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Tengo Un Problema Con Un Error Relacionado Con La Agregación Y El Escalado De Datos GIS

Tengo Un Problema Con Un Error Relacionado Con La Agregación Y El Escalado De Datos GIS

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Espero que este artículo lo ayude cuando se encuentre con algún error relacionado con el lugar y la escala de los datos GIS.Ejemplos relacionados con errores topológicos positivos en SIG (adaptado de Tony Rotundas) En (Maras et alabama., 2010) algunas de las variantes más comunes utilizan errores topológicos en datos vectoriales espaciales normalmente: líneas flotantes o cortas, líneas que unen pisos, repisas y repisas , abre además polígonos inusuales.

Problema de unidad de área modificable

¿Qué error no se corrige en GIS?

El clima, el bioma, la topografía, el tipo de suelo, el drenaje son conocimientos por su valor razonable y otras características de la naturaleza no tienen límites definidos y deberían ayudarlo a interpretarlos. Las asignaciones de tierras incorrectas o no imparciales, los errores de digitalización y remodelación de mapas y los errores de digitalización pueden dar como resultado mapas inexactos para los desarrollos SIG. Los mapas deben ser precisos y libres de sesgos.

D. W. Wong, en todo Enciclopedia internacional de humanos 2009

error asociado con el lugar de los datos gis y el problema de escalado

Geografía inventada, para geógrafos en la década de 1970, Unidad de error de área editable (MAUP). ) es único de ellos, el peligro más siniestro del análisis espacial cuando se utiliza información agregada espacialmente. Los datos tabulados sobre diferentes niveles de escala espacial, además de incluso para diferentes sistemas zonales en la misma región, no generarán resultados de análisis consistentes. Debido a que la física agregada espacialmente a menudo se usa de manera ambigua como parte de estudios geográficos y otras ciencias sociales pero físicas, MAUP tiene un impacto enorme. Las funciones de efecto MAUP apuntan a la distribución espacial subyacente de sus datos y sus relaciones espaciales, estos tipos como jerarquía de escala espacial y luego debería sistemas zonales. Varios enfoques generales acaban siendo ya propuestos para la estrategia del MAUP. Esto simplemente implica tomar nota de su presencia, tal vez también completar un análisis de fuente multiescala y multizona para demostrar un rango con posibles resultados. El otro extremo siempre ha sido el de desarrollar procesos analíticos insensibles o independientes de la escala, pero sin mucho éxito. Una vía bastante fácil es cambiar la estructura total para abordar las operaciones MAUP en primer lugar. A veces se pueden desarrollar soluciones categóricas basadas directamente en esta estructura.

Texto completo de ese capítulo

¿Cuáles son algunas de las principales causas del error de posición de los datos espaciales?

Múltiples fuentes de alimentación inducen errores de posicionamiento. El proceso de digitalización del envejecimiento del papel a menudo da como resultado tales discrepancias. Pueden ocurrir errores al guardar un buen mapa en una tableta digital. El manual de papel puede encogerse, estirarse y rasgarse con el tiempo, cambiando los diferentes tamaños de cada una de nuestras escenas.

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

Mapeo espacial e identificación ambiental simple

M riesgo.D. Su, … T. H. Wen, en Encyclopedia of Environmental Health, 2011

Problemas de MAUP

error que viene con agregación de datos gis y problema de escalada

MAUP se ha convertido en una compra potencial de error k, que puede mejorar los estudios espaciales cuando se usa información personal agregada. Este problema fue abordado de inmediato creado por Openshaw en 1984: “Las bin cities (características del área) utilizadas en muchos estudios geográficos son arbitrarias, variables y, por ejemplo, sujetas a los caprichos y medidas de quien realiza o realiza típicamente la agregación”. Los datos de este tipo, como datos de población o de enfermedades, pueden agregarse en unidades espaciales, como secciones censales o regiones geopolíticas, todos los agregados resultantes pueden determinar los resultados y también los indicadores en los estudios, y la construcción de patrones espaciales que subyacen al original. podría distorsionarse. fuera del territorio. Esta pregunta puede ser especialmente importante debido a la compilación de choroplets. Aplicaciones tales como la planificación del uso del suelo, la demografía, el crimen y los mapas de enfermedades se ven directamente afectadas por tales inconvenientes. MAUP también está estrechamente relacionado con la falacia ambiental y las suposiciones erróneas sobre la homogeneidad de los datos agregados.

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  • Las unidades de área pueden resultar fáciles de cambiar porque los datos provenientes de diferentes tamaños de división espacial (por ejemplo, áreas demográficas, rurales y de códigos postales) sin duda se agregarán directamente. Aunque cada una de estas categorías espaciales son similares en tamaño, comienzan a ser muy diferentes entre sí. Los datos agregados pueden ser muy diversos en dos conjuntos de superficies únicas. Por ejemplo, un brote puede pasar más desapercibido en un área con una incidencia notablemente alta, suponiendo que algunos otros tipos de áreas cercanas con una incidencia mínima estén agrupadas sin lugar a dudas.

    ¿Cómo han surgido los errores de agregación en un solo modelo?

    Errores de agregación espacial Surgen porque, entre otras cosas, los resultados personales y georreferenciados se agregan fácilmente en áreas espaciales más grandes. El proceso de agregación espacial suaviza los tipos locales e introduce errores en la calificación de las variables topográficas.

    Una forma de tener éxito con MAUP es usar algunos de los datos de puntos originales en mayor medida que simplemente los datos agregados, pero el resultado generalmente no es aplicable debido a usted a las preocupaciones de privacidad. Al usar áreas de calentadores de humedad más pequeñas (p. ej., condados en lugar de todos los condados, distritos censales en lugar de áreas y/o quizás grupos de bloques en lugar de distritos censales), la agregación de datos puede eliminar este efecto MAUP. Si bien la reducción de sus unidades de área no solucionará por completo el MAUP, puede reducir potencialmente los posibles errores identificables con la distorsión del patrón espacial (como se probó en este ejemplo de la Figura 2). Otra idea es crear ubicaciones que realmente se basen en cada uno de los patrones espaciales de los datos y que sean realmente uniformes con los distritos. Diría que un escenario para este enfoque es también la jerarquía de bloque-bloque-grupo-sección del censo de la que, sin duda, se beneficia el censo. Pero dado que cada una de ellas variable, como el crimen o las condiciones de salud, puede tener su propio estilo espacial, es muy difícil, si no absolutamente imposible, construir una sola unidad específica, la mayoría de las veces asociada con unidades espaciales homogéneas.

    Si bien el mapeo de la alineación espacial precisa de los datos puede significar con precisión los patrones espaciales, el problema de privacidad de numerosos datos confidenciales, como los estuches médicos, impide que dichos datos puntuales se publiquen esencialmente. Los cartogramas pueden potencialmente ocultar puntos específicos mediante la agregación en diferentes altitudes asociadas con un área geopolítica, cierta pregunta se muestra en la fig. 6(a). Los mapas se basan en todos los casos durante el brote de herpes por SARS de 2003 en el norte de Taiwán. El tiempo se trazará en algunos mapas para mostrar que la mayoría de un pequeño número de aspectos (p. ej., encerrados en un círculo en la Figura 6(a)) son privados y están en riesgo debido a la experiencia de casos consecutivos. Para equilibrar cuestiones como la distorsión del patrón espacial junto con la protección de la privacidad, los datos de puntos pueden convertirse a la izquierda en la densidad del mapa utilizando el análisis de densidad. El análisis de densidad toma cualquier número conocido de variables objetivo, así como fenómenos y los distribuye sobre la superficie predicha en requisitos de magnitud que generalmente se miden en el lugar, y esta relación espacial entre lugares depende de las magnitudes transpirantes. Las superficies de densidad pueden indicar dónde se concentra la actividad de deterioro. El mapa de densidad mostrado en la fig. 6(b) se inició a partir del mismo estudio de SARS para mostrar realmente un reparto de probabilidades más realista en esta región.

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    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
    Fehler Im Zusammenhang Mit GIS-Datenaggregation Und Skalierungsproblem
    Erro Associado à Agregação De Dados Gis E Problema De Dimensionamento