support ontology creation and reasoning using well-understood OGC literals (GML, WKT), topological relationships (Simple Features, RCC8, DE-9IM), RDF and the SPARQL database query protocols.

Recent research results in this area can be seen in the International Conference on Geospatial Semantics[53] and the Terra Cognita – Directions to the Geospatial Semantic Web[54] workshop at the International Semantic Web Conference.

Implications of GIS in society

With the popularization of GIS in decision making, scholars have begun to scrutinize the social and political implications of GIS.[55][56][44] GIS can also be misused to distort reality for individual and political gain.[57][58] It has been argued that the production, distribution, utilization, and representation of geographic information are largely related with the social context and has the potential to increase citizen trust in government.[59] Other related topics include discussion on Авторские права, Конфиденциальность, и цензура. A more optimistic social approach to GIS adoption is to use it as a tool for public participation.

В образовании

At the end of the 20th century, GIS began to be recognized as tools that could be used in the classroom.[60][61][62][63] The benefits of GIS in education seem focused on developing spatial thinking, but there is not enough bibliography or statistical data to show the concrete scope of the use of GIS in education around the world, although the expansion has been faster in those countries where the curriculum mentions them.[64]:36

GIS seem to provide many advantages in teaching география because they allow for analyses based on real geographic data and also help raise many research questions from teachers and students in classrooms, as well as they contribute to improvement in learning by developing spatial and geographical thinking and, in many cases, student motivation.[64]:38

In local government

GIS is proven as an organization-wide, enterprise and enduring technology that continues to change how local government operates.[65] Government agencies have adopted GIS technology as a method to better manage the following areas of government organization:

  • Economic Development departments use interactive GIS mapping tools, aggregated with other data (demographics, labor force, business, industry, talent) along with a database of available commercial sites and buildings in order to attract investment and support existing business. Businesses making location decisions can use the tools to choose communities and sites that best match their criteria for success. GIS Planning с ZoomProspector Enterprise an Intelligence Components software is the industry leader, servicing more than 60% of the US population, more than 30% of Canadians, and locations in the UK and Switzerland. You can see an example of these tools here on the state of Pennsylvania's Department of Community and Economic Development website, PASiteSearch.com.
  • Общественная безопасность[66] operations such as Emergency Operations Centers, Fire Prevention, Police and Sheriff mobile technology and dispatch, and mapping weather risks.
  • Parks and Recreation departments and their functions in asset inventory, land conservation, land management, and cemetery management.
  • Public Works and Utilities, tracking water and stormwater drainage, electrical assets, engineering projects, and public transportation assets and trends.
  • Fiber Network Management for interdepartmental network assets
  • School analytical and demographic data, asset management, and improvement/expansion planning
  • Public Administration for election data, property records, and zoning/management.

The Open Data initiative is pushing local government to take advantage of technology such as GIS technology, as it encompasses the requirements to fit the Open Data/Open Government model of transparency.[65] With Open Data, local government organizations can implement Citizen Engagement applications and online portals, allowing citizens to see land information, report potholes and signage issues, view and sort parks by assets, view real-time crime rates and utility repairs, and much more.[67][68] The push for open data within government organizations is driving the growth in local government GIS technology spending, and database management.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Clarke, K. C., 1986. Advances in geographic information systems, computers, environment and urban systems, Vol. 10, pp. 175–184.
  2. ^ а б Maliene V, Grigonis V, Palevičius V, Griffiths S (2011). "Geographic information system: Old principles with new capabilities". Международный городской дизайн. 16 (1): 1–6. Дои:10.1057/udi.2010.25. S2CID  110827951.
  3. ^ Kent, Alexander James; Vujakovic, Peter (2020). The Routledge Handbook of Mapping and Cartography. Абингдон: Рутледж. ISBN  9780367581046.
  4. ^ Goodchild, Michael F (2010). "Twenty years of progress: GIScience in 2010". Журнал пространственной информатики (1). Дои:10.5311/JOSIS.2010.1.2.
  5. ^ "The 50th Anniversary of GIS". ESRI. Получено 18 апреля 2013.
  6. ^ а б "Roger Tomlinson". UCGIS. 21 февраля 2014 г. Архивировано с оригинал 17 декабря 2015 г.. Получено 16 декабря 2015.
  7. ^ "History of GIS | Early History and the Future of GIS - Esri". www.esri.com. Получено 2020-05-02.
  8. ^ "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine. Année 1832". Галлика. Получено 10 мая 2012.
  9. ^ 1920-, MacHarg, Ian L. (1971). Design with nature. Natural History Press. OCLC  902596436.CS1 maint: числовые имена: список авторов (связь)
  10. ^ Broome, Frederick R.; Meixler, David B. (January 1990). "The TIGER Data Base Structure". Картография и географические информационные системы. 17 (1): 39–47. Дои:10.1559/152304090784005859. ISSN  1050-9844.
  11. ^ Fitzgerald, Joseph H. "Map Printing Methods". Архивировано из оригинал 4 июня 2007 г.. Получено 9 июн 2007.
  12. ^ "GIS Hall of Fame – Roger Tomlinson". URISA. Архивировано из оригинал 14 июля 2007 г.. Получено 9 июн 2007.
  13. ^ Lovison-Golob, Lucia. "Howard T. Fisher". Гарвардский университет. Архивировано из оригинал 13 декабря 2007 г.. Получено 9 июн 2007.
  14. ^ "Open Source GIS History – OSGeo Wiki Editors". Получено 21 марта 2009.
  15. ^ Xuan, Zhu. GIS for Environmental Applications A practical approach. ISBN  9780415829069. OCLC  1020670155.
  16. ^ Fu, P., and J. Sun. 2010 г. Web GIS: Principles and Applications. ESRI Press. Редлендс, Калифорния. ISBN  1-58948-245-X.
  17. ^ Wade, T. и Sommer, S. eds. ГИС от А до Я
  18. ^ Cowen, David (1988). "GIS versus CAD versus DBMS: What Are the Differences?" (PDF). Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 54 (11): 1551–1555. Архивировано из оригинал (PDF) 24 апреля 2011 г.. Получено 17 сентября 2010.
  19. ^ "Geospatial Positioning Accuracy Standards Part 3: National Standard for Spatial Data Accuracy". Архивировано из оригинал 6 ноября 2018 г.
  20. ^ "NJGIN's Information Warehouse". Njgin.state.nj.us. Получено 13 мая 2012.
  21. ^ Марвик, Бен; Hiscock, Peter; Sullivan, Marjorie; Hughes, Philip (July 2017). "Landform boundary effects on Holocene forager landscape use in arid South Australia". Журнал археологической науки: отчеты. 19: 864–874. Дои:10.1016/j.jasrep.2017.07.004.
  22. ^ "Aeryon Announces Version 5 of the Aeryon Scout System | Aeryon Labs Inc". Aeryon.com. 6 июля 2011 г.. Получено 13 мая 2012.
  23. ^ Annamoradnejad, R.; Annamoradnejad, I.; Safarrad, T.; Habibi, J. (2019-04-20). "Using Web Mining in the Analysis of Housing Prices: A Case study of Tehran". 2019 5th International Conference on Web Research (ICWR): 55–60. Дои:10.1109/ICWR.2019.8765250.
  24. ^ Winther, Rasmus G. (2014). C. Kendig (ed.). "Mapping Kinds in GIS and Cartography" (PDF). Natural Kinds and Classification in Scientific Practice.
  25. ^ "Making maps compatible with GPS". Government of Ireland 1999. Archived from оригинал 21 июля 2011 г.. Получено 15 апреля 2008.
  26. ^ Chang, K. T. (2008). Introduction to Geographical Information Systems. Нью-Йорк: Макгроу Хилл. п. 184.
  27. ^ Longley, P. A.; Goodchild, M. F.; McGuire, D. J.; Rhind, D. W. (2005). "Analysis of errors of derived slope and aspect related to DEM data properties". Geographic Information Systems and Science. West Sussex, England: John Wiley and Sons: 328.
  28. ^ Chang, K. T. (1989). "A comparison of techniques for calculating gradient and aspect from a gridded digital elevation model". Международный журнал географической информатики. 3 (4): 323–334. Дои:10.1080/02693798908941519.
  29. ^ Jones, K.H. (1998). "A comparison of algorithms used to compute hill slope as a property of the DEM". Computers and Geosciences. 24 (4): 315–323. Bibcode:1998CG.....24..315J. Дои:10.1016/S0098-3004(98)00032-6.
  30. ^ а б Чжоу, Q .; Liu, X. (2003). "Analysis of errors of derived slope and aspect related to DEM data properties". Computers and Geosciences. 30: 269–378.
  31. ^ Hunter G. J.; Goodchild M. F. (1997). "Modeling the uncertainty of slope and aspect estimates derived from spatial databases" (PDF). Географический анализ. 29 (1): 35–49. Дои:10.1111/j.1538-4632.1997.tb00944.x.
  32. ^ K. Calvert, J. M. Pearce, W.E. Mabee, "Toward renewable energy geo-information infrastructures: Applications of GIScience and remote sensing that can build institutional capacity" Renewable and Sustainable Energy Reviews 18, pp. 416–429 (2013). открытый доступ
  33. ^ а б c Heywood I, Cornelius S, Carver S (2006). An Introduction to Geographical Information Systems (3-е изд.). Essex, England: Prentice Hall.
  34. ^ Tomlin, C. Dana (1990). Geographic information systems and cartographic modeling. Prentice Hall series in geographic information science. Prentice Hall. Получено 5 января 2017.
  35. ^ Greene, R.; Devillers, R .; Luther, J.E .; Эдди, Б.Г. (2011). «Многокритериальный анализ на основе ГИС». География Компас. 5/6 (6): 412–432. Дои:10.1111 / j.1749-8198.2011.00431.x.
  36. ^ Май.; Guo, Y.; Тиан, X .; Ghanem, M. (2011). "Distributed Clustering-Based Aggregation Algorithm for Spatial Correlated Sensor Networks" (PDF). Журнал датчиков IEEE. 11 (3): 641. Bibcode:2011ISenJ..11..641M. CiteSeerX  10.1.1.724.1158. Дои:10.1109/JSEN.2010.2056916. S2CID  1639100.
  37. ^ Kumar, Dr Deepak; Das, Bhumika (23 May 2015). "Recent Trends in GIS Applications". Рочестер, штат Нью-Йорк. SSRN  2609707. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  38. ^ "Integrating GIS with SAP--The Imperative - ArcNews Spring 2009 Issue". www.esri.com. Получено 13 июля 2016.
  39. ^ "Geodesy—Wolfram Language Documentation". reference.wolfram.com. Получено 13 июля 2016.
  40. ^ Benner, Steve. "Integrating GIS with SAP—The Imperative". Архивировано из оригинал 22 октября 2009 г.. Получено 28 марта 2017.
  41. ^ "Off the Map | From Architectural Record and Greensource | Originally published in the March 2012 issues of Architectural Record and Greensource | McGraw-Hill Construction - Continuing Education Center". Continuingeducation.construction.com. 11 марта 2011. Архивировано с оригинал 8 марта 2012 г.. Получено 13 мая 2012.
  42. ^ "Arctic Sea Ice Extent is Third Lowest on Record".
  43. ^ "OGC Members | OGC(R)". Opengeospatial.org. Получено 13 мая 2012.
  44. ^ а б Паркер, Кристофер Дж .; May, Andrew J.; Mitchell, Val (2013). "The role of VGI and PGI in supporting outdoor activities". Прикладная эргономика. 44 (6): 886–94. Дои:10.1016/j.apergo.2012.04.013. PMID  22795180.
  45. ^ Паркер, Кристофер Дж .; May, Andrew J.; Mitchel, Val (2014). "User Centred Design of Neogeography: The Impact of Volunteered Geographic Information on Trust of Online Map 'Mashups" (PDF). Эргономика. 57 (7): 987–997. Дои:10.1080/00140139.2014.909950. PMID  24827070. S2CID  13458260.
  46. ^ Май, Андрей; Паркер, Кристофер Дж .; Тейлор, Нил; Ross, Tracy (2014). «Оценка концептуального дизайна краудсорсингового мэшапа, обеспечивающего легкий доступ к информации для людей с ограниченной подвижностью». Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. 49: 103–113. Дои:10.1016 / j.trc.2014.10.007.
  47. ^ Fonseca, Frederico; Sheth, Amit (2002). "The Geospatial Semantic Web" (PDF). UCGIS White Paper.
  48. ^ Fonseca, Frederico; Egenhofer, Max (1999). "Ontology-Driven Geographic Information Systems". Proc. ACM International Symposium on Geographic Information Systems: 14–19. CiteSeerX  10.1.1.99.5206.
  49. ^ Perry, Matthew; Hakimpour, Farshad; Sheth, Amit (2006). "Analyzing Theme, Space and Time: an Ontology-based Approach" (PDF). Proc. ACM International Symposium on Geographic Information Systems: 147–154.
  50. ^ "Ordnance Survey Ontologies". Архивировано из оригинал 21 мая 2007 г.
  51. ^ "Semantic Web for Earth and Environmental Terminology". Архивировано из оригинал 29 мая 2007 г.
  52. ^ "W3C Geospatial Incubator Group".
  53. ^ "International Conferences on Geospatial Semantics".
  54. ^ "Terra Cognita 2006 - Directions to the Geospatial Semantic Web". Архивировано из оригинал on 18 May 2007.
  55. ^ Haque, Akhlaque (1 May 2001). "GIS, Public Service, and the Issue of Democratic Governance". Обзор государственного управления. 61 (3): 259–265. Дои:10.1111/0033-3352.00028. ISSN  1540-6210.
  56. ^ Haque, Akhlaque (2003). "Information technology, GIS and democraticvalues: Ethical implications for IT professionals in public service". Этика и информационные технологии. 5: 39–48. Дои:10.1023/A:1024986003350. S2CID  44035634.
  57. ^ Monmonier, Mark (2005). "Lying with Maps". Статистическая наука. 20 (3): 215–222. Дои:10.1214/088342305000000241. JSTOR  20061176.
  58. ^ Monmonier, Mark (1991). Как лгать с картами. Чикаго, Иллинойс: Издательство Чикагского университета. ISBN  978-0226534213.
  59. ^ Haque, Akhlaque (2015). Surveillance, Transparency and Democracy: Public Administration in the Information Age. Таскалуса, штат Алабама: Университет Алабамы Press. С. 70–73. ISBN  978-0817318772.
  60. ^ Sinton, Diana Stuart; Lund, Jennifer J., eds. (2007). Understanding place: GIS and mapping across the curriculum. Redlands, CA: ESRI Press. ISBN  9781589481497. OCLC  70866933.
  61. ^ Milson, Andrew J.; Demirci, Ali; Kerski, Joseph J., eds. (2012). International perspectives on teaching and learning with GIS in secondary schools (Представлена ​​рукопись). Дордрехт; Нью-Йорк: Springer-Verlag. Дои:10.1007/978-94-007-2120-3. ISBN  9789400721197. OCLC  733249695.
  62. ^ Jekel, Thomas; Sanchez, Eric; Gryl, Inga; Juneau-Sion, Caroline; Lyon, John, eds. (2014). Learning and teaching with geomedia. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing. ISBN  9781443862134. OCLC  885014629.
  63. ^ Solari, Osvaldo Muñiz; Demirci, Ali; Schee, Joop van der, eds. (2015). Geospatial technologies and geography education in a changing world: geospatial practices and lessons learned. Advances in Geographical and Environmental Sciences. Tōkyō; Нью-Йорк: Springer-Verlag. Дои:10.1007/978-4-431-55519-3. ISBN  9784431555186. OCLC  900306594. S2CID  130174652.
  64. ^ а б Nieto Barbero, Gustavo (2016). Análisis de la práctica educativa con SIG en la enseñanza de la Geografía de la educación secundaria: un estudio de caso en Baden-Württemberg, Alemania (Кандидатская диссертация). Барселона: Университет Барселоны. HDL:10803/400097.
  65. ^ а б "Strategic GIS Planning and Management in Local Government". CRC Press. Получено 25 октября 2017.
  66. ^ "Home - SafeCity". SafeCity. Получено 25 октября 2017.
  67. ^ "GIS for Local Government| Open Government". www.esri.com. Получено 25 октября 2017.
  68. ^ Parker, C.J.; May, A.; Mitchell, V .; Burrows, A. (2013). "Capturing Volunteered Information for Inclusive Service Design: Potential Benefits and Challenges". Журнал дизайна (Представлена ​​рукопись). 16 (2): 197–218. Дои:10.2752/175630613x13584367984947. S2CID  110716823.

дальнейшее чтение

внешняя ссылка