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Ich Habe Ein Problem Mit Einem Fehler, Der Bei Der Aggregation Und Skalierung Von GIS-Daten Hilft

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Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen auf jeden Fall helfen wird, wenn Sie auf einen Fehler im Zusammenhang mit der Aggregation und Skalierung präziser GIS-Datensätze stoßen.Beispiele für topologische Fehler in GIS (angepasst durch Verwendung von Tony Rotundas) In (Maras et the state of alabama., 2010) sind die häufigsten Varianten von topologischen Fehlern in räumlichen Vektordatendateien: schwebende oder kurze Linien, Umrisse, die Stockwerke überqueren, Leisten und Leisten, halten Sie Ihre Fenster und ungewöhnliche Polygone.

Problem mit veränderbaren Gebietseinheiten

Welcher Fehltritt kann in GIS nicht korrigiert werden?

Klima, Biom, Topographie, Bodentyp, Entwässerung waren schon immer entscheidend, und andere Merkmale von Mutter Natur selbst haben keine scharfen Grenzen und müssen Ihnen bei der Interpretation helfen. Falsche und voreingenommene Landzuweisungen, Digitalisierungs- und Straßenkartenkonvertierungsfehler sowie Digitalisierungsfehler sollten zu ungenauen Karten für GIS-Projekte führen. Karten müssen genau sein, also frei von Voreingenommenheit.

D. W. Wong, macht International Encyclopedia of Human 2009

Fehler im Zusammenhang mit gis wichtigen Informationsaggregations- und Skalierungsproblemen

Erfundene Geographie, von Geographen in den 1970er Jahren, Editable Area Unit of Mistake (MAUP). ) ist buchstäblich eines davon, das bedrohlichste Problem der räumlichen Analyse, falls räumlich aggregierte Daten verwendet werden. Daten, die für verschiedene Ebenen räumlicher Skalen oder sogar für verschiedene Zonenpakete in derselben Region tabelliert werden, liefern niemals konsistente Analyseergebnisse. Da räumlich aggregiertes Material in geografischen Vermessungen und anderen rassischen und physikalischen Wissenschaften oft mehrdeutig vorher besessen ist, hat MAUP eine fabelhafte weitreichende Wirkung. Der MAUP-Effekt wird sich auf die zugrunde liegende räumliche Verteilung der meisten Daten und ihre räumlichen Arbeitsbeziehungen beziehen, wie z.B. die räumliche Skalenhierarchie als dann zonale Systeme. Für jede unserer Behandlungen von MAUP wurden bereits mehrere allgemeine Ansätze vorgeschlagen. Dadurch wird einfach seine Anwesenheit erkannt, vielleicht auch eine Multiskalen- und Multizonen-Quellenanalyse durchgeführt, um eine Reihe möglicher wissenschaftlicher Studien aufzuzeigen. Das andere Extrem war immer, zunächst skalenunabhängige oder unempfindliche Analysemethoden zu entwickeln, jedoch ohne großen Erfolg. Ein möglicher Weg besteht darin, eine neue Gesamtstruktur zu ändern, um die MAUP-Prozesse überhaupt anzugehen. Manchmal können spezifische Lösungen entwickelt werden, die auf dieser Struktur aufbauen.

Vollständiger Text meines Kapitels

Was sind viele der Hauptursachen für Positionsfehler in räumlichen Daten?

Mehrere Energiequellen verursachen Positionierungsfehler. Der Digitalisierungsprozess des Papiers führt oft zu Ungenauigkeiten. Bei der Ausgabe einer Karte in eine digitale Formel können Fehler auftreten. Das Papierhandbuch kann mit der Zeit schrumpfen, das Beste aus ihm herausholen oder zerreißen, wodurch sich alle Dimensionen jeder unserer individuellen Szenen ändern.

URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780080449104004752

Räumliche Kartierung und einfache Umweltidentifikation

M-Risiko.D. Su, … T. H. Wen, in Encyclopedia of Environmental Health, 2011

MAUP Issues

Fehler im Zusammenhang mit GIS-Datenaggregation und Skalierungsproblem

MAUP ist zu einer Fehlerquelle geworden, die sich auch auf räumliche Studien auswirken kann, wenn aggregierte Daten ausgeführt werden. Dieses Problem wurde 1984 sofort von Openshaw angegangen: „Die Kompostbehälterflächen (Flächenmerkmale), die in einer großen Anzahl geografischer Studien verwendet werden, sind willkürlich, variabel, um einfach den Launen zusätzlich zu den Entscheidungen desjenigen zu unterliegen, der die Aggregation durchführt oder nimmt .” Daten dieser Art, wie z.B. Bevölkerungs- oder Krankheitsdaten, werden zu räumlichen Einheiten wie Volkszählungsgebieten oder geopolitischen Staaten aggregiert, die resultierenden Aggregate können Belohnungen oder Indikatoren in Studien bestimmen, und normalerweise können die sich bildenden räumlichen Muster, die den tatsächlichen zugrunde liegen, verzerrt sein . außerhalb des Grundstücks. Diese Frage kann besonders wichtig sein, wenn Choroplets kompiliert werden. Anwendungen wie Landnutzungsplanung, Demografie, Kriminalität und Krankheitskartierung sind direkt von dieser Art von Fehlern betroffen. MAUP ist auch eng mit dem Umweltirrtum und den wichtigsten falschen Annahmen über die Homogenität aggregierter Daten verbunden.

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  • Gebietseinheiten können leicht veränderbar sein, da Angaben aus unterschiedlichen räumlichen Gliederungsgrößen (z.B. Volkszählungs-, Land- und Postgutscheingebiete) direkt aggregiert werden können. Obwohl Arten von räumlichen Kategorien in der Höhe vergleichbar sind, unterscheiden sie sich stark voneinander. Aggregierte Daten können in zwei Sätzen primärer Partitionen sehr unterschiedlich sein. Beispielsweise wird ein Ausbruch in einem Gebiet jetzt mit sehr hoher Inzidenz übersehen, vorausgesetzt, dass viele andere nahe gelegene Gebiete mit minimaler Wahrscheinlichkeit zusammen gruppiert werden.

    Wie kommen die Aggregationsfehler in ein Modell?

    Räumliche Aggregationsfehler Sie entstehen unter anderem dadurch, dass einzelne und georeferenzierte Ergebnisse meist zu größeren räumlichen Bereichen aggregiert werden. Das Konzept der räumlichen Aggregation glättet native Variationen und führt Fehler in die Hauptmessung topografischer Variablen ein.

    Ein Weg, der bei der Arbeit mit MAUP hilfreich sein wird, besteht darin, die ursprünglichen Punktdaten umfassender als die aggregierten Daten zu nutzen, aber unsere eigene Gefolgschaft ist normalerweise nicht anwendbar Datenschutzbedenken bezahlt. Durch Verwendung kompakterer Warmwasserbereitergebiete (z.B. Landkreise relativ zu Landkreisen, Zählbezirke statt zwischen Landkreisen und/oder vielleicht Blockgruppen als Ersatz für Zählbezirke) kann die Datenaggregation diesen MAUP-Effekt ebenfalls verringern. Während sich die Flächeneinheiten gegen Herzkrankheiten schützen, können sie MAUP nicht vollständig bewältigen, sie können jedoch potenzielle Rückschläge reduzieren, die mit einer räumlichen Musterverformung verbunden sind (wie in diesem Beispiel in Abbildung 2 gezeigt). Eine andere Idee ist es, Bezirke zu entwickeln, die wirklich auf den räumlichen Mustern der Marketinginformationen basieren, so dass sie innerhalb der Bezirke wirklich regelmäßig sind. Ich würde sagen, dass ein Szenario für diese Praxis die Block-Block-Gruppe-Abschnitt-Hierarchie der Volkszählung ist, von der die Volkszählung profitiert. Aber da jede Variable, wie Kriminalität oder möglicherweise eine Krankheit, ihre eigene räumliche Struktur haben kann, ist es sehr schwierig, wenn nicht unmöglich, eine einmalige Menge zu bilden, die meistens mit homogenen räumlichen Einheiten verbunden ist.< /p>

    Während die Kartierung der angemessenen räumlichen Position von Daten räumliche Muster genau offenlegen kann, verhindert das Datenschutzproblem bei einigen sensiblen Daten, wie z.B. Gesundheitsfällen, dass solche Punktdaten freigegeben werden. Kartogramme können möglicherweise einzelne Punkte schließen, indem sie auf mehreren Ebenen aggregiert werden, die mit einer geopolitischen Schicht verbunden sind, wie z. 6(a). Die Karten basieren auf allen Fällen während des SARS-Ausbruchs 2003 in Nordtaiwan. Auf einigen Karten könnte die Zeit aufgetragen werden, um zu zeigen, dass eine kleine Anzahl von Elementen (z.B. in Abbildung 6(a) eingekreist) aufgrund fehlender aufeinanderfolgender Fälle typischerweise als gefährdet eingestuft werden. Um Probleme wie räumliche Musterverzerrungen und den Schutz der Privatsphäre zu berücksichtigen, können Punktdaten mithilfe der Dichteanalyse einfach in Kartenkörper umgewandelt werden. Die Dichteanalyse könnte eine bekannte Anzahl von Zielregeln sowie Phänomenen nehmen und sie über die vorhergesagte Oberfläche verkaufen, wobei Größenbegriffe verwendet werden, die typischerweise an jedem Ort verfügbar sind, und diese räumliche Freundschaft von Orten hängt von den untersuchten Größen ab. Dichteoberflächen können die Orte anzeigen, an denen die Schockaktivität konzentriert ist. Die in fig. 6(b) wird weiterhin aus derselben SARS-Untersuchung erstellt, um eine realistischere Wahrscheinlichkeitsverteilung in dieser Region zu zeigen.

    Diese Software ist die Antwort auf all Ihre Computerprobleme.

    Error Associated With Gis Data Aggregation And Scaling Problem
    Gis 데이터 집계 및 확장 문제와 관련된 오류
    Fel Associerat Med Gis-dataaggregations- Och Skalningsproblem
    Ошибка, связанная с проблемой агрегирования и масштабирования данных ГИС
    Errore Associato All’aggregazione Dei Dati Gis E Al Problema Di Ridimensionamento
    Fout In Verband Met Gis-gegevensaggregatie- En Schaalprobleem
    Erreur Associée Au Problème D’agrégation Et De Mise à L’échelle Des Données SIG
    Błąd Związany Z Problemem Agregacji I Skalowania Danych Gis
    Erro Associado à Agregação De Dados Gis E Problema De Dimensionamento
    Error Asociado Con La Agregación De Datos Gis Y El Problema De Escalado