もっと

ポイント2つのフィーチャデータセット間の距離を計算する

ポイント2つのフィーチャデータセット間の距離を計算する


私は自分の問題を説明するために最善を尽くします。 2つの特徴データセットがあります。 1セットには「都心」である約100ポイントがあります。もう1つのデータセットには、これら100の都市のそれぞれの国勢調査区のポイントがあります。これは、国勢調査区ごとのデータの行であり、各都市のID番号です(これは、市内中心部の特徴データセットにもあります)。

各市内中心部とその都市の各ポイント/国勢調査区との間の距離を測定し、国勢調査区番号を含むテーブルにこれらの距離を表示する必要があります... pythonを使用する方法があることを望んでいました(私はpython!)各ポイントをループして、市内中心部までの距離を測定します。

これに最善のアプローチをとる方法についての提案は素晴らしいでしょうし、あなたの応答が詳細であればあるほど良いでしょう!以前は5つの都市しかないときにポイント距離ツールを使用したので、それぞれを手動で実行して距離を取得できました(各都市も個別のファイルでした)…


国勢調査区ごとに、その国勢調査区が含まれる都市の市内中心部までの距離が必要ですか? Pythonは必要ありません。ArcMapで実行できます。

両方のポイントレイヤーでADDXYを実行します。

国勢調査区の中心にフィールドを追加して、距離をに格納します。

都市ID属性フィールドを使用して、都市中心点の属性テーブルを地域中心に結合します。

フィールド計算機を使用して、距離= sqr((tract.x --city.x)^ 2 +(tract.y --city.y)^ 2)を計算します。


市の中心部までの距離を見つけるために、国勢調査区ごとのポイントとニアテーブルの間の属性を結合できるようにする、Generate NearTableまたはJustNearのようなことをしたいと思います。

使用する場合 最も近いのみ ニアテーブルでは、最も近いフィーチャのみを取得します。ニアは常に、あるフィーチャクラスから別のフィーチャクラスまでの最も近いフィーチャと距離のみを返します。さらに、追加する必要があります。 Near_FID 市内中心部のFIDにNear_FIDを結合することで、入力ポイントに接続します。

補遺

国勢調査区との間の距離を見つけるには マッチング コード番号:

入力としてトラクトを使用し、近くのフィーチャとして都心を使用して、ニアテーブルを生成します。 全て 距離と非常に大きいまたは入力されていない許容誤差。ドキュメントには 値が指定されていない場合、すべての近くの機能が候補になります つまり、すべての都市へのすべての国勢調査区が表に表示され、許容値が入力されていない場合は、そうでない場合は非常に大きな許容値を使用します。

ここからそれを減らす方法はたくさんありますが、混乱が少ないので(とにかく)これが私が使用する方法です:

近くのテーブルに2つのフィールドを追加し、それらをTractCodeとCityCodeと呼びましょう。 ArcMapにテーブルをロードします(を使用する必要があります データを追加する テーブルはドラッグアンドドロップを望まないので)、国勢調査区と市内中心部も追加します。

ニアテーブルの属性テーブルを開き、NEAR_FIDを使用してニアテーブルから市内中心部への結合をFID / OBJECTIDに追加します(データ型によって異なります)。フィールド計算機を使用して、都心データのコードフィールドからニアテーブルのCityCodeの値を計算します。次に、その結​​合を削除し、国勢調査区に別の結合を追加して、国勢調査区からTractCodeを計算してから、その結合も削除します。

これで、近くのテーブルに国勢調査区と市内中心部からのコードが表示されます。 CityCode = TractCodeであるnearテーブルの属性で選択します。これにより、市の中心部と国勢調査区でコードが同じである行が選択され、簡単にするために新しいテーブルにエクスポートされます。

この新しくエクスポートされたテーブルには、コードが一致する国勢調査区と市内中心部の間の距離が含まれます。


ウィスコンシン州ミルウォーキーの犯罪に対する樹高とパターン情報の影響を調べるために、マルチソースのリモートセンシングデータセットを統合する

詳細なツリーパターンの特徴は、マルチソースのリモートセンシングデータから導き出されました。

樹木は、視界の障害物を概算するために、高さに基づいて2つのタイプに分けられました。

ツリーパッチの特性をキャプチャするために、ランドスケープパターンメトリックが計算されました。

犯罪の種類と樹木の特徴(高さとパターン)には、さまざまな影響が見られます。

ツリーパターンメトリックの空間的非定常性は、都市全体で見つかりました。


センサーからユーザーへ—センサーとデータシステムの相互運用性

ホアキンデルリオフェルナンデス、。アダム・リードベター、「Ocean In Situ Sensorsの課題と革新」、2019年

6.4.7統合デジタルオーシャンに向けて

海洋はグローバルであるため、国際的にデジタル海洋を作成する必要があります。ビルディングブロックを提供する多くの国や地域の開発があります。例(およびケーススタディ)は、アイルランドで進行中の作業です。以前に提示されたアイデアに基づいて、アイルランドの海洋研究所は、データプロバイダーが観測結果をポータルに提供することを可能な限り簡単にするように設計されたデジタルオーシャンプラットフォームを開発しました。そのため、観測または情報にアクセスするためのWebベースのインターフェイスを提供する以外に、プロバイダーがネットワークに参加するための最小データ要件はありません。

ポータルは、一連の取り込みを介して、さまざまなWebサービス(アイルランド灯台局およびダブリンシティ大学OGC WebマップのMarineInstituteカスタムアプリケーションプログラミングインターフェイスのERDDAPおよびUniversityCollegeCorkおよびEnvironmentalProtection AgencyのWeb機能サービスを含む)に接続します。スクリプト。これらのスクリプトを使用すると、オープンソースコンポーネント上に構築されたユーザーインターフェイスで複数の発信者からのデータを表示できます(図6.4.5を参照)。一般的なUIコンポーネントのjQueryマッピングインターフェイスのリーフレットグラフ化用のHighChartsと3つの.js用湾や難破船などの海底地形の3DモデリングのWebGL表示、および海洋モデルの結果の動的表現。

図6.4.5。アイルランドの統合デジタルオーシャンプラットフォームの高レベルのアーキテクチャ表現。

データは、単純なカタログエントリを超えた方法でエンドユーザーに提示されます(図6.4.6)。マップ、チャート、およびカードウィジェット(図6.4.6の右側にある波、潮汐、および気象データを参照)の組み合わせを使用して、データを要約できます。これらのカードは、さまざまな形式の現場データ、モデルデータ、およびアーカイブデータを組み合わせたものです。それらは再利用可能であり、他のアプリケーションにすばやく統合でき、オフライン分析のためのデータダウンロードエリアにつながります。マップレイヤーは、INFOMAR海底調査、Failte Ireland(アイルランドの観光局)、ダブリン市議会のダブリンベイバイオスフィアプロジェクトなど、さまざまな情報源から提供されています。 Digital Ocean Platformへのすべての入力は、信号機ダッシュボードシステムのデータ停止についても監視されます。 DataTurbineなどの「ブラックボックス」アプリケーションを介してこのアプローチを複製できる場合があります。 11


ポイント間の距離の計算2つの特徴データセット-地理情報システム

米国地質調査所の見通しおよび鉱山関連の機能米国バージョン6.0の7.5分および15分の地形図四角形マップベクトルデジタルデータセット(ポイントおよびポリゴン)米国地質調査所のデータリリースDOI:10.5006 / F78W3CHG

Horton、J.D。ORCID 0000-0003-2969-9073 San Juan、C.A。 ORCID 0000-0002-9151-1919推奨される引用:Horton、JD、and San Juan、CA、2021、Prospect-and Mine-Related Features from US Geological Survey 7.5- and 15-Minute Topographic Quadrangle Maps of the United States(ver。 6.0、2021年4月):米国地質調査所のデータリリース、https://doi.org/10.5066/F78W3CHG。 https://doi.org/10.5066/F78W3CHGこれらのデータのバージョン6.0は、米国の鉱山、鉱床、および鉱物地域の更新された地理空間データベースを開発するための、より大規模な米国地質調査所(USGS)プロジェクトの一部です。鉱山および見通しに関連するシンボル(以下、「鉱山」のシンボルまたはフィーチャと呼びます)は、現在、州ごとにデジタル化されています。 USGS歴史地形図コレクション(HTMC)の7.5分(1:24,000スケール)および15分(1:48,000および1:62,500スケール)アーカイブから、または利用可能なデータベース(カリフォルニアおよびネバダ、 1:24,000スケールのみ)。これらの機能の編集は、米国全体の鉱物資源の探査と抽出に関連する機能に関する正確な場所と一般情報を取得するための最初のフェーズです。これまでに、45の州とコロンビア特別区(DC)が完成しました:アラバマ(AL)、アリゾナ(AZ)、アーカンサス(AR)、カリフォルニア(CA)、コロラド(CO)、コネチカット(CT)、デラウェア(DE)、フロリダ(FL)、ジョージア(GA)、アイダホ(ID)、イリノイ(IL)、インディアナ(IN)、アイオワ(IA)、カンザス(KS)、ケンタッキー(KY)、ルイジアナ(LA)、メイン(ME)、メリーランド(MD)、マサチューセッツ(MA)、ミシガン(MI)、ミネソタ(MN)、ミシシッピ(MS)、ミズーリ(MO)、モンタナ(MT)、ネブラスカ(NE)、ネバダ(NV)、ニューハンプシャー(NH)、ニュージャージー(NJ )、ニューメキシコ(NM)、ノースカロライナ(NC)、ノースダコタ(ND)、オハイオ(OH)、オクラホマ(OK)、オレゴン(OR)、ロードアイランド(RI)、サウスカロライナ(SC)、サウスダコタ( SD)、テネシー(TN)、テキサス(TX)、ユタ(UT)、バーモント(VT)、バージニア(VA)、ワシントン(WA)、ウィスコンシン(WI)、ワイオミング(WY)。このプロセスにより、米国での探鉱と採掘の全体像だけでなく、これらの活動が発生したおおよそのタイムラインも表示されます。これらのデータは、土地利用計画、廃鉱山地および鉱山関連の環境影響の評価、連邦、州、および私有地からの鉱物資源の価値の評価、および土地管理プロセスへの入力のための鉱化地域およびシステムのマッピングに使用できます。これらのデータは、ソースマップの縮尺に基づいて3つのレイヤーグループとして表示されます。データグループ間の調整は行われませんでした。

これらのデータは、USGS7.5および15分のシリーズ地形図にある鉱山シンボルのデジタルバージョンです。これらのデータは、地理情報システム(GIS)またはその他のデータベースや地理空間ソフトウェアでの使用に適しています。このタイプのデータの収集は、USGSの鉱物資源プログラムの使命の一部です。この情報は、地球科学や鉱物探査のコミュニティから州や連邦の機関、民間企業、一般の人々に至るまで、幅広いユーザーコミュニティのニーズを満たすことを目的としています。

補足情報:このUSGSのデータリリースは、地形図の異なる縮尺を表す6つのフィーチャクラスを含むのArcGIS 10.8.1ジオデータベース(USGS_TopoMineSymbols_ver6.gdb)から構成されています&gtUSGS_TopoMineSymbols_24k_Points&gtUSGS_TopoMineSymbols_48k_Points&gtUSGS_TopoMineSymbols_625k_Points&gtUSGS_TopoMineSymbols_24k_Polygons&gtUSGS_TopoMineSymbols_48k_Polygons&データセット間のgtUSGS_TopoMineSymbols_625k_Polygonsありません調整が行われました。地形図のラスター画像は、USGS Historical Topographic Map Collection(HTMC)(https://nationalmap.gov/historical/)またはHTMC topoView Webマッピングアプリケーション(https://ngmdb.usgs.gov/topoview/)から取得できます。 )。ニューヨーク(NY)、ペンシルベニア(PA)、ウェストバージニア(WV)など、完了していない一部の州では、完了した州の地形図が州の境界を越える場合にデータが含まれる場合があります。 18862006地形図の日付

fUS11 =コロンビア特別区

John D. Horton U.S. Geological Survey、Southwest Region Physical Scientist mailing address Denver Federal Center、PO Box 25046、MS-973 Denver CO

303-236-1921 303-236-3200 [email protected]

米国地質調査所の地形図は、1:20,000を超える出版物の縮尺の地図の場合、出版物で測定した場合、テストされたポイントの10%以下が1/30インチを超えてエラーになることを指定する国家地図精度基準に準拠しています。 1:20,000以下、1/50インチの出版物縮尺の地図の縮尺。 USGS 7.5分の四角形の地形図に適用されるように、水平精度の基準では、テストされるすべてのポイントの90%の位置が、マップ上の1/50インチ以内の精度である必要があります。 1:24,000スケールでは、1/50インチは40フィート、1:48,000スケールでは、1/50インチは80フィート、1:62,500スケールでは、1/50インチは104フィートです。このデータセットは、HTMCのUSGS地形図の地理参照ラスター画像からヘッドアップデジタル化することによってキャプチャされました。地形図の角と実際の角の座標との間の距離を測定することにより、地理参照エラーをチェックしました。このエラーは平均して50フィートであることがわかりました。マップの精度と地理参照エラーの組み合わせにより、データセット内のフィーチャの平均水平精度が約100〜155フィートの範囲になります。適用できない。

米国地質調査所からの見通しおよび鉱山関連の特徴米国西部のベクトルデジタルデータセットの7.5分および15分の地形図の四角形の地図

http://dx.doi.org/10.5066/F7JD4TWT 24000 25000 4800062500デジタルおよび/またはハードコピーリソース2016発行日ソースデータデータセットの開発をサポートするために使用されるソース情報。米国地質調査所

USGS歴史的地形図コレクション(HTMC)ラスターデジタルデータセット

https://nationalmap.gov/historical/デジタルおよび/またはハードコピーリソース18882006発行日HTMCデータセットの開発をサポートするために使用されるソース情報。

州ごとのデータ検索を実施して、7.5分および15分の地形図からのデジタルの地理空間鉱山の特徴情報が利用できる場所を確認しました。ネバダ州とカリフォルニア州で124,000スケールで利用可能な地理空間鉱山の特徴データが取得され、これらの州の出発点として使用されました。残りの州については、過去の7.5分および15分の地形図がHTMC Webサイト(https://geonames.usgs.gov/pls/topomaps/)からgeoPDFファイルとして取得されました。 7.5分のシリーズでは、四角形の約60%に複数のバージョンがありました。 15分の1:48,000スケールのシリーズでは、マップの約10%に複数のバージョンがあり、15分の1:62,500スケールのシリーズでは、マップの約20%に複数のバージョンがありました。同じ縮尺の2つのマップバージョンを持つ四角形の場合、両方のマップが取得されました。同じ縮尺で2つ以上のバージョンがある四角形の場合、最も古いマップと、最新までの約10年間隔のバージョンが取得されました。 Global Mapperソフトウェアを使用して、取得したマップをgeoPDFからgeoTIF形式に変換し、ArcGISでアクセスできるようにしました。地雷の特徴のキャプチャは、地雷のシンボルのマップを視覚的に検査し、ポイントやポリゴンをArcGISファイルジオデータベースにデジタル化することにより、各スケールで実行されました。異なるマップ縮尺のデータ間の調整は行われませんでした。たとえば、鉱山の特徴が7.5分の地図で発生し、同様の特徴が15分の地図で発生した場合、その特徴は2回デジタル化されました。フィーチャタイプ(プロスペクトピット、地雷、坑道、ダンプ、尾鉱など)とマップの日付、名前、GDAおよびスキャン識別番号を説明する情報が対応する属性テーブルにまとめられました。鉱山のシンボルが同じ縮尺の地図の複数のバージョン(日付)で発生した場合、シンボルの最初の出現はデジタル化されました。マップの後続のバージョンで、元の場所の許容範囲内で同じ記号が表示された場合、その記号は再デジタル化されませんでした。ポイントシンボルの許容公差は、マップシンボルを完全に囲む「ボックス」の領域とほぼ同じでした。ポリゴンフィーチャの場合、マップバージョン間でフィーチャの形状が変更されると、ポリゴン全体が再デジタル化されました。マップのバージョン間のわずかなシフトが一般的であり、マップのスキャンと地理登録の差異が反映されていました。地雷のシンボルが地形のくぼみ内にあるが、地図上に明確なピットの輪郭が表示されていない場合、くぼみは採掘活動に関連するピットであると想定され、最も外側のくぼみの等高線はポリゴンとしてデジタル化されました。次に、ポリゴンは、地雷のシンボルや地図に含まれているラベルに従って帰属されました。マップラベル名が多数のシンボルで囲まれている場合、最も近い主要なシンボルがその名前を受け取りました。たとえば、名前がマップ上のプロスペクトピットとアディットシンボルで囲まれている場合、その名前は最も近いアディットシンボルに適用されます。ネバダ州とカリフォルニア州の既存の1:24,000スケールの地雷特徴データの位置精度がチェックされ、属性テーブルスキーマが変更および更新されて一貫性が保たれ、古いバージョンのマップから地雷特徴(ポイントとポリゴン)がキャプチャされました。データの検査とチェックは、マップをデジタル化する個人(第1レベルのレビュー)、州内のマップのランダムな選択をレビューするチームメンバー(第2レベルのレビュー)、州レベルでコンパイルされたデータをレビューしたプロジェクトリーダーによって実行されました。 (第3レベルのレビュー)、およびUSGSの同僚による米国西部のマージされたデータの最終スポットチェック(第4レベルのレビュー)。いずれの場合も、レビューでは、鉱山の特徴のキャプチャの正確性と完全性、属性の完全性と一貫性、確立されたプロジェクトスキーマの順守、および時間の経過に伴う鉱山の特徴の表現について取り上げました。

最初のプロセスステップと同様に、アーカンザス(AR)、アイオワ(IA)、ルイジアナ(LA)、ミネソタ(MN)、ミズーリ(MO)、テキサス(MO)の各州の7.5分および15分の地形図でシンボルを採掘します。 TX)はデジタル化され、既存のソースデータに追加されました。一部のデータベース属性値にいくつかの注目すべき変更が加えられました。属性フィールドFtr_Typeの用語が次のように変更されました:1)「IronPit」と「ShellPit」が追加されました2)「OreStoragePond」が「OreStockpile / Storage」に変更されました「OreStoragePond」がFtr_Nameに変更されました3)変更されましたTailings-Thickener 'から' Tailings-Undifferentiated 'は' Tailing Thickeners 'をFtr_Nameに移動しました4)' PumiceMine 'を' PumicePit 'に変更しました' PumiceMine 'をFtr_Nameに移動しました5)' UnidentifiedFeature 'を' DisturbedSurface 'または'に変更しましたDisturbed Surface-Pit 'および6)' Gravel / Borrow pit-Undifferentiated 'を' Gravel / Borrow Pit-Undifferentiated 'に変更しました。備考欄から削除された用語は次のとおりです。1)「未確認-一般的な乱れた地面の記号」2)「不明-一般的な乱れた地面の記号。 3)「Photorevised」4)「Revised」および5)「19xxマップで&ltFtr_Type&gtとラベル付けされた一致するフィーチャ」(「19xxマップでのフィーチャから&ltFtr_Type&gtとして指定されたフィーチャ」に変更)。 Ftr_Typeの「DisturbedSurface」または「DisturbedSurface-Pit」(以前は「UnidentifiedFeature」と見なされていた)に起因するラベルのない機能は、これらの機能の一部を特定するために再評価されました。バッファーを適用して、約1km以内にある他の近くのラベル付きフィーチャを識別しました。近くのラベル付きフィーチャを使用して、ラベルなしの「Disturbed Surface」フィーチャのFtr_Typeを推測できると想定するのが妥当な場合は、Ftr_Typeを変更し、「備考」フィールドに「備考」「隣接するフィーチャから推測された&ltFtr_Type&gt」と入力しました。たとえば、「砂利採取場」とラベル付けされたいくつかのポリゴンが1950年の日付のマップに存在します。1980年版のマップには、1950年のポリゴンの近くにピンク色の写真修正されたラベルのない乱れた表面ポリゴンが含まれています。 1980年の乱れたサーフェスポリゴンにはFtr_Type '砂利採取場'が割り当てられ、[備考]フィールドに「隣接するフィーチャから推定された砂利採取場」と入力されました。これは、複数のFtr_Typeがラベルのない機能を囲んでいる場合、または地理的要因に基づいてFtr_Typeを推測することが合理的でない場合には行われませんでした。フィールド「Topo_Date」は、数値分析を容易にするために、テキストフィールドタイプから整数フィールドタイプに変更されました。これらの更新の実行中にエラーが発見された場合、元のソースデータセットに含まれている一部の機能が追加、削除、またはその他の方法で変更されている可能性があります。

バージョン2.0-最初のプロセスステップと同様に、ミシガン州(MI)、ウィスコンシン州(WI)、インディアナ州(IN)、イリノイ州(IL)の7.5分および15分の地形図の地雷シンボルがデジタル化されて既存のソースデータ。 「Tipple」および「Mine」という用語がFtr_Typeフィールドドメインに追加されました。これらの更新の実行中にエラーが発見された場合、元のソースデータセットに含まれている一部の機能が追加、削除、またはその他の方法で変更されている可能性があります。

バージョン3.0-最初のプロセスステップと同様に、ケンタッキー州(KY)、オハイオ州(OH)、テネシー州(TN)の7.5分および15分の地形図の地雷シンボルがデジタル化されて既存のソースデータに追加されました。これらの更新の実行中にエラーが発見された場合、元のソースデータセットに含まれている一部の機能が追加、削除、またはその他の方法で変更されている可能性があります。

バージョン4.0-最初のプロセスステップと同様に、アラバマ州(AL)、フロリダ州(FL)、ジョージア州(GA)、ノースカロライナ州(NC)、ミシシッピ州(MS)の7.5分および15分の地形図でシンボルをマイニングします。サウスカロライナ(SC)はデジタル化され、既存のソースデータに追加されました。機能タイプ(Ftr_Type) 'Pumice Pit'は、簡略化のために既存のFtr_Type 'Quarry --Pumice'にマージされました。 「チャートピット」と「マールピット」がFtr_Typeドメインに追加されました。これらの更新の実行中にエラーが発見された場合、元のソースデータセットに含まれている一部の機能が追加、削除、またはその他の方法で変更されている可能性があります。

バージョン5.0-最初のプロセスステップと同様に、デラウェア州(DE)、メリーランド州(MD)、ニュージャージー州(NJ)、バージニア州(VA)の7.5分および15分の地形図の地雷シンボルがデジタル化されて追加されました既存のソースデータに。これらの更新の実行中にエラーが発見された場合、元のソースデータセットに含まれている一部の機能が追加、削除、またはその他の方法で変更されている可能性があります。


プレゼンテーションのトランスクリプト

ALSPACレコードの外部データベースへのリンク アンディボイドALSPAC、ブリストル大学社会医学大学

関連するデータソースとプロセス •リンケージプロジェクトに関連するプロセス•ALSPACの既存のデータリンケージプロジェクトの概要•例としての全国瞳孔DBと地理的リンケージ•データの可用性とリンケージの問題

リンケージプロジェクトに関連するプロセス •連絡先を見つける•倫理–インフォームドコンセントおよび/またはセクション60のサポート•データセキュリティ•HMの収益と税関•リンケージデータセットの作成•データQCチェック•識別子•フォーマットとデータの「正規化」

リンケージプロジェクトに関連するプロセスは続きます… •誰がデータをリンクしますか? •2者のうちの1人または独立した第三者•データの処理•匿名性と調査に十分なデータ•月齢と年数•郵便番号の前半•異常な結果をより広いカテゴリに再コード化

主要な外部データベース •健康関連データセット•OfficeNational Statistics(ONS)トレース•– Cancer Registry&GRO•NSTS(NHS Strategic Tracing Service)•電子出生前および出生記録•PCTデータ(Exeter DB、My Quest)*•非健康データセット•National Pupilデータベース(DCSF、DIUS *、UCAS *)•ALSPAC学校コレクション•GISデータセット(地理情報システム)•DWP *•ホームオフィス**現在調査中のリンケージ

全国瞳孔データベース •学部の子供たちの学校と家族によって維持されます•イギリスのすべての州が維持する学校をカバーします•年次/現在3つの時点、国勢調査•学校と生徒レベルのデータ•主要なデータは次のとおりです:•試験結果•出席•生徒の人口統計(住所を含む、民族性、無料の学校給食、特別な教育的ニーズ)•学校の特徴(生徒数、スタッフの生徒比率)

NPD –どのようにそれをしたか •サードパーティが実施した試合–フィッシャートラスト–独立した慈善団体•適格なコホートに関するデータの提供•ALSPACとDCSFは、次のリンク変数を提供しました。フラグ•現在の学校(ALSPACデータ収集から)

NPD-詳細 •ALSPACコホートは3学年をカバーします•私たちはこの3年間のすべてのYPに関するデータを保持しています–約。年間60万件•適格コホートに基づく数値17671リンク(86%)•私立教育にあると考えられるリンクされていないケースの大部分(KS4からNPDになります)

NPD-利点 •すべての英語の公立学校をカバーします•適格なコホートの良好な一致率•定期的な更新•「機密」変数へのアクセス•PLUGワークショップは、データと問題の解決策について話し合う良い機会を提供します

NPD-問題 •中央IDQCの問題(いくつかの重複)•KS4まで維持され、その後再リンクされる英語の状態にのみ適用されます–それまでの追加コストとバイアス•データ収集方法/標準は学校ごとに異なります•ドキュメント(不足)•サイズ生データの処理に時間がかかる•固定時点の国勢調査では、すべての学校の動きが記録されているわけではありません(特に年次国勢調査)

G.I.Sデータ •多くの地理的レベルで保持されている空間データ•地理的範囲は0.1メートルから地域/国のデータまで•中央IDとして郵便番号またはグリッド参照を介して結び付けられています•主要なデータは次のとおりです。•NSPD(All Fields Postcode Directoryでした)-地理リンクデータベース•剥奪と社会経済指標(IMD、タウンゼント、どんぐり)•国勢調査データ

G.I.S –ケースをデータにリンクする方法 •ポストコードのマスターファイル•グリッド参照にリンクされたポストコード•さまざまなスケールのグリッド参照•以下にマップされたPC / GridRef:•選挙地域•国勢調査地域•倫理:•通常、PCまたは同等レベルの条例調査で居住地を特定しません–ナショナルグリッド

G.I.S-詳細 •ALSPACデータ収集にリンクできる日付範囲に関連付けられた50,000のALSPACアドレスポイント•リンクの例:•複数の剥奪の指標•自宅から学校への移動パターン•がんの発生率と電力線からの居住距離世帯間の地理的関係収入と汚染工場– FoE 1999

G.I.Sの利点 •パブリックドメインの多くのデータセット(または「athens」から入手可能)•多くの地域は、コホートメンバーを特定できないほど広い•国の状況(スコットランドを除く)

G.I.Sの問題 •時点をまたいで地理をシフトする•RoyalMailが郵便番号を変更する•場合によっては郵便番号が十分に正確でない•郵便番号の境界が他の地理的境界と隣接していない

データの可用性とリンクの問題 コホートデータGISデータGIS倫理

コホートデータとのリンケージの問題 •欠測データ•最初の採用に登録しなかったケースで特に問題•パートナー•出生結果が不明な69ケース•住所データのギャップ•しかし…•ONSは99.7%の母親と一致したため、古い&amp新しいNHS番号とクリーンアップされたデータ(元の募集ケースのみ)

私たちが遭遇するリンケージの問題 •初期の記録の多くは、紙ベースまたはさまざまな形式です。 •品質管理–37個の誤ったALSPACIDでONSデータが返送されました•不明な方法–一致の品質に関するONSまたはFischerからのドキュメントがありません•IDの一意性の欠如(ケースごとに重複または複数のID)

GISデータの可用性 •管理リソースとして収集•まだクリーンアップされておらず、文書化され、通常のALSPAC標準に提示されていない•記録のギャップを検証および埋めるためのイニシアチブが進行中•メインの学校のGISデータが処理されていない•標準のALSPACリソースへの組み込みを目指す

GIS倫理 •個人識別子として扱われる郵便番号レベル以上の精度•これらのデータを使用するための研究提案にはALSPAC法と倫理の承認が必要です•より広範な地理データを通常の方法でリリースできます•2段階のプロセスを使用して正確なデータを収集および処理します

GIS倫理 ステップ1–他のデータが添付されていない一意のコレクションIDを持つ研究者に提供される郵便番号(または完全なアドレス)ステップ2 –研究者はデータを添付してファイルをALSPACに返しますステップ3 – IDを適切な共同編集者IDに変換し、郵便番号データを削除しますステップ4 –要求されたALSPACデータがファイルに追加され、データが研究者に送信されました


MapCompiler:GISプロジェクトの組み立て

..地理的、人口統計学的、経済的パターンの視覚的分析は、データ分析プロセスの重要な部分です。地域間の関係を簡単に組み合わせて柔軟に調査する機能も同様に重要です。 GISツールを使用してこれらのタスクを実行し、共同の計画と分析の結果を活用します。

このセクションでは、&#8220mapcompiler&#8221操作を使用して、次の図に示すような小面積の地理の参照または分析マップビューを作成する方法を要約します。この図は、ブロックグループ(赤い境界、黄色のラベル)と国勢調査区(青い境界、白いラベル)を示しています。

ブロックグループと国勢調査区レイヤーのある調査地域
この&#8220アプリケーション&#8221は、赤いマーカー(1 Infinite Loop、カリフォルニア州クパチーノ)付近の特性を調べるために開発されました。この場所とその周辺は、説明のために使用されています。どのブロックグループと国勢調査区に関心のある場所が含まれているかを簡単に確認できます。他の場所を追加することもできます。

&#8212 CV XEGISソフトウェアを使用して開発されたビュー。

ここで説明する方法は、米国内の任意の場所に適用できます。これらの手順は、小面積の地理の使用を示していますが、リソースと方法は、グローバルレベルの地理とシェープファイルに適用されます。これには、米国のすべての郡から国ごとの世界までの地理が含まれます。

GISプロジェクトを組み立てる
小面積の地理の地図を表示するための最初のステップは、レイヤー/シェープファイルを取得してGISプロジェクトにアセンブルすることです。 CV XE GIS GeoGateway機能を使用して、ブロックグループまたは国勢調査区間の地理的関係を視覚的に比較します。 GeoGateway機能は、&#8220mapcompiler&#8221&#8212がシェープファイルをレイヤーとしてGISプロジェクトに選択的に追加するものと考えることができます。これらの操作はここに要約され、この関連するWebセクションに段階的に示されています。 GeoGateway機能は、CV XEGISソフトウェアのすべてのバージョンで使用できます。

カリフォルニア州クパチーノ調査地域
次の図は、このアプリケーションで使用されるGISプロジェクトの起動ビューを示しています。

&#8212 CV XEGISソフトウェアを使用して開発されたビュー。

赤いマーカーは、カリフォルニア州クパチーノの1 InfiniteCircleの場所を示しています。青い塗りつぶしパターンの人口調査ブロックは、住所/場所から1マイル以内の距離にあります。緑の塗りつぶしパターンのある国勢調査細分区は、住所/場所から3マイル以内の距離にあります。このセクションで説明する手順により、ブロックグループ、国勢調査区、および道路がこのGISプロジェクトに追加されます。結果のビューを次に示します。

Use these resources and procedures to develop similarly constructed maps for anywhere in the U.S. While the applications shown here illustrate use of map compiler, or GIS project development tool, for block groups and census tracts, the CV XE GeoGateway can be used to select and combine any of the TIGER/Line shapefiles.

GIS Project Start-up & Development
The following steps are required to operationally proceed with mapcompiler steps:
• Install the CV XE GIS software (level 1 or higher) if not already installed.
• Unzip the CAPS1 GIS project fileset to the folder c:cv_caps (new folder).
• Start CV XE GIS use File>Dialog>Open to open the GIS project c:cv_capscaps_06085_zoom1.gis.
.. the view will be similar to the view shown above.

Summary of Steps to Add Layers
1. Start File>GeoGateway a new form appears.
2. Add the Santa Clara CA census tracts shapefile/layer.
3. Add the Santa Clara CA block groups shapefile/layer.
4. Add the Santa Clara CA edges/roads shapefile/layer.
5. Close GeoGateway form perform mapping and analytical operations.

Using GeoGateway
This graphic shows the GeoGateway form being used to integrate the Santa Clara County block groups layer into the GIS project.

U.S. Urban Areas
Use the GeoGateway feature to develop national scope map views and GIS projects like the one shown below — all urban areas (orange fill pattern). This view can be assembled in a few minutes, starting with the same GIS project used above.

— view developed using CV XE GIS software.