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交差結果の使用

交差結果の使用


交差点のJavaコードを使用しています。

gp = new GeoProcessor(); gp.setOverwriteOutput(true); Intersect newintersect = new Intersect(); String in = "(" + srcShapefilePath + " polygon.shp;" + srcShapefilePath + " lines.shp)"; newintersect.setInFeatures(in); newintersect.setOutFeatureClass(s​​rcShapefilePath + " result2.shp"); newintersect.setOutputType( "POINT"); gp.executeASync(newintersect);

シェープファイルの代わりにジオメトリまたはフィーチャクラスを渡すにはどうすればよいですか。使いたい gp.execute それ以外の gp.executeASync.

executeASync 出力シェープファイルを作成しますが、シェープファイルを作成したくないので、結果を分析したいと思います。何か案は?


定義によるジオプロセシングタスクは、新しいシェープファイルまたはフィーチャクラスを生成します。そのため、常に「out」パラメーターを指定します。それらはほとんどブラックボックスとして実行され、途中で干渉することはありません。

他の人がコメントで示唆しているように、アプローチの1つは、コマンドが戻った後(非同期の場合)または実行直後(同期)に、生成されたフィーチャクラスを開くことです。フィーチャクラスを開いて、クエリを実行する必要があります。

実行されているタスクによっては、このタイプの作業にジオプロセシングタスクを使用しないことを本当に好みます。

たとえば、ArcObjectsを使用して2つのジオメトリ間の交差を計算できます(JavaでArcObjectsを開発したことがないため、使用できるかどうかはわかりませんが、使用できるかどうかはわかりません)。

http://help.arcgis.com/en/sdk/10.0/arcobjects_net/componenthelp/index.html#/Intersect_Method/002m000003vs000000/

IPolygon poly = CreatePolygonFunction()//この関数が0,0で始まり、0,1、1,1、1,0で終わり、0,0で終わるポリゴンを作成すると想像してください。IPointpoint= new PointClass(); point.PutCoords(0,0); ITopologicalOperator op =(ITopologicalOperator)poly; IGeometry交差= op.Intersect(point、esriGeometryDimension.esriGeometry0Dimension);

コードの最後の行は、ポリゴンとポイントの間の交点を示します。ポイントとポリゴンの交点は常にポイントであるため、2番目のパラメータに0次元を指定しました。

http://help.arcgis.com/en/sdk/10.0/arcobjects_net/componenthelp/index.html#/esriGeometryDimension_Constants/002m00000017000000/

これらのインターフェースがJavaで使用できない場合は、単純なアプローチを取り、交差ジオプロセシングタスクの結果を開いて、それに応じて調査することをお勧めします。


Linqを使用してカスタムIEqualityComparerと交差します

簡単に言うと、オブジェクトのコレクションが2つあります。 1つには適切な値(「Good」と呼びましょう)が含まれ、もう1つにはデフォルト値(Mr.「Default」)が含まれます。グッドとデフォルト、そしてデフォルトの間の連合の交差点が欲しい。言い換えると、Intersect(Union(Good、Default)、Default)です。デフォルトとして解決されると思うかもしれませんが、ここで注意が必要です。カスタムIEqualityComparerを使用します。

私は次のクラスを取得しました:

これが私のコレクションの特徴ですGoodコレクションとDefaultコレクション:

デフォルト:これは、必要なすべてのペアを含む大きなセットですが、MyString3の値は、ご想像のとおり、デフォルト値です。

良い:これは小さなセットで、ほとんどがデフォルトセットにあるアイテムが含まれていますが、いくつかの良いMyString3値が含まれています。また、必要なセットの外にあるもいくつかあります。

私がやりたいのはこれです:デフォルトにあるGoodからのアイテムだけを取り、それにデフォルトにある他のアイテムを追加します。

これが、私が思うに、私の最善の試みです:

私はそれがうまくいくはずだと教えましたが、私が得る結果は基本的に良いペアセットだけですが、すべてデフォルトセットから来ているので、私は全体にデフォルト値を持っています。また、最後の交差のデフォルトとグッドを切り替えてみましたが、同じ結果が得られます。


無人島を削除します

大統領選挙では、投票区が最低レベルの集計です。境内は主に、居住しているかどうかに関係なく、国のすべての地域をカバーしています。ただし、選挙区レベルで結果を表示すると、有権者が景観全体に均等に分散しているという印象を与えます。視聴者をさらに混乱させますが、投票者が最も少ない選挙区は、山や無人地域をカバーしているため、多くの場合、最大のサイズになります。その結果、選挙区レベルで表示される地図は、投票数を過大評価することがよくあります。この良い例は、ソルトレイクバレーの周辺地域です(図1:地区の結果に示されています)。谷の北西の隅にある大きな境内には、27人の登録有権者がいます。同様に、谷の東、山岳地帯にある大きな境内の1つには、15人の登録有権者がいます。ご覧のとおり、結果が地区レベルでマッピングされると、これらの領域が結果を膨らませます。

コミュニティをより正確に表示するには、地図から無人島を削除する必要があります。基本的に、結果を有権者が居住する地域に限定したいと考えています。そうすることで、図1で、選挙に関する2つの著しく異なる見方に気付くでしょう。

投票者結果マップでは、私たちの注意は、工業地域と自然地域、および高速道路の廊下と教育機関から離れて、住宅地域に向けられています。これにより、投票数のより正確な表現が作成されます。


地理情報システムの評価とレベルI外傷センターでの偶発的外傷の傾向、パイロット研究

前提: トラウマはランダムな行為と見なされる場合がありますが、トラウマの地理的パターンが現れる可能性があります。私たちの機関は、ニューヨーク市で最も貧困と暴行の2つの地域の交差点にあり、これらのパターンを分析するための十分なデータを持っているという点で独特です。

方法: 2013年1月1日から12月31日までに1つの施設で故意に負傷した外傷患者とともに到着した救急医療サービス(EMS)技術者によって記録されたインシデントレポートを確認します。このデータを取得した後、各イベントのグローバルポジショニングソフトウェアによって決定された緯度と経度の座標とともに、各インシデントの個別の識別番号を使用してコンピュータファイルに配置されました。データは、鈍いカテゴリと浸透するカテゴリに分けられました。穿通性外傷は、使用される器具の種類にさらに分けられました:刃物または銃器。次に、Crimestatプログラムを使用したカーネル密度推定を実行して、偶発的でない外傷の発生率が最も高い震源地を特定しました。

結果: 283人の患者が暴行関連の外傷について評価された。 254人の患者が、ほぼ等しい鈍的で貫通性の外傷を伴うデータのマッピングに含まれていました。外傷の74%は午後6時から午前6時までに発生し、41%は深夜から午前6時までに発生しました。患者のうち、32.7%が自宅の住所で暴行を受けていることが判明しました。回帰分析は、各タイプのトラウマが発生する可能性の固有の震源地を持っていることを示しました。

結論: 現時点では、これらの結果の多くの理由を推測することしかできず、社会学的、心理的、および環境的要因のさらなる研究が必要です。患者の大部分が自宅の住所で暴行されています。救急医療サービス、警察署、および周辺の病院から提供される追加データを使用して患者のケアを改善するには、さらなる研究が必要です。


ファジー評価を使用した土地の適合性/能力のモデリング

特定の土地利用をサポートするための土地の適合性をモデル化することは、重要で一般的なGISアプリケーションです。 3つの古典的なモデル、具体的には合格/不合格スクリーニング、段階的スクリーニング、および加重線形結合が、ファジー論理理論によって定義されたより一般的なフレームワーク内で調べられます。各モデルの基礎となる理論的根拠は、ファジー交差、ファジーユニオン、およびファジー平均化操作の概念を使用して説明されます。次に、3つの古典的なモデルのこれらのファジーな実装が操作可能になり、隣接する米国のクズの分布を分析するために使用されます。ファジーモデルは、従来のモデルよりも優れた予測精度を実現します。これらのファジーモデルは、モデリングプロセスに環境要因のファジー適合性メンバーシップを組み込むことにより、より有益なファジー適合性マップも生成します。非ファジー化プロセスを通じて、これらのファジーマップは、明確に定義された境界を持つ従来のマップに変換でき、ファジー結果に不快感を覚える個人による使用に適しています。

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交差結果の使用-地理情報システム

アクセス制御
個々のドライブウェイ、マイナーストリート、またはメジャーストリートから道路施設へのアクセスを制限する規制は、道路の容量を増やし、安全性を向上させる目的で制限される場合があります。

動脈
主要な交通ジェネレーターとコミュニティを地域の高速道路施設にリンクするアクセスを部分的に制御する通過交通用の道路

平面交差点
2つの道路が交差し、交差点を通る同じ垂直標高アクセスで合流する場所は、信号機または停止/降伏標識によって制御できます。

1日の平均トラフィック(ADT)
平均24時間の間に、車道のポイントまたはセグメントを両方向に通過する総交通量

バックグラウンドトラフィック
交通分析では、最近の交通量に応じた現在の交通量+パイプライン開発によって生成された交通量+現在の道路網の通行量の増加+州、郡、または他の当事者によって完全に資金提供されているすべての道路改良

容量
道路リンク上で、一般的な道路および交通状況の下で1時間の間に特定のポイントを通過できる車両の最大数

コレクタ
住宅地域と動脈システムを結ぶアクセス制御のない道路

クリティカルレーンボリューム(CLV)
交差点では、南北方向と東西方向の臨界運動の合計

クリティカルムーブメント
交差点では、車線ごとに1時間ごとに、通過運動とその反対の左折運動の合計が最も高くなります(たとえば、南北方向の臨界運動は、北向きの通過運動の高い方です。 + 1時間ごとの車線ごとに計算された南行きの左折移動、および1時間ごとの車線ごとに計算された南行きの左折移動+北行きの左折移動)

サイクル
信号機表示の1つの完全なシーケンスに必要な期間

デミニミス開発
ピーク時のトリップが5回以下になる開発

設計速度
道路のさまざまな物理的特徴が設計されている最大安全速度

発散点
ランプが高速道路を離れる場所など、1つの車線が2つの別々の車線に分かれる場所

既存のトラフィック
交通分析では、現在の道路網の最近の交通量に応じた現在の交通量がカウントされます

高速道路
立体交差インターチェンジといくつかの十分な間隔のある勾配交差点を使用してアクセスを完全に制御する、通過交通用の分割された高速道路

高速道路
立体交差インターチェンジのみを使用してアクセスを完全に制御する通過交通用の分割高速道路

立体交差
2つの道路が交差し、一方が陸橋で他方を通過しているが、ランプシステムを介した直接接続がない場所

立体交差インターチェンジ
2つの道路が交差し、一方が陸橋で他方を通過し、ランプのシステムが2つの道路を結合している場所

サービスレベル(LOS)
交差点または車道リンク内の操作条件の品質を説明するために、AからFまでの一連の文字を使用する定性的尺度。ガイドラインで使用されているLOS基準は、2002年に郡議会によって承認されたプリンスジョージズ郡総合計画に基づいています。

マージポイント
ランプが高速道路に入り、交通が高速道路の主要な交通流に入ることができる場所

モーダルスプリット
自動車、交通機関、徒歩などの特定の交通手段を使用して旅行する人の割合

動作速度
特定の道路および交通状況のセットで観測された最大平均速度

パスバイトリップ
小売センター、サービスステーション、ファーストフードレストランなどの土地利用に最も頻繁に関連する土地利用に隣接する道路をすでに使用している土地利用によって生成された旅行

ピーク時間
平日の交通機関の利用率が最も高い1時間は、通常、午前と午後の2つのピークがあります。

繁忙期
輸送施設の使用レベルが大幅に増加した3時間の期間には、ピーク時間が含まれます

段階
交通の動きまたは交通の動きの組み合わせに割り当てられた信号サイクルの一部

パイプライン開発
承認された有効な細分化の予備計画、最終プラットまたは記録プラットを有する開発

ランプ
2つの高速道路施設間の排他的な接続を提供する道路の長さ

道路リンク
2点間の道路のセグメント

トラフィックを介して
調査地域を通過する、特定の調査地域の外で開始および終了する旅行

総トラフィック
トラフィック分析では、バックグラウンドトラフィックと検討中の開発によって生成されたトラフィック

交通管制装置
交通および/または歩行者を規制、警告、または誘導する目的で配置または設置された標識、信号、路面標示、またはデバイス

輸送スタッフ
M-NCPPCの郡全体の計画部門の交通計画セクション(TPS)に配置されている交通計画スタッフ、または交通問題について計画委員会に助言するように指名される可能性のあるその他のスタッフ

旅行
出発地と目的地を持つ人または車両による一方向の動き

旅行の割り当て
土地区画内で生成された車両の移動を道路ネットワークの各リンクに割り当てるプロセス

旅行の配布
移動の方向と、土地区画での使用に由来する、または使用する予定の車両の移動の長さを推定するプロセス

旅行の生成
土地区画での使用に由来する、または使用する予定の車両トリップの数を推定するプロセス

容量に対する容量の比率(V / C)
実際の車道の体積と車道リンクの容量の比率を使用して計算されたパフォーマンス測定値

織りセクション
隣接するアクセスポイントで出入りする交通のパターンにより、車両の経路が互いに交差する高速道路セクション


3回答3

距離方程式を使用します。未知の点が$(x、y)$の場合、既知の点は$(x_i、y_i)$であり、未知の点からの距離$ r_i $であるため、次の3つの方程式が得られます。

$(x-x_1)^ 2 +(y-y_1)^ 2 = r_ <1> ^ 2 (x-x_2)^ 2 +(y-y_2)^ 2 = r_ <2> ^ 2 ( x-x_3)^ 2 +(y-y_3)^ 2 = r_ <3> ^ 2 $

それぞれの正方形を拡張できます。

$ x ^ 2-2x_1x + x_1 ^ 2 + y ^ 2-2y_1y + y_1 ^ 2 = r_1 ^ 2 x ^ 2-2x_2x + x_2 ^ 2 + y ^ 2-2y_2y + y_2 ^ 2 = r_2 ^ 2 x ^ 2-2x_3x + x_3 ^ 2 + y ^ 2-2y_3y + y_3 ^ 2 = r_3 ^ 2 $

最初の方程式から2番目の方程式を引くと、次のようになります。

$(-2x_1 + 2x_2)x +(-2y_1 + 2y_2)y = r_1 ^ 2-r_2 ^ 2-x_1 ^ 2 + x_2 ^ 2-y_1 ^ 2 + y_2 ^2。$

同様に、2番目の方程式から3番目の方程式を引くと、

$(-2x_2 + 2x_3)x +(-2y_2 + 2y_3)y = r_2 ^ 2-r_3 ^ 2-x_2 ^ 2 + x_3 ^ 2-y_2 ^ 2 + y_3 ^2。$

これは、2つの未知数の2つの方程式のシステムです。

私は同じ問題を調査していますが、さらにひねりを加えています。

3つのセルタワーから正確な時刻に関する情報を入手しました 受け取った ナノ秒までの信号。しかし、メッセージがいつだったかはわかりません 送信済。したがって、私の問題は、半径に共通の未知のオフセットが追加された3つの交差する円を探すことです。

光速では、ナノ秒ごとに電波が0.0003キロメートル進むことができます。私は、これがすべて起こっているオランダの地図を、すべての経度が66キロメートル、緯度が105キロメートルに等しい平らな長方形として近似しています。

信号受信時のセルタワー座標は次のとおりです。

  1. 51.99495054.545394時間+ 46942ns
  2. 51.9425514.497042時間+ 51510ns
  3. 51.9720464.595404時間+ 58837ns

desmos.comを使用したオンライングラフ作成は素晴らしい発見でした! MatMcに感謝します。 https://www.desmos.com/calculator/gsrvhwvt6o(x、y)座標として、緯度/経度を使用しました。これにより、結果をGoogleマップに簡単にプラグインできます。 。欠点は、これにより両方の軸の単位のサイズが異なるため、マップ上のすべての実際の円が楕円として数学グリッドに描画されることです。

今、本当に気になるのは、 2 適切な時間オフセットを選択すると、完全な交差点になります。 d = -12.950967とd = -12.172546の両方で非常に鋭い位置修正を取得しました。以前、私は手でいくつかの速い円を描きました、そして私は最北の交差点がその場所であると結論を下しました。三角測量バンが派遣され、ありがたいことにその場所で信号を見つけました。今、私はちょうど幸運になったことに気づきました。別の共通のオフセットを選択することで、最南端の交差点にぶつかった可能性もあります。そうすれば、みんなはそこに何も見つかりませんでした。


(C-ish疑似コード-必要に応じて言語の最適化を適応させます)

バウンディングボックスを中心とした座標系のコード

バウンディングボックスで左上の座標を使用する座標系のコード

英語:各軸で、ボックスの中心が交差するほど十分に近いかどうかを確認します。それらが両方の軸で交差する場合、ボックスは交差します。そうでない場合は、そうではありません。

エッジタッチを交差としてカウントする場合は、&ltを&lt =に変更できます。特定のエッジタッチのみの数式が必要な場合は、==を使用できません。これにより、エッジが接触しているかどうかではなく、コーナーが接触しているかどうかがわかります。 DoBoxesIntersectOrTouch(a、b)&amp&amp!DoBoxesIntersect(a、b)を返すのと論理的に同等のことをしたいと思うでしょう。

全幅と全高に加えて(またはその代わりに)半幅と半高さを保存することで、小さいながらも大幅な速度の向上が得られることは言及する価値があります。一方、2Dバウンディングボックスの交差がパフォーマンスのボトルネックになることはめったにありません。

これは、X軸とY軸に位置合わせされた2つの長方形に対して機能します。
各長方形には次のプロパティがあります。
「左」、その左側のx座標、
「top」、その上面のy座標、
「右」、その右側のx座標、
「下」、その下側のy座標、

これは、+ y軸が指す座標系用に設計されていることに注意してください + x軸は右向きです(つまり、一般的な画面/ピクセル座標)。 + yが上向きである典型的なデカルトシステムにこれを適応させるために、垂直軸に沿った比較は逆になります。

アイデアは、長方形が発生する可能性のあるすべての条件をキャプチャすることです いいえ オーバーラップし、答えを否定して、それらが それは 重なっています。軸の方向に関係なく、2つの長方形が いいえ 次の場合に重なります:

r2の左端はr1の右端よりもさらに右です

また r2の右端はr1の左端よりもさらに左にあります

また r2の上端はr1の下端より下にあります

また r2の下端はr1の上端より上にあります

オブジェクトに合わせたバウンディングボックスが必要な場合は、このチュートリアルを試してください。 分離軸の定理 メタネット別:http://www.metanetsoftware.com/technique/tutorialA.html

SATは最速のソリューションではありませんが、比較的簡単です。オブジェクトを分離する単一の線(または3Dの場合は平面)を見つけようとしています。この線が存在する場合は、いずれかのボックスの端に平行であることが保証されているため、すべての端のテストを繰り返して、ボックスが分離されているかどうかを確認します。

これは、x / y軸のみに制約することにより、軸に位置合わせされたボックスでも機能します。

非常に単純な問題については、ここで多くの計算を行います。長方形、上、左、下、右の4つのポイントが決定されていると仮定します。

2つの四角形が衝突するかどうかを判断する場合、衝突を防ぐ可能性のあるすべての極値を確認するだけで済みます。これらのいずれも満たされない場合は、2つの四角形が衝突する必要があります。境界の衝突を含める場合は、>と&ltを置き換えるだけです。適切な> =および=&ltを使用します。

上記のDoBoxesIntersectは、優れたペアワイズソリューションです。ただし、ボックスがたくさんある場合は、まだO(N ^ 2)の問題があり、Kajが参照しているような何かをその上で行う必要がある場合があります。 (3D衝突検出の文献では、これは広相アルゴリズムと狭相アルゴリズムの両方を持つこととして知られています。可能なすべてのオーバーラップのペアを見つけるために非常に高速な方法を実行し、可能かどうかを確認するためにより高価な方法を実行します。ペアは実際のペアです。)

私が以前に使用したブロードフェーズアルゴリズムは、2Dの「スイープアンドプルーン」であり、各ボックスの開始と終了の2つのソートされたリストを維持します。ボックスの移動がフレームからフレームへの>>ボックススケールでない限り、これらのリストの順序はあまり変わらないので、バブルまたは挿入ソートを使用してそれを維持できます。 「リアルタイムレンダリング」という本には、実行できる最適化についての優れた記事がありますが、Kがオーバーラップし、優れた実世界を持つN個のボックスの場合、広いフェーズでO(N + K)時間に要約されます。 N ^ 2ブール値を使用して、フレーム間で交差しているボックスのペアを追跡できる場合のパフォーマンス。次に、全体としてO(N + K ^ 2)の時間があります。これは、ボックスが多数あるがオーバーラップが少ない場合は&lt&lt O(N ^ 2)です。

ZorbaTHutの答えの代替バージョン:

解決しようとしている問題によっては、オブジェクトを移動する間、オブジェクトを追跡する方がよい場合があります。つまり、並べ替えられたxの開始位置と終了位置のリストと、開始と終了のy位置のリストを保持します。多数のオーバーラップチェックを実行する必要があり、したがって最適化する必要がある場合は、これを有利に使用できます。左側に近いところで終了しているユーザーをすぐに検索でき、その左側に終了しているすべてのユーザーをプルーニングできます。すぐに。上、下、右にも同じことが当てはまります。
簿記にはもちろん時間がかかるので、動く物体が少ないがオーバーラップチェックが多い状況に適しています。
もう1つのオプションは、おおよその位置に基づいてオブジェクトをバケット化する空間ハッシュです(サイズにより、複数のバケットにemが配置される場合があります)が、オブジェクトが多数あり、簿記のコストのために反復ごとに移動するオブジェクトが比較的少ない場合に限ります。
基本的に、(n * n)/ 2を回避するもの(オブジェクトaをbに対してチェックする場合、bを明らかにチェックする必要はありません)は、バウンディングボックスチェックを最適化する以上の助けになります。バウンディングボックスのチェックがボトルネックである場合は、問題の代替ソリューションを検討することを真剣にアドバイスします。

中心間の距離はコーナー間の距離と同じではないため(たとえば、一方のボックスがもう一方のボックスの内側にある場合)、一般的に、このソリューションは正しいものです(私は考えています)。

中心間の距離(たとえば、x):abs(x1 + 1/2 * w1-x2 + 1/2 * w2)または1/2 * abs(2 *(x1-x2)+(w1-w2)

最小距離は1 / 2w1 + 1/2 w2または1/2(w1 + w2)です。半分はキャンセルします。

最速の方法は、4つの値すべてを1つのベクトルレジスタに結合することです。

次の値を持つベクトルにボックスを格納します[min.x、min.y、-max.x、-max.y]。このようなボックスを保管する場合、交差テストには3つのCPU命令しか必要ありません。

_mm_shuffle_psは、最小と最大の半分を反転する2番目のボックスを並べ替えます。

マジックナンバー_mm_set1_ps(-0.0f)の_mm_xor_psは、2番目のボックスの4つの値すべての符号を反転します。

_mm_cmple_psは、次の2つのレジスタを比較して、4つの値すべてを相互に比較します。

最後に、必要に応じて、_mm_movemask_psを使用して、ベクトル単位からスカラーレジスタに結果を取得します。値0は、ボックスが交差していることを意味します。または、3つ以上のボックスがある場合、これは必要ありません。値をベクトルレジスタに残し、ビット演算を使用して複数のボックスからの結果を結合します。


地理

評価サイトエリア: ここにリストされている面積値は、このAgSiteレポート用に選択された領域(赤いポリゴン内の領域)の面積を表します。

郡: このAgSiteレポートには、評価サイト内にその領域の一部があるすべての郡が一覧表示されます。

法的説明(中央セクション): AgSiteレポートに記載されている法的説明は、公有地測量システムに基づいています。このシステムは、陸地を1平方マイルの陸地である識別可能なセクションに分割します。選択した土地に複数のセクションが含まれている場合、このレポートには中央のセクションが一覧表示されます。

すべての州が公有地測量システムに含まれているわけではないことに注意してください。米国南部と西部にある30州の土地がこのシステムを使用しています。これらは主に米国東部にありますが、システムにはテキサスも含まれていません。 AgSiteレポートに法的な説明が含まれていない場合は、公有地測量システムを使用して分割または説明されていない土地を選択した可能性があります。

法的な説明を解釈するには、説明の後ろから始めて、前に読んでください。 「PM」は、サイトの法的説明に示されている場所を特定するための開始点として機能する主子午線を表します。主子午線は、南北に走る線です。説明の次の2つの部分(「R」と「T」)は、プロパティが配置されているタウンシップを識別します。 「R」は、範囲、または主子午線の東または西のタウンシップの場所を示します。 「T」は、主子午線に垂直に東西に走るベースラインの北または南にあるタウンシップの場所を表します。

タウンシップは6平方マイルを含み、それぞれ約640エーカーの36のセクションに分割できます。タウンシップ内では、各セクションに「1」から「36」までの番号が付けられています。番号付けは、町の右上隅にあるセクションNo.1から始まります。そこから、番号は「s」パターンに従い、タウンシップの右下隅にあるセクションNo.36で終わります。次の回路図を参照してください。セクションは、このレポートには含まれていませんが、さらにクォーターセクション、クォーターセクションの半分、クォーターセクションのクォーターなどに分割できます。

タウンシップのセクションの編成


「Sec。 18、T48N、R12W、午後5時」の法的説明では、ミズーリ大学のキャンパスの一部について説明しています。地図上でこの地域を見つけるには、第5主経線を見つけ、そこから西に12のタウンシップ列を数えます。ベースラインから、北に48のタウンシップ列を数えます。範囲とタウンシップロケーターが交差するタウンシップ内で、この特定のミズーリ大学陸路の中央セクションはセクションNo.18にあります。

意義: 法的説明は、タイトル、契約書、その他の法的文書で特定の土地を正確に識別するため、重要です。

ソースとその他のリソース:

  • アイオワ州立大学、アイオワ農地法的説明
  • 米国地質調査所、公有地測量システム
  • ウィスコンシン州自然資源局、公有地測量システムの説明に関するチュートリアル

サイトの中心緯度/経度: 地理座標系に基づいて、緯度と経度の線は特定の座標セットで交差します。緯度線は水平に走り、赤道と平行になるように配置されます。赤道から、緯度線は北極まで北に90度伸び、南極まで南に90度に達します。赤道の南の線は、デジタルマップの負の度として記述される場合があります。各緯度は60分に分割でき、さらに60秒に分割できます。

経度線は赤道に垂直に走り、北極と南極に収束します。本初子午線は、基準経度線として機能します。イギリスのグリニッジを南北に通過します。本初子午線から、経度線は東に0度から180度、西に0度から180度の位置に配置されます。デジタルマップでは、負の度は本初子午線の西にある経度線を示します。緯度度と同様に、経度度は60分に分割でき、それぞれ60秒に分割できます。

サイトの中心緯度/経度(度): 度システムでは、緯度と経度は度/分/秒の形式で伝達されます。座標は、最初に緯度線をリストし、次に経度線をリストします。例として、38D 56 ’42” N、92D 19 ’27” Wを取り上げます。この地点は、赤道から北に38度56分42秒、本初子午線から西に92度19分27秒の位置にあります。

サイトの中心緯度/経度(10進角): 緯度と経度を度/分/秒の形式でレポートする代わりに、AgSiteレポートは緯度と経度を10進角で共有します。位置情報をある形式から別の形式に変換するために、連邦通信委員会は次のツールを提供しています:https://www.fcc.gov/encyclopedia/degrees-minutes-seconds-tofrom-decimal-degrees。

小数度システムは、度よりも小さい増分を度のパーセンテージまたは小数として報告します。合計で、各学位は3,600秒です。したがって、緯度と経度の両方がDD.XXXX形式で伝達されます。 「D」の文字は度を表し、「X」の文字は度よりも小さい単位の割合を表します。例として、北緯38.9450度、西経-92.3240度を取り上げます。この地点は、赤道から北に38度56分42秒、本初子午線から西に92度19分27秒の位置にあります。小数点以下4桁までに報告される緯度と経度は、プラスマイナス36.5フィートの距離内で正確です。

意義: 消費者と土地所有者は、緯度と経度の座標に基づいて土地の場所を特定するために、全地球測位システム(GPS)を使用することがますます増えています。 GPSユニットは、衛星ネットワークによって作成された送信信号を読み取って、場所の位置を特定します。 AgSiteレポートで共有される緯度と経度のポイントは、選択したサイトの中央にあるポイントです。


ブロックの理由: お住まいの地域からのアクセスは、セキュリティ上の理由から一時的に制限されています。
時間: 2021年6月27日日曜日22:33:35GMT

ワードフェンスについて

Wordfenceは、300万を超えるWordPressサイトにインストールされているセキュリティプラグインです。このサイトの所有者は、Wordfenceを使用してサイトへのアクセスを管理しています。

ドキュメントを読んでWordfenceのブロックツールについて学ぶことも、wordfence.comにアクセスしてWordfenceについて学ぶこともできます。

2021年6月27日22:33:35GMTにWordfenceによって生成されました。
お使いのコンピュータの時間:。


ラスターマップからの道路交差点の自動かつ正確な抽出

地図は世界中の多くの地域で広く利用できるため、道路の特定や画像内の建物への注釈付けなど、他の地理空間ソースを理解するのに役立つ貴重なリソースを提供します。道路はさまざまな地理空間データセットで使用される共通の機能であるため、他の地理空間ソースを理解するためにマップを利用するために、マップから必要な最も価値のあるタイプの情報の1つは道路ネットワークです。具体的には、マップの道路交差点のセットは、道路ネットワークに関する重要な情報を提供します。これには、道路の交差点の位置、交差点で交わる道路の数(つまり、接続性)、およびこれらの道路の方向が含まれます。道路の交差点のセットは、道路のピクセルを見つけるための初期シードテンプレートとして機能することにより、画像上の道路を識別するのに役立ちます。さらに、コンフリクションシステムは、道路の交差点を参照フィーチャ(つまり、コントロールポイントセット)として使用して、地図を航空写真やベクターデータなどの他の地理空間ソースと位置合わせすることができます。 In this paper, we present a framework for automatically and accurately extracting road intersections from raster maps. Identifying the road intersections is difficult because raster maps typically contain much information such as roads, symbols, characters, or even contour lines. We combine a variety of image processing and graphics recognition methods to automatically separate roads from the raster map and then extract the road intersections. The extracted information includes a set of road intersection positions, the road connectivity, and road orientations. For the problem of road intersection extraction, our approach achieves over 95% precision (correctness) with over 75% recall (completeness) on average on a set of 70 raster maps from a variety of sources.

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