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¿Intersección de FeatureCollections en turf.js?

¿Intersección de FeatureCollections en turf.js?


He estado jugando conturf.jsy me gustaría usarcésped.intersectpara intersecar dos conjuntos de datos. Mis datos sin procesar son dos archivos de forma de polígono, así que los convertí a geojson. Luego intenté usar turf.intersect en los dos archivos geojson pero falla porque el geojson contiene FeatureCollections mientrascésped.intersectespera Polygons.

¿Hay alguna solución para esto?

En este momento, estoy pensando en iterar sobre los polígonos en el primer archivo geojson uno por uno y luego verificar si se cruza con alguno de los polígonos del segundo geojson. Luego simplemente combinaría los resultados en otro archivo geojson.

¿Hay una manera mas rápida?


Utilizo el siguiente código para encontrar la intersección entre dos redes como polilíneas, las giro en GeoJSON y luego calculo las intersecciones con césped, iterando cada característica de la colección.

var map = L.map ('mapa'). setView ([37.501010429493284, 85.80322265625], 7); L.tileLayer ('https://api.tiles.mapbox.com/v4/ {id} / {z} / {x} / {y} .png ">

No es la solución más elegante, pero esto es lo que hice hasta ahora.

Cargue los dos archivos geojson

var dataset1 = JSON.parse (fs.readFileSync ('./ d1.geojson', 'utf8')); var dataset2 = JSON.parse (fs.readFileSync ('./ d2.geojson', 'utf8'));

Obtener funciones

f1 = dataset1.features f2 = dataset2.features

Una vez que se cargan las características, es hora de iterar sobre ellas.

lista de conflictos = []; para (var i = 0; i 

Cree FeatureCollections a partir de resultados de intersección con geometrías válidas:

var intersectiontest = turf.featurecollection (lista de conflictos); fs.writeFile ("intersection.geojson", JSON.stringify (prueba de intersección), "utf8");

Y ahí lo tienes, obteniendo la intersección de dos FeatureCollections. Si alguien tiene una solución más elegante, publique su propia respuesta o dé su opinión en los comentarios.


26a Conferencia Anual de GIS / LIS de Minnesota

"Su destino geoespacial" fue el tema de la 26ª conferencia anual de Minnesota GIS / LIS de este año celebrada en Duluth, MN (#MNGISLIS). El equipo de LuminFire GIS estuvo allí para hablar, aprender, establecer contactos y recorrer un barco de investigación de los Grandes Lagos realmente genial conocido como Blue Heron. Fue una gran oportunidad para conectarse con amigos y aprender sobre los últimos proyectos y tecnologías nuevos en el mundo GIS.

La construcción de “aplicaciones” fue definitivamente un subtema de las presentaciones de este año. Hubo excelentes charlas sobre mapas accesibles, cartografía, análisis, usabilidad, datos de fuentes múltiples, ArcGIS Online y aplicaciones personalizadas. Quedamos realmente impresionados con las demostraciones que vimos de la aplicación de adopción de carreteras de North Point Geographic, la aplicación de riego inteligente de RESPEC y la aplicación de permisos MS4 de Houston Engineering. Otros temas candentes de este año incluyeron datos abiertos, estructura de parcela, datos de elevación, privacidad de datos y recopilación de datos con drones. Los eventos sociales nocturnos incluyeron una recepción en el salón Grandma & # 8217s por excelencia (al pie del puente aéreo) y un evento de degustación de cerveza artesanal, con cervezas de toda la región de Northland: Bent Paddle, Castle Danger, Canal Park Brewery e incluso el gremio de cerveceros caseros de Duluth estaba allí.

Michael Moore y Andy Walz presentaron cuatro temas, descritos en detalle a continuación, que cubren JavaScript, MySQL y estereogrametría automatizada. Compartimos diapositivas, código y video que logramos capturar para dos de las presentaciones. La participación fue excelente, gracias a todos los que asistieron.

Una comparación de modelos de superficie derivados Lidar y par estéreo & # 8211 Andy Walz

¿Cómo se compara un modelo de superficie derivado de imágenes de pares estéreo con un DSM lidar? Lidar se ha convertido rápidamente en el estándar de oro para datos de elevación, pero es posible que se sorprenda de lo que se puede lograr con imágenes de alta resolución y software de estereogrametría automatizado como Ames Stereo Pipeline. Los datos Lidar son cada vez más baratos y accesibles, pero simplemente no están disponibles para la mayoría de nuestro planeta. Por otro lado, las imágenes de satélite se recopilan constantemente y, según su aplicación, las imágenes de pares estéreo podrían satisfacer sus necesidades de datos de elevación.

El objetivo de este proyecto era evaluar la viabilidad de utilizar imágenes de pares estereoscópicos como datos de origen para el modelado de áreas donde el LIDAR es insuficiente (solo tierra desnuda, inexistente o anticuado) para un análisis integral. Hablaremos sobre las herramientas y técnicas disponibles para la estereogrametría automatizada, veremos algunas visualizaciones de modelos y examinaremos las diferencias descubiertas entre los dos productos.

MySQL: La base de datos adecuada para SIG a veces & # 8211 Michael Moore

MySQL no es una base de datos popular para usar con datos GIS. Sin embargo, es la base de datos más popular de Internet. A medida que el uso de SIG en la web continúe expandiéndose, a nosotros, como profesionales de SIG, se nos pedirá que integremos con WordPress, Drupal y otros sistemas basados ​​en MySQL.

¿Tiene sentido utilizar MySQL para datos espaciales hoy en día? La respuesta es un fuerte "Quizás", con una lista de verificación de condiciones y advertencias que se deben tener en cuenta antes de decir "Sí".

La razón principal para considerar el uso de MySQL es permitir la integración espacial con un sistema no espacial existente. Si usted (o un cliente) ya ha invertido mucho en una solución basada en MySQL, es posible que cambiar a una plataforma alternativa no sea práctico. También puede evitar la sobrecarga de ejecutar y administrar una segunda base de datos y las complejidades de administrar las relaciones entre las entradas en ambas.

En esta presentación, (1) discutiremos los pros y los contras de usar MySQL para datos espaciales (2) recorreremos algunas demostraciones simples que muestran sus capacidades y limitaciones y (3) lo ayudaremos a determinar si MySQL es adecuado para sus proyectos.

La hierba es más verde con Turf.js & # 8211 Andy Walz

Turf.js es una biblioteca JavaScript de código abierto para análisis espacial que puede dar nueva vida a sus mapas web y convertir sus aplicaciones en poderosos sistemas de información geográfica. Turf.js agrupa las operaciones espaciales tradicionales, la clasificación de datos y las herramientas estadísticas, todas las cosas que normalmente han requerido GIS de escritorio o geoprocesamiento del lado del servidor, en un complemento del lado del cliente. Esto significa que puede crear mapas más interactivos y aplicaciones GIS con menos gastos generales y costos.

Turf.js es sorprendentemente fácil de entender. Se compone de funciones JavaScript modulares que hablan GeoJSON. Hay 51 funciones que incluyen agregado, centroide, distancia, intersección, fusión, simplificación, unión, estaño, dentro, clasificación de jenks y más. Turf.js está construido utilizando los últimos algoritmos espaciales, es sorprendentemente rápido. Turf.js también puede ejecutarse en el lado del servidor con Node.js. En esta presentación, veremos una descripción general de las funciones de uso común, demostraremos cómo usar la biblioteca con Node y veremos algunos ejemplos de Turf.js en acción.

¿Pueden GIS y WordPress ser amigos? & # 8211 Michael Moore

WordPress es un sistema de gestión de contenido (CMS) que alimenta el 25% de los sitios web en Internet. Su crecimiento se debe en gran parte a su facilidad de uso y a un próspero ecosistema de complementos.

Desafortunadamente, el soporte para operaciones y datos GIS es muy deficiente. Creo que los marcos populares de geo-habilitación como WordPress representan la próxima gran área de crecimiento para SIG en la web. La creación de herramientas que funcionen de la forma que esperan los administradores que no son SIG reduce la barrera de entrada al mundo de los SIG.

He estado experimentando con diferentes enfoques para agregar capacidades GIS reales a WordPress, de una manera amigable para los usuarios de WordPress. Los resultados de los experimentos exitosos han dado como resultado dos complementos gratuitos de WordPress, SavvyMapper y WP_GeoQuery.

SavvyMapper vincula datos de WordPress a datos GIS en una fuente de datos externa como CartoDB, ArcGIS Server o un archivo GeoJSON externo.

WP_GeoQuery utiliza el soporte espacial de MySQL para almacenar la geometría de las características dentro de la base de datos MySQL.

En esta presentación, discutiré los resultados de mis experimentos con más profundidad, mostraré los métodos que he utilizado y hablaré sobre el estado y el futuro de GIS en WordPress.


Introducción al número especial Hacia la ciencia de datos espaciales

Esta es la carta editorial del número especial dedicado a la conferencia Estadística espacial 2019 Hacia la ciencia de datos espaciales celebrada en Sitges (España) del 10 al 13 de julio de 2019. Esta quinta conferencia internacional de Estadística Espacial se llevó a cabo bajo el tema Hacia la ciencia de datos espaciales con el objetivo de honrar el campo emergente de la ciencia de datos con un enfoque en métodos espaciales y espacio-temporales y problemas de datos reales. La conferencia acogió a más de 250 delegados de unos 50 países de todo el mundo, y la conferencia incluyó cuatro talleres, más de 100 presentaciones orales y nueve oradores principales ampliamente reconocidos.

Este número especial resume una selección de las principales contribuciones presentadas en este taller, relacionadas con procesos puntuales espaciales y espacio-temporales, geoestadística, aprendizaje automático y redes neuronales, mapeo de enfermedades, extremos e información y complejidad. La metodología está incrustada en un gran número de aplicaciones de medio ambiente, tráfico y delincuencia, problemas de salud y socioeconómicos que son la verdadera motivación y justificación de este nuevo campo.


Goodchild, M. F. (2007). Los ciudadanos como sensores: el mundo de la geografía voluntaria. GeoJournal, 69(4), 211–221.

Elwood, S. (2008). Información geográfica voluntaria: preguntas, conceptos y métodos clave para guiar la investigación y la práctica emergentes. GeoJournal, 72(3-4), 133-135. doi: 10.1007 / s10708-008-9187-z.

Haklay, M. (2010). ¿Qué tan buena es la información geográfica ofrecida voluntariamente? Un estudio comparativo de los conjuntos de datos de OpenStreetMap y Ordnance Survey. Medio Ambiente y Planificación B: Planificación y Diseño, 37(4), 682.

Rice, M. T., Aburizaiza, A. O., Jacobson, R. D., Shore, B. M. y Paez, F. I. (2012). Apoyar la accesibilidad para personas ciegas y con problemas de visión con un nomenclátor localizado y geotecnología de código abierto. Transacciones en GIS, 16(2), 177-190. doi: 10.1111 / j.1467-9671.2012.01318.x.

Rice, M. T., Curtin, K. M., Paez, F. I., Seitz, C. R. y Qin, H. (2013a). Crowdsourcing para apoyar la navegación para discapacitados: un informe sobre las motivaciones, el diseño, la creación y la evaluación de un entorno de banco de pruebas para la accesibilidad (Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los EE. UU., Centro de Investigación y Desarrollo de Ingenieros, Informe técnico del Centro de Ingeniería Topográfica del Ejército de los EE. UU., Herramientas empresariales de nivel de datos Grupo de trabajo No. BAA: # AA10-4733, Contrato: # W9132V-11-P-0011) (págs. 1–62). Fairfax, VA: Universidad George Mason. Obtenido de http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADA588474.

Rice, M. T., Jacobson, R. D., Caldwell, D. R., McDermott, S. D., Paez, F. I., Aburizaiza, A. O., et al. (2013). Técnicas de crowdsourcing para aumentar los mapas de accesibilidad tradicionales con información transitoria de obstáculos. Cartografía y Ciencias de la Información Geográfica, 40(3), 210-219. doi: 10.1080 / 15230406.2013.799737.

Rice, M. T., Paez, F. I., Mulhollen, A. P., Shore, B. M. y Caldwell, D. R. (2012b). Datos geoespaciales de colaboración colectiva: informe sobre los fenómenos emergentes de datos geoespaciales de colaboración colectiva y generados por usuarios (número anual AA10-4733). Fairfax, VA: Universidad George Mason. Obtenido de http://www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a576607.pdf.

Rice, M. T., Paez, F. I., Rice, R. M., Ong, E. W., Qin, H., Seitz, C. R., Medina, R. M. (2014). Evaluación de la calidad y aplicaciones de accesibilidad de datos geoespaciales de fuentes colaborativas: un informe sobre el desarrollo y la extensión del banco de pruebas de geocrowdsourcing de la Universidad George Mason (No. anual BAA: # AA10-4733, Contrato: # W9132V-11-P-0011) (p. 91 ). Fairfax, VA: Universidad George Mason.

Karimi, H. A., Zhang, L. y Benner, J. G. (2014). Mapa de accesibilidad personalizado (PAM): un enfoque novedoso de orientación asistida para personas con discapacidad. Anales de GIS, 20(2), 99–108. doi: 10.1080 / 19475683.2014.904438.

Aburizaiza, A. O. y M. T. Rice, (2011). VGI y geotecnología para ayudar a personas ciegas y con problemas de visión mediante un nomenclátor localizado. FOSS4G: Software gratuito y de código abierto para geoespacial, 2011. Denver, Colorado: OSGeo. http://www.osgeo.org/.

Rice, M. T., Hammill, W. C., Aburizaiza, A. O., Schwarz, S. y Jacobson, R. D. (2011). Integración de datos geoespaciales aportados por el usuario con geotecnología de asistencia mediante un nomenclátor localizado. En A. Ruas (Ed.), Avances en cartografía y ciencia SIG (Vol. 1, págs. 279-291). Berlín, Heidelberg: Springer. doi: 10.1007 / 978-3-642-19143-5_16.

Qin, H., Rice, R., Fuhrmann, S., Rice, M., Curtin, K. y Ong, E. (2015). Geocrowdsourcing y accesibilidad para entornos dinámicos. GeoJournal,. doi: 10.1007 / s10708-015-9659-x.

Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J. y Rhind, D. W. (2011). Sistemas de información geográfica y ciencia (3ª ed.). Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & amp Sons.

Rice, R. M., Aburizaiza, A. O., Rice, M. T. y Qin, H. (2016). Validación de posición en mapeo de accesibilidad de crowdsourcing Cartographica: Revista internacional de información geográfica y geovisualización, 51(2), 55–66. doi: 10.3138 / cart.51.2.3143.

Gao, S., Janowicz, K., McKenzie, G. y Li, L. (2013). Hacia uniones y amortiguadores platiales en un SIG basado en lugares. En Actas del 1er taller internacional ACM SIGSPATIAL sobre modelos computacionales de lugar (COMP'2013) (págs. 1-8).

Miller, H. J. y Goodchild, M. F. (2014). Geografía basada en datos. GeoJournal, 80(4), 449–461. doi: 10.1007 / s10708-014-9602-6.

Rice, Rebecca M. (2015). Validación de la calidad de los datos de VGI en aplicaciones locales de mapeo de accesibilidad de colaboración colectiva: un estudio de caso de la Universidad George Mason (tesis de maestría en ciencias, julio de 2015). Fairfax, VA: Universidad George Mason.


3. Arquitectura del sistema

La importancia de SOLAP para obtener resultados precisos en operaciones sobre almacenes de datos espaciales se explica en la Sección 2.1. Sin embargo, los cubos de datos RDF (con atributos espaciales) en la Web Semántica no siempre están anotados con vocabularios que permiten a los usuarios formular consultas SOLAP. En esta sección presentamos una descripción general del flujo de enriquecimiento MD desde los cubos de datos RDF QB a QB4OLAP y los cubos de datos QB4OLAP a QB4SOLAP. Por lo tanto, los usuarios pueden consultar los cubos de datos RDF con consultas SOLAP.

Figura 7.

Proceso de enriquecimiento multidimensional.

En la figura 7 se ilustra un flujo de proceso de enriquecimiento multidimensional con tres capas arquitectónicas principales: interfaz, módulos de enriquecimiento y puntos finales SPARQL. Las capas arquitectónicas de la figura se indican en rectángulos horizontales. La primera capa facilita la interacción del usuario con los módulos de enriquecimiento (es decir, QB2OLAPem) y herramientas de terceros (es decir, GeoSemOLAP). En cada capa, los procesos se dan en cajas de ángulo recto, los módulos y las herramientas se dan en cajas de esquinas redondeadas. Las herramientas y módulos de terceros están anotados en líneas discontinuas. Las flechas en la figura representan la interacción entre los procesos y los módulos.

Nuestra principal contribución en este documento es el módulo de enriquecimiento RDF2SOLAP, que es el núcleo de la segunda capa. El módulo de enriquecimiento RDF2SOLAP opera en triples QB4OLAP que ya existen en los datos originales o que han sido generados por el módulo de enriquecimiento QB2OLAPem [44]. QB2OLAPem permite a los usuarios enriquecer un conjunto de datos RDF QB con conceptos QB4OLAP y devuelve un gráfico de triples QB4OLAP.

El flujo de proceso interno del módulo de enriquecimiento RDF2SOLAP consta de tres fases: enriquecimiento jerárquico, enriquecimiento fáctico y triple generación. Las fases de enriquecimiento jerárquico y fáctico realizan iterativamente los algoritmos de enriquecimiento explicados en la Sección 4. La fase de enriquecimiento jerárquico y la fase de enriquecimiento fáctico pueden ejecutarse de forma independiente entre sí en paralelo. La fase de enriquecimiento de hechos, además, puede sugerir una definición de esquema de hechos enriquecida, que depende de las relaciones espaciales encontradas en el enriquecimiento a nivel de instancia para las fases de enriquecimiento de hechos y jerárquicos. Ambas fases de enriquecimiento permiten la interacción con puntos finales SPARQL externos para mejorar el proceso de enriquecimiento a través de posibles conceptos espaciales y multidimensionales que podrían recuperarse externamente. La tercera fase es la triple generación, que crea triples de QB4SOLAP que se pueden utilizar en herramientas de terceros como GeoSemOLAP. GeoSemOLAP permite a los usuarios sin conocimiento de RDF y SPARQL realizar consultas con operaciones SOLAP formulando de forma interactiva las consultas utilizando una GUI con mapas interactivos [14].

La tercera capa (puntos finales SPARQL) permite la interacción entre el usuario y el punto final SPARQL para recuperar gráficos QB o QB4OLAP, así como la interacción entre el sistema y los puntos finales SPARQL, donde el módulo de enriquecimiento RDF2SOLAP consulta almacenes triples externos para enriquecimiento jerárquico y enriquecimiento fáctico.

RDF2SOLAP se implementa en Javascript en la plataforma Node.js utilizando la biblioteca N3.js para analizar los triples RDF en Javascript y la biblioteca Turfjs para el análisis espacial.5


Dibujo basico

Dado que el folleto en sí no admite el dibujo de puntos, líneas y polígonos, es necesario importar el complemento leaflet.draw.js. La importación del complemento incluye una introducción fuera de línea y una introducción en línea.

1. La introducción sin conexión necesita descargar leaflet.draw.js y luego introducirla con la etiqueta & ltscript & gt:

Descargue leaflet.draw.js desde github, dirección de descarga:

2. La introducción en línea puede importar los complementos necesarios a través de la CDN en la etiqueta & ltscript & gt:

Cuando se importa el complemento, la función de dibujo de puntos, líneas y polígonos se implementa mediante el siguiente código:

Capturar dibujo

Capturar dibujo significa que el mouse ingresa un cierto rango de tolerancia de un punto ya dibujado al dibujar, y el mouse se absorbe en la posición del punto ya dibujado.

El folleto en sí no admite el dibujo de captura de puntos, líneas y polígonos. Es necesario importar complementos de folleto-geoman.

1 、 & ltlink & gt y & ltscript & gt Importación de etiquetas:

Una vez introducido el complemento, la función de dibujo de captura de puntos se implementa mediante el siguiente código:


Trabajando en estrecha colaboración con otros miembros del equipo de Fotogrammar, he sido responsable de la creación y gestión de los datos geoespaciales para el proyecto. Esto ha incluido la codificación geográfica de noventa mil imágenes (

5000 ubicaciones únicas) utilizando varias plataformas de codificación geográfica y API. La mayor parte del trabajo de codificación geográfica se realizó utilizando la API de geolocalización de la Universidad de Tulane, a través de Google / OpenRefine. El trabajo también incluyó el adjunto de la información de ubicación a los metadatos de la colección existente y la asociación con los datos históricos de los límites del condado, utilizando SQL, para su visualización en la plataforma CartoDB.


Impresionante geojson

geojson-mapnikify: Transforma objetos GeoJSON en hojas de estilo XML Mapnik con datos GeoJSON incrustados y estilos derivados de especificaciones de estilo simple.

geojson-vt: Divida GeoJSON en mosaicos vectoriales sobre la marcha en el navegador

vt-geojson: Extraiga GeoJSON de mosaicos vectoriales Mapbox

geojson2rtree: genera un rtree estático (usando terraformer) a partir de un conjunto de características geojson

ogr2ogr: convierte cualquier cosa en cualquier cosa

shp2json: convertir archivos zip de shapefile a GeoJSON de transmisión

togeojson: convierte GPX y amp KML a geojson

topojson: convierte GeoJSON a & amp de TopoJSON, une datos de CSV

esri2open convierte formatos propietarios de Esri a GeoJSON

gtfs2geojson: convertir datos de tránsito GTFS a GeoJSON

geoxform: convierta cualquier flujo de geojson de cualquier tamaño en un archivo CSV, Shapefile o KML, etc.

supercluster: una biblioteca de clústeres GeoJSON rápida para navegadores y Node.

  • geojson-svgify: convierte las rutas geométricas de GeoJSON en elementos de polilínea SVG.
  • geojson-to-svg-cli: herramienta de línea de comandos para convertir GeoJSON a SVG.
  • svg-to-geojson: Arrastre y suelte SVG en el mapa y le devolverá GeoJSON.

geojson2ndjson: convierte GeoJSON a / desde GeoJSON delimitado por saltos de línea

geobuf: convierte GeoJSON a / desde GeoBuf

OpenStreetMap

  • osmtogeojson: convierte datos de OpenStreetMap a GeoJSON
  • osm2geojson: convierte OSM XML a GeoJSON
  • osm2geojson: (Python) convierte OSM XML y Overpass XML / JSON a GeoJSON
  • minjur: convierte los datos de OpenStreetMap a GeoJSON más rápido que cualquier otra cosa
  • geojsontoosm: convertir GeoJSON a OSM XML
  • geojson2osm: convertir GeoJSON a OSM XML
  • osm-and-geojson: convierta GeoJSON a OSM XML y OSM XML a GeoJSON
  • geojson2osm-es6: convertir GeoJSON a OSM XML
  • tierra natural: país, provincia y datos geográficos
  • geojson.xyz: datos de la tierra natural en tamaños compatibles con la web con hotlinking
  • atlas mundial: versiones simplificadas personalizables de datos de la tierra natural
  • geo-mapas: mapas GeoJSON de alta calidad generados mediante programación.
  • openflights-geojson: aeropuertos de vuelos abiertos y rutas de aviones amp
  • us-atlas: geojson & amp topojson para entidades de Estados Unidos
  • metro-extractos: datos regionales de OpenStreetMap como GeoJSON
  • whereonearth-airport: contornos de cada aeropuerto
  • whereonearth-building: edificios contornos
  • repositorios whereonearth: salida de otras características de GeoPlanet por Aaron Straup Cope
  • tgn-geojson: el tesauro de nombres geográficos (TGN) de Getty como GeoJSON.
  • strava-to-geojsonio: exporta recorridos y viajes en amplificador de Strava a GeoJSON
  • strava-geojson: exportar todos datos de strava a geojson, en node & amp en la web
  • dame OSM: recupera el archivo geojson por ID de openstreetmap
  • niveles de país Extractos completos de Planet GeoJSON, basados ​​en códigos ISO y FIPS.

Publicación por entregas

  • python-geojson: serializa geojson a / desde tipos de datos de python
  • rgeo-geojson: serializa geojson a / desde tipos de datos ruby ​​RGeo
  • rust-geojson: serializa geojson a / desde tipos de datos de rust
  • geojson-jackson: serializa GeoJSON hacia y desde tipos de datos Java (basado en Jackson)
  • mapbox-java: serializa GeoJSON hacia y desde tipos de datos Java (basado en Gson)
  • geojson-serializer: serializa Java con anotaciones como GeoJSON

Recursos

  • RFC 7946 - El formato GeoJSON: el estándar actual de GeoJSON por IETF
  • GeoJSON.org: la primera especificación, que define todas las reglas para las estructuras GeoJSON
  • Más de lo que nunca quiso saber sobre GeoJSON: una revisión de los conceptos detrás de la especificación en un formato más narrativo.

Mapas que dieron forma al mundo

  • Mapeo ciudadano
  • OpenStreetMap y crowdsourcing # 8211
    más cabezas son mejores que una
    Voluntarios de geomapeo de la NYPL.

Creador de mapas de Google

Http://www.google.com/mapmaker

cuando el avión desapareció, crowdsourcing de partes en los mapas satelitales del océano

mapas de los tres. error esmeralda en Mnpls

¿Cómo encajan foursquare y los checkins en FB y Google +?

Tutoriales: Google Earth

1. Pregunta de discusión:

Descubre algunos proyectos de mapeo ciudadano que te interesan O

Contribuya con su conocimiento local a Google Map Maker Y Comparte con la clase en línea

2. Mapa de Google Earth

Complete el tutorial y luego cree un mapa en Google Earth con los siguientes componentes:

  • Un título
  • Una introducción escrita a su proyecto.
  • Al menos cinco marcas de posición, incrustadas con etiquetas html e imágenes, si es posible.
  • Formato de archivo (s) de archivo KML importado por GEarth, pero otras aplicaciones lo están usando. usando el bloc de notas o MS Word, se puede crear un archivo KML.
    superposición de pantalla, puede ser texto, imagen, cualquier cosa. leyenda. Código HTML.
  • Una superposición de pantalla (es decir, una leyenda)

historia.
imágenes de la biblioteca, Google está dispuesto a comprarlas. mapeo ciudadano. escaneo y carga.

conciencia geográfica y social.

google street view y # 8211 vistas históricas

Enviar en línea como un archivo KML / KMZ

Tuve la oportunidad de experimentar un artilugio que se puede usar para mostrar una variedad de proyectos de mapeo, incluido el mapeo ciudadano: Science on a Sphere. Es una esfera en la que se pueden proyectar mapas estáticos o animaciones. El que vi, en las instalaciones de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y # 8217 en la isla Ford en Honolulu, mostraba animaciones que mostraban el tsunami del Océano Índico de 2004 y el tsunami de 2011 en Japón, así como las rutas de vuelo de las aerolíneas, las corrientes oceánicas, el cambio de la capa de hielo polar. a lo largo del tiempo y muchos otros tipos de datos geoespaciales.

El Gran Conteo de Aves del Patio Trasero comienza hoy y se extiende hasta el lunes 16 de febrero. Como mínimo, solo requiere 15 minutos de observación en cualquiera o todos los días: http://gbbc.birdcount.org/

Happy Cow es un sitio conocido por muchos vegetarianos / veganos por encontrar restaurantes que he usado cuando viajaba. Los usuarios pueden enviar reseñas y / o restaurantes que les gusten perfilados (aunque el sitio se reserva el derecho de aprobar o no la lista). http://www.happycow.net/search.html

Uno de los impedimentos para el mapeo ciudadano son las limitaciones de la torre celular de línea de visión de los teléfonos móviles, o los requisitos de wifi para otros dispositivos móviles. El mapeo ciudadano en entornos urbanos y suburbanos está bien servido por dispositivos móviles, pero ¿qué pasa con las áreas naturales, la densa cobertura de hojas o la topografía extrema? Incluso si la obtención de coordenadas de mapeo absolutas no es el problema, gran parte del crowdsourcing asume la capacidad de conectarse de nuevo a un depósito de datos central (por ejemplo, una base de datos web, & # 8216 la nube & # 8217). Los equipos que pueden interactuar con los satélites GPS y admitir la captura de datos suelen ser costosos y, por lo general, requieren software propietario.

wq (https://wq.io/) es un marco que es & # 8216device first & # 8217 y & # 8216offline-enabled & # 8217. Intenta aprovechar varias tecnologías de código abierto para construir una solución móvil completa que pueda respaldar el trabajo de recopilación de datos de ciencia ciudadana y luego sincronizar con un repositorio central una vez que el dispositivo (y el operador) regresan a un área servida por redes celulares o wifi.

Me estoy estirando aquí, así que si me equivoco, por favor no grites. Aún así, voy a dar un paso en la descripción general del marco y su pila de tecnología relacionada.

wq se basa en python y en un marco web llamado django para crear aplicaciones web sin conexión que pueden ejecutarse en dispositivos iOS y Android. Estas aplicaciones web, entonces, dependen en gran medida de javascript, particularmente requirejs (http://requirejs.org/) y moustache (https://mustache.github.io/), para las plantillas que permiten una rápida y (algo) indolora desarrollo de aplicaciones web. La visualización de datos se basa en d3.js (http://d3js.org/), y la geografía hace un uso intensivo de Leaflet (http://leafletjs.com/) & # 8212, quizás la capa más pertinente de la pila para aquellos de nosotros. en este curso. Si no está familiarizado conLeaflet.js, ¡Echale un vistazo!

Finalmente, wq extiende varias otras tecnologías de código abierto para permitir la sincronización entre un repositorio de datos central y múltiples dispositivos móviles en manos de los mapeadores ciudadanos. Por último, wq emplea un conjunto de herramientas para crear y distribuir más fácilmente aplicaciones de mapeo personalizadas que pueden ser servidas desde la tienda de aplicaciones Apple & # 8217s, Google Play, etc.

Lo que wq pretende es permitir que las aplicaciones de cartografía ciudadana / ciencia ciudadana altamente especializadas se creen más fácil y rápidamente, basándose en una colección sólida de herramientas F / OSS alineadas. Idealmente, una aplicación puede funcionar rápidamente para responder a una necesidad particular (por ejemplo, un derrame de una tubería), o una audiencia especializada (el período previo a un período de comentarios públicos para un proyecto de desarrollo), o incluso algo así como una excursión de la escuela secundaria. o proyecto de aprendizaje de servicio de educación superior.

A continuación se muestran algunos ejemplos de proyectos de mapeo ciudadano que ya se han basado en wq:

Semana 3

  • Codificación geográfica
  • Georreferenciación
  • Formatos de datos espaciales
  • Datos geoespaciales en línea
  • Pregunta de discusión

Tutoriales: BatchGeo (opcional) Google Fusion (opcional)

ingrese los datos de Xcel y exporte el archivo KLM listo para google map y / o google earth

almacenar mapas en línea, no se necesita latitud.
visualizar datos geoespaciales por mapa
análisis espacial mediante el mapeo de diferentes capas juntas
mostrando datos por mapa, gráfico o tabla
p.ej. cuántos autos cruzan un punto específico
crowdsourcing: detección de mariposas, uso de tablas de fusión para mapear las especias y los avistamientos
http://www.theguardian.com/news/datablog/2011/mar/31/deprivation-map-indices-multiple

estudiantes: periodismo, historia, geografía.

Georreferenciación (geocodificación y datos # 8211, geo referenciación e imagen # 8211)
Los mapas aéreos históricos o las fotos son mucho más útiles cuando están georreferenciados.
Es difícil superponer fotos de diferentes años sin hacer referencia. la única referencia podría ser el río. Por lo general, hacen referencia a las cuatro esquinas, pero a veces al río. Usando el programa GIS para determinar la longitud / latitud de cada esquina. a veces solo tierras de cultivo y es imposible


Mapas que dieron forma al mundo

  • Mapeo ciudadano
  • OpenStreetMap y crowdsourcing # 8211
    más cabezas son mejores que una
    Voluntarios de geomapping de NYPL.

Creador de mapas de Google

Http://www.google.com/mapmaker

cuando el avión desapareció, crowdsourcing de partes en los mapas satelitales del océano

mapas de los tres. error esmeralda en Mnpls

¿Cómo encajan foursquare y los checkins en FB y Google +?

Tutoriales: Google Earth

1. Pregunta de discusión:

Descubre algunos proyectos de mapeo ciudadano que te interesan O

Contribuya con su conocimiento local a Google Map Maker Y Comparte con la clase en línea

2. Mapa de Google Earth

Complete el tutorial y luego cree un mapa en Google Earth con los siguientes componentes:

  • Un título
  • Una introducción escrita a su proyecto.
  • Al menos cinco marcas de posición, incrustadas con etiquetas html e imágenes, si es posible.
  • Formato de archivo (s) de archivo KML importado por GEarth, pero otras aplicaciones lo están usando. usando el bloc de notas o MS Word, se puede crear un archivo KML.
    superposición de pantalla, puede ser texto, imagen, cualquier cosa. leyenda. Código HTML.
  • Una superposición de pantalla (es decir, una leyenda)

historia.
imágenes de la biblioteca, Google está dispuesto a comprarlas. mapeo ciudadano. escaneo y carga.

conciencia geográfica y social.

google street view y # 8211 vistas históricas

Enviar en línea como un archivo KML / KMZ

Tuve la oportunidad de experimentar un artilugio que se puede usar para mostrar una variedad de proyectos de mapeo, incluido el mapeo ciudadano: Science on a Sphere. Es una esfera en la que se pueden proyectar mapas estáticos o animaciones. El que vi, en las instalaciones de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica y # 8217 en la isla Ford en Honolulu, mostraba animaciones que mostraban el tsunami del Océano Índico de 2004 y el tsunami de 2011 en Japón, así como las rutas de vuelo de las aerolíneas, las corrientes oceánicas, el cambio de la capa de hielo polar. a lo largo del tiempo y muchos otros tipos de datos geoespaciales.

El Gran Conteo de Aves del Patio Trasero comienza hoy y se extiende hasta el lunes 16 de febrero. Como mínimo, solo requiere 15 minutos de observación en cualquiera o todos los días: http://gbbc.birdcount.org/

Happy Cow es un sitio conocido por muchos vegetarianos / veganos por encontrar restaurantes que he usado cuando viajaba. Los usuarios pueden enviar reseñas y / o restaurantes que les gusten perfilados (aunque el sitio se reserva el derecho de aprobar o no la lista). http://www.happycow.net/search.html

Uno de los impedimentos para el mapeo ciudadano son las limitaciones de la torre celular de línea de visión de los teléfonos móviles o los requisitos de wifi para otros dispositivos móviles. El mapeo ciudadano en entornos urbanos y suburbanos está bien servido por dispositivos móviles, pero ¿qué pasa con las áreas naturales, la densa cobertura de hojas o la topografía extrema? Incluso si la obtención de coordenadas de mapeo absolutas no es el problema, gran parte del crowdsourcing asume la capacidad de conectarse de nuevo a un depósito de datos central (por ejemplo, una base de datos web, & # 8216 la nube & # 8217). Los equipos que pueden interactuar con los satélites GPS y admitir la captura de datos suelen ser costosos y, por lo general, requieren software propietario.

wq (https://wq.io/) es un marco que es & # 8216device first & # 8217 y & # 8216offline-enabled & # 8217. Intenta aprovechar varias tecnologías de código abierto para construir una solución móvil completa que pueda respaldar el trabajo de recopilación de datos de ciencia ciudadana y luego sincronizar con un repositorio central una vez que el dispositivo (y el operador) regresan a un área servida por redes celulares o wifi.

I’m stretching here, so if I get stuff wrong, please don’t yell. Still, I’ll take a pass at generally describing the framework and its related technology stack.

wq relies upon python, and a web framework called django for building offline-capable web apps that can run on iOS and Android devices. These web apps, then, rely very heavily upon javascript, particularly requirejs (http://requirejs.org/) and mustache (https://mustache.github.io/), for the templates that permit quick and (somewhat) painless web application development. Data visualization relies upon d3.js (http://d3js.org/), and geography makes heavy use of Leaflet (http://leafletjs.com/) — maybe the most pertinent layer of the stack for those of us in this course. If you’re not familiar withLeaflet.js, check it out!

Finally, wq extends several other open source technologies to enable synchronizing between a central data repository and multiple mobile devices in the hands of citizen mappers. Lastly, wq employs a set of tools to more easily build and distribute customized mapping apps that can be served from Apple’s app store, Google Play, etc.

What wq intends is to allow highly specialized citizen science/citizen mapping apps to be more easily and quickly built, based upon a solid collection of aligned F/OSS tools. Ideally, an app can spin up quickly to respond to a particular need (e.g., a pipeline spill), or a specialized audience (the run up to a public comment period for a development project), or even something like a high school field trip or higher ed service learning project.

Some examples of citizen mapping projects already built upon wq are here:

Semana 3

  • Geocoding
  • Georeferencing
  • Spatial Data Formats
  • Geospatial Data Online
  • Discussion Question

Tutorials: BatchGeo (optional) Google Fusion (optional)

enter Xcel data, and export KLM file ready for google map and/or google earth

store maps online, no latitude needed.
visualize geospatial data by map
spatial analysis by mapping different layers together
showing data by map, graph or chart
e.g. how many cars cross specific point
crowdsourcing: spotting butterflies, using fusion tables to map the spices and sightings
http://www.theguardian.com/news/datablog/2011/mar/31/deprivation-map-indices-multiple

students: journalism, history, geography.

Georeferencing (geocoding – data, geo referencing – image)
historical air maps or photos are much more useful when they are georeferenced.
Photos from different year is difficult to lay over one another without referencing. the only reference might be the river. usually reference the four corners, but sometimes river. Using GIS program to determine the longitute/latitude for each corner. sometimes only farmland and it is impossible