תפקיד מיון במערכות מידע גיאוגרפיות (gis) עיבוד נתונים

מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS) הן כלים חזקים המשמשים ללכידת, לאחסן, לנתח ולדמיין נתונים מרחביים.תהליך אחד יסודי בניהול נתונים GIS הוא מיון, פעולה פשוטה לכאורה כי תחת דיוק נתונים נתונים, ביצועים של השאילתה, בהירות אנליטית.מיין ב- GIS אינו רק על מנת למקם רשימה של שמות ערים; הוא כולל הזמנת נתונים מרחביים ותכונה כדי לחשוף דפוסים, מהירות פעולות, ולהבטיח כי הם תובנות אמינות עבור סוגי נתונים מורכבים, עיבוד נתונים, תוך כדי ניהול נתונים מורכבים, עיבוד נתונים מורכבים, כגון:

יסודות של מיון ב- GIS

מיון ב GIS כרוך בסידור תכונות, רשומות, או תאים סטרסטר המבוססים על תכונות ספציפיות או קריטריונים מרחביים.ב הליבה שלה, מיון שינויים בסדר הקבע של נתונים בטבלה, שכבה או מסד נתונים, אשר יכול להשפיע באופן דרמטי על האופן שבו ניתוחים מבוצעים ותוצאות מתפרשים.בתוכנה GIS כגון ArcGIS Pro, QGIS, או ארגוני גיאוגרפיות, מיון הוא לעתים קרובות תנאי עבור פעולות רבות אחרות, כולל זמן חיס.

« TERLL לעומת ספאטימי

שתי קטגוריות רחבות שולטות ב- GIS מיון: מאופיין מבוסס תכונת מיון ומרחבי. Attribute מבוסס הוראות הוראות על ידי ערכים בתחום (למשל, שם, גובה, אוכלוסייה) מיון ספאטי, מצד שני, ארגון מחדש תכונות המבוססות על הגיאומטריה שלהם - לדוגמה, מיון מרחוק מנקודת התייחסות, על ידי מיקום לאורך קופולי, או על ידי מרווחים כגון: The Moonings (King) או מנטרקורד (D) או מאינדקס חשוב במיוחד עבור הקידוד) או מאינדקס (D) או מתואם אחר.

המונחים: gorithms in GIS

בעוד שמשתמשים ב-GIS לעתים רחוקות מציינים את האלגוריתם הבסיסי, זה שימושי להבין כיצד מסדי נתונים ומנועי GIS מטפלים במיין פנימי. אלגוריתמים כגון מהירות, מיזוגים, והוא משמש בהתאם לגודל נתונים, מגבלות זיכרון ודרישות יציבות.לדוגמה, אלגוריתמים של PostgreSQL של ®FLT:0 סעיף (שמשתמשים ב PostGIS) בדרך כלל יישימים במהירות של תפקודים או מעבדים יעילים עבור עיבוד של מיליוני משתמשים אלה.

המונחים: Techniques and Use Cases

תזמון מבוסס Attribute הוא הצורה הנפוצה ביותר של הזמנת בטבלאות GIS. זה יכול להתבצע על שדות מספריים, מחרוזת, או שדות תאריך, והוא יכול לשלב שדות מרובים בפעולה יחיד (למשל, קודם על ידי המדינה, אז על ידי אוכלוסייה).שלושת הצורות העיקריות עולות, יורדות, ומותאם אישית.

סדר עליון ויציאה

סדר עולה מסדר נתונים קטן יותר גדול (מספרי) או A ל- Z (טקסט) צו נפילה הופך את זה. בהקשר GIS, עלייה מסוג על ידי שטח יכול לעזור לזהות חבילות קטנות קודם, בעוד ירידה בסוג על ידי שיעור פשע עלולה להדגיש אזורי סיכון גבוהים לתכנון אכיפת החוק.

המונחים: multiple Attributes

ניתוחים רבים של GIS דורשים סוגים של תרכובות.לדוגמה, מתכנן עירוני עשוי למיין חבילות שימוש קרקעיות תחילה על ידי קידומת קוד (קטגוריטי) ולאחר מכן על ידי הערכה של ערך (מספריים) לנכסים דומים תוך הדגשת תכונות בעלות ערך גבוה. Custom באמצעות רשימות מוגדרות למשתמש (למשל, "גבוה", "נמוך") הם גם נתמכת כלים כמו ArcGIS, המאפשרים סדרים אמיתיים.

דוגמאות מעשיות ל- Attribute מיון ב- GIS

• ניתוח נתונים:0Census Data Analysis: FLT:1Building District by צפיפות האוכלוסייה (התחילה) לזהות ליבות עירוניות.
• (ב) ↑ ויקרא י"ד: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) [15] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) תכנון:0) העברת תהליכים: 1FLT:1 מקטעי כביש ממיין במהירות ממוצעת (כהמשך) לסימון צווארי בקבוק.

המונחים: ordering by Geometry

מיון ספאטי עובר מעבר לתחומים והוראות תכונות על ידי מערכות היחסים גיאומטריות שלהם.זה קריטי לעיבוד פטל, מדד מרחבי וקידוד חישובים וקטורת מסוימים.בניגוד לתכונה, מיון מרחבי תלוי במערכת הקואורדינטת ואת נקודת ההתייחסות שנבחרה או עקומה.

מרחק מנקודת מבט

אחד מסוגי המרחב הפשוטים ביותר מחשב את מרחק אוקליידאן ממקום קבוע (למשל, רעידת אדמה אפיק מרכזי, מיקום החנות) והוראות ממועדפות אל הקצה הקרוב ביותר.זה משמש באופן נרחב בניתוחי קרבה כגון "מצא את שלוש תחנות האש הקרובות ביותר" או "לעקוב אחר בארות מעקב מסדר במרחק משחרור ממזהמים".

המונחים: Location along a Path

עבור תכונות ליניאריות (כבישים, נהרות, צינורות), מיון לפי מדד לאורך הקו (הפניני מתייחס) מאפשר לאנליסטים לעקוב אחר הסדר זרם-הזרם-הלמטה-הזרם או מיילפוסט הגיוני.זה חיוני לניהול מיקום אירועים וליצירת מפות פס.

חלל-Filling Curves ו- Z-ordering

טכניקות מתקדמות של מיון מרחבי להשתמש עקומות מרווחי שטח, כגון עקומת מורטון (Z-order) או עקומת הילברט, כדי למפות נתונים רב-ממדיים למימד אחד תוך שמירה על המרחב המקומיות. הזמנות אלה הן הבסיס של שיטות רבות של מדד מרחבי (למשל, Geohash, Microsoft SQL Server אינדקס מרחבי, וכמה גרסאות R-tree).

עיבוד תאים Raster

בניתוח קיסרי, מיון ערכי תאים בתוך שכונה (למשל, עבור סטטיסטיקות מוקד כמו Median או אחוזון) הוא צעד עיבוד נפוץ.מיין את כל התאים ברצועה סטרסטר (המשך או מסדר מורטון) יכול גם להאיץ דחיסה וזיכרון ממופת עיבוד גיאוגנטיאף.

המונחים: GIS Databases and Web Services

מערכות GIS מסתמכות על מערכות ניהול מסד נתונים (DBMS) כדי לטפל במיין את PostGIS, הרחבה מרחבית עבור PostgreSQL, מבצעת תכונת מיון עם סעיף 1 סטנדרטי.

SELECT name, geom
FROM hospitals
ORDER BY ST_Distance(geom, ST_MakePoint(-73.985, 40.748)) ASC
LIMIT 10;

שאילתה זו מחזירה את עשרת בתי החולים הקרובים ביותר לכיכר טיימס, ללא מיון, מציאת הקרובים ביותר תדרוש סריקה של כל הרשומות והמרחק המחשוב – ואז להזמין.

מיון ברמת מסד הנתונים גם מאפשר מיון של תכונות לא-מפטיות על שאילתות מרחביות.לדוגמה, שילוב מסנן מרחבי (ST Within) עם הזמנה על תכונה מייצרת רשימות מראש חיוני עבור שאילתות מפת אינטראקטיביות באפליקציות אינטרנט.

תפקיד מיון ב Data Preprocessing andניקוי

מיון משחק תפקיד מכריע לפני ניתוח. זרימת עבודה לניקוי נתונים לעתים קרובות להשתמש מיון כדי לזהות רשומות משוכפלות, ערכים חסרים, או מחוץ לערים.מיין שולחן על ידי קבוצות שדה מזהה ייחודי משוכפל יחד, מה שהופך אותם קלים להסרת או למזג.

בהכנה להצטרפות מרחבית, מיון מפתח ההצטרפות מאיץ באופן משמעותי את הפעולה כאשר משתמשים באלגוריתמים מסוג-merge מצטרפים לאלגוריתמים.כלים רבים של GIS מבצעים סוג פנימי על שני מאגרי המידע לפני ההצטרפות, כך שקודם כל ניתן לעתים להפחית את זמן העיבוד אם האלגוריתם לא יכול למנף אינדקסים.

יישומים ב GIS Domains

תכנון עירוני ו- Zoning

מתכננים למיין נתונים ע"י סוג של zoning, ולאחר מכן על ידי ערך מוסף, כדי לאשר מחדש הזדמנויות לפיתוח מחדש.הם גם ממיין נתונים דמוגרפיים על ידי קבוצות גיל כדי לכוון שיפורים בפארק.

ניהול סביבתי

אקולוגים ממיין את תמיכי בית הגידול על ידי אינדקס המגוון הביולוגי כדי לאשר את עתודות השימור.למיין תחנות ניטור על ידי עומס מצטבר של זיהום יעיל מסייע לזהות נקודות חמות של תיווך.

תגובה לאסון וניהול חירום

המשיבים הראשונים ממיין מבנים פגומים ברמת סיכון מבנית כדי להקצות צוותי חיפוש והצלה.במהלך ההוריקן, מסלולים מאופיינים על ידי יכולת ותנועה היסטורית לגודש מודל.

לוגיסטיקה וניווט

ברכב, נקודות דרך מאופיינות על ידי צו הביקור למזער מרחק נסיעה - זו בעצם הבעיה המכירים המטיילים, אשר לעתים קרובות כרוך במיין את המועמדות לאחר סוג ראשוני של היסטרי על ידי השכן הקרוב ביותר.

אתגרים ומלכודות ב GIS

בעוד מיון הוא פשוט בנתונים קטנים, נתונים מרחביים גדולים מציבים אתגרים.ראשון, מגבלות זיכרון יכולות לכפות סוגים מבוססי דיסק כי הם פקודות של גודל איטי יותר; הבנה כאשר להשתמש באינדקסים או מיון ברמת מסד נתונים הופכת קריטית.שנית, גיאוגרפית - כגון מיון על ידי latitude לבד - יכול להיות מטעה בתחומים גדולים עקב עיוותי הקרנה.

עוד נפילה: מיון של נתונים עם מערכת תיאום גיאוגרפית (דרגות מטעה) על ידי שדה מספרי כמו אזור עשוי לייצר תוצאות בלתי צפויות אם הנתונים לא צפויים לייצוג שווה של שטח.

לבסוף, מיון יכול להסתיר בעיות נתונים.שולחן לא מאויש אשר ממיין על ידי תכונה עושה את זה קל לראות שורות ריקות או ערכים קיצוניים, אבל זה יכול גם לא נכון אם הקריטריונים מסוג אינם רלוונטיים לניתוח המיועד.

הפרקטיקה הטובה ביותר למיין ב- GIS

• (FLT:0) חזרה נתונים לפני מיון: FLT:1 טבלאות גדולות יכול להיות זמן-consuming; חתימות מקריות קל יותר לשחזר אם יש לך גיבוי טרום-אורטי (למשל, עותק שולחן גיאוגרפי של קובץ).
• (ב) ,0) קריטריונים ברורים, תועדות: כאשר ממיין שדה מחושב, מתעד את הנוסחה ואת סדר מיון כך שצעדי ניתוח ניתנים להשגה.
• (ב) ⁇ :0) ויקרא לאחר שציינו את ה-FLT:1 , בדוק מדגם של רשומות כדי להבטיח את הסוג הזה עבד כמתוכנן (למשל, הראשון וכמה שורות האחרונות מתאימים לקיצוניות הצפויות).
• (FLT:0)Combine מיון עם סינון ואינדקס.FLT) 1 ממיין רק את תת-התחילת הנתונים הדרושים לניתוח כדי להפחית את טביעת הרגל הזיכרון. צור מדד מרחבי על המאפיין הגיאומטריה לפני ביצוע סוגים המבוססים על מרחק.
• (FLT:0)Prefer מסד נתונים לצד עיבוד נתונים גדולים.FLT:1 תן ל- DBMS לנהל מיון באמצעות אינדקסים (B-tree לתכונות, GiST for מרחבי) להימנע ממשיכת נתונים שלמים לזיכרון שולחן העבודה רק כדי למיין.
• (FLT:0)פרויקט נתונים באופן הולם.FLT:1 לפני מיון באזור, אורך או מרחק, להבטיח שהמידע נמצא במערכת לתאם מתוכננת המשמרת את הנכס הגיאוגרפי הרלוונטי.
• (ב) ⁇ :0) , ⁇ (ב) ,ב"ה) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מגמות עתידיות: זמן אמת ו-AI-Enhanced

נפח גדל של נתונים גאו-ספטיים מחיישנים של IoT, קבוצות לווינים, ומזון בזמן אמת דורש מיון מהיר יותר.מנועי עיבוד תוך-זיכרון כמו Apache Spark GIS ופלטפורמות הזרמת (למשל, קפקא עם ספריות גיאו-ספטיות) תומכים כעת במבצעים מסוג מבוזרים שעוברים על פני אשכולות.

שירותי GIS מבוססי ענן, כגון ArcGIS באינטרנט ו- Google Earth Engine, מטפלים במיין שקוף בקנה מידה, אבל הבנת העקרונות המכוננים הבסיסיים מסייעת למשתמשים לתכנן שאילתות יעילות. כמו הדור הווקטור והמפה הדינמית, אשר נותנים להסתמך על נתונים ממותקים עבור סדר ראוי לציור (למשל, הפיכת מבנים על ידי גובה כה קצר מופיעים ראשון), הביקוש למיין יעיל רק יגדל.

מסקנה

מיון הוא הרבה יותר מאשר נתונים טריוויאליים ב GIS - זה ניתוח בסיסי המשפיע על כל שלב של עיבוד נתונים גיאו-ספטיים, מניקוי וחיפוש לניתוח ודמיון.אם הזמנת תכונות על ידי ערכים איכויות, מרחק מרחבי, או הילברט עקומות, הבחירה של אסטרטגיה מסוג זה משפיעה ישירות על הדיוק של התוצאות, הביצועים של שאילתות, ואת המולקולות על ידי שליטה, וטכניקות ריקות, אשר יכול להמשיך את היכולת להגדיר עמוק יותר מאשר GIS להמשיך את היכולת של צבעים, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם תכונות חכמות יותר מאשר יכולת מדידה של שיטות מדידה גבוהה יותר מאשר GIS, כמו GIS, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו גם תכונות מדידה גבוהה יותר מאשר יכולת מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה גבוהה יותר מאשר יכולת מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של סוג של גישה חזקה יותר מאשר יכולת מדידה של גישה יעילה יותר מאשר יכולת מדידה של שיטות מדידה, מאשר GIS, כמו גם כן, כמו גם כן, כמו GIS, כמו GIS, כמו גם תכונות של גישה יעילה יותר מאשר שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של שיטות מדידה של סוג של שיטות מדידה של סוג של גישה יעילה יותר מאשר יכולת מדידה של סוג של סוג של

(ב) לקריאה נוספת על מדד מרחבי ומיין ב PostGIS, ראה את התיעוד של ה-FLT:0PostGIS על ניהול מסד נתונים FLT:1 עבור מיון שיטות הטובות ביותר ב-ArcGIS Pro של Esri, מתייחס לתיעוד כלי ה-FLT:2rt Tool DocumentFLT 3: עבור טיפול מתמטי עמוק יותר של עקומות חלליות ב-GLT, ראה את ה-FLT4 , ו-Fparative Review, כולל: 7.