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J’ai Un Problème Avec Une Erreur Liée à L’agrégation Et à La Mise à L’échelle Des Données SIG

J’ai Un Problème Avec Une Erreur Liée à L’agrégation Et à La Mise à L’échelle Des Données SIG

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J’espère que cet article vous aidera lorsque vous rencontrez cette erreur liée à la collecte ou à l’accumulation et à la mise à l’échelle des données SIG.Exemples liés aux erreurs topologiques dans les SIG (adapté de Tony Rotundas) Dans (Maras et alabama., 2010), ces variantes les plus courantes, y compris les erreurs topologiques dans les données vectorielles spatiales, sont en fait : des lignes flottantes ou courtes, des lignes reliant les étages, les rebords et les rebords, ouvert en plus de polygones inhabituels.

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Problème d’unité de surface modifiable

Quelle erreur n’a pas pu être corrigée dans le SIG ?

Le climat, le biome, la topographie, le type de sol, le drainage sont décisifs et d’autres caractéristiques de la nature ne contiennent pas de frontières nettes et devraient vous servir à les interpréter. Des affectations de terres incorrectes ou influencées, des erreurs de numérisation et de conversion de cartes et des erreurs de numérisation peuvent entraîner des cartes inexactes pour les commissions SIG. Les cartes doivent être exactes et exemptes de biais.

D. W. Wong, en ce qui concerne International Encyclopedia of Human 2009

erreur associée à la région de données gis et au problème de mise à l'échelle

Géographie inventée, juste des géographes dans les années 1970, Unité d’erreur de zone modifiable (MAUP). ) est un bon d’entre eux, le dilemme le plus inquiétant de l’analyse spatiale lorsque la compréhension spatialement agrégée est utilisée. Les données tabulées à différents niveaux d’échelle spatiale, ou peut-être même pour différents systèmes zonaux dans la même région, ne donneront pas des résultats d’analyse cohérents. Étant donné que l’agrégation spatiale est souvent utilisée de manière ambiguë dans les enquêtes géographiques et d’autres sciences sociales ou physiques, MAUP a un impact important. Les fonctions d’effet MAUP annoncent la distribution spatiale sous-jacente de nos données et leurs relations spatiales, en tant que hiérarchie d’échelle spatiale et, dans ce cas, les systèmes zonaux. Plusieurs approches générales ont déjà été proposées à l’attention du MAUP. Cela implique simplement d’identifier sa présence, peut-être aussi de gérer une analyse de source multi-échelles et multi-zones pour afficher une gamme avec des résultats possibles. L’autre extrême a toujours été – développer des méthodes analytiques indépendantes de l’échelle ou insensibles, mais sans grand succès. Une avenue plausible est de changer la structure générale pour aborder la procédure MAUP en premier lieu. Parfois, des solutions spécifiques peuvent être développées en se basant toujours sur cette structure.

Texte intégral de souvent le chapitre

Quelles sont certaines des principales causes d’erreur de position à partir de données spatiales ?

Plusieurs alimentations entraînent des erreurs de positionnement. Le processus de numérisation du groupe d’âge du papier entraîne souvent de tels défauts. Des erreurs peuvent se produire lors de l’enregistrement d’une carte particulière sur une tablette numérique. Le manuel papier peut rétrécir, s’étirer, se déchirer avec le temps, modifiant les types de chacune de nos scènes.

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

Cartographie spatiale et identification environnementale simple

Risque M.D. Su, … T. H. Wen, dans Encyclopedia of Environmental Health, 2011

Maup Issues

erreur affiliée à l'agrégation de données gis et au problème d'escalade

MAUP est devenu une découverte potentielle d’erreur k, qui peut avoir une étude spatiale lors de l’utilisation de détails agrégés. Ce problème a été immédiatement résolu à la suite d’Openshaw en 1984 : “Les secteurs de bacs (éléments de zone) utilisés dans de nombreuses études géographiques sont arbitraires, variables et, par exemple, soumis aux caprices et aux comportements de quiconque effectue ou a effectué toutes les agrégations.” les données de ce type, telles que les données sur la population ou les maladies, sont considérées comme étant agrégées en unités spatiales telles que les secteurs de recensement ou les régions géopolitiques, les agrégats résultants d’une personne peuvent déterminer les résultats ou peut-être même les indicateurs dans les études, et l’établissement de modèles spatiaux sous-jacents l’original peut facilement être déformé. hors du territoire. Cette question peut être particulièrement importante lors de la compilation de choroplets. Des applications telles que l’aménagement du territoire, la démographie, les cartes de la criminalité et des maladies sont directement concernées par ces problèmes. MAUP est également étroitement lié pour vous aider à résoudre le sophisme environnemental et les fausses hypothèses sur l’homogénéité attachées aux données agrégées.

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  • Les unités de zone peuvent devenir faciles à modifier car les données dues à différentes tailles de division spatiale (par exemple, sondage annuel officiel de la population, zones rurales et codes postaux) vont être agrégées directement. Bien que de telles catégories spatiales soient de taille comparable, cette entreprise est très différente les unes des autres. Les données agrégées peuvent être très multiples dans deux ensembles de partitionnement unique. Par exemple, une épidémie peut éventuellement être manquée dans une zone avec une incidence assez élevée, en supposant que certaines nouvelles zones proches avec une incidence minimale peuvent être regroupées.

    Comment se produisent les erreurs d’agrégation pour un modèle ?

    Erreurs d’agrégation spatiale Elles surviennent, entre autres, parce que des résultats indépendants et géoréférencés sont agrégés dans des zones spatiales plus vastes. Le processus d’agrégation spatiale lisse les différentes versions locales et introduit des erreurs dans la notation des variables topographiques.

    Une façon de travailler avec MAUP est d’utiliser ces données ponctuelles d’origine plus fortement que les données agrégées, mais ce qui suit n’est généralement pas applicable en raison de problèmes de confidentialité. En utilisant des zones de chauffe-eau plus petites (par exemple, des comtés impliquant des comtés, des secteurs de recensement au lieu de zones, et/ou peut-être des groupes d’îlots au lieu de secteurs de recensement), l’agrégation des données peut aider à réduire cet effet MAUP. Bien que la réduction d’unités de zone ne résolve pas complètement le MAUP, elle peut potentiellement réduire les erreurs potentielles pertinentes avec la distorsion du modèle spatial (comme présenté dans cet exemple de la figure 2). Une autre idée est de créer des zones qui sont vraiment basées sur généralement les modèles spatiaux des données donc, qu’elles sont vraiment uniformes au sein des districts. Je dirais dans quel scénario pour cette approche doit être la hiérarchie bloc-bloc-groupe-section de recensement dont bénéficie le recensement d’une personne. Mais comme presque une variable, comme la délinquance ou un problème de santé, peut avoir sa propre mise en forme spatiale, il est très difficile, voire impossible, de construire un lieu unique, le plus souvent associé à des unités spatiales homogènes.

    Bien que la cartographie du classement spatial précis des données puisse présenter avec précision les modèles spatiaux, le problème de confidentialité de certaines données sensibles, telles que les patients médicaux, empêche la publication de ces données ponctuelles. Les cartogrammes peuvent potentiellement cacher des points personnels en agrégeant à différentes normes associées à une zone géopolitique, ces types de demande sont illustrés à la fig. 6(a). Les cartes sont basées sur chacun des cas lors de l’apparition du SRAS en 2003 dans le nord de Taiwan. Le temps est définitivement tracé sur certaines cartes pour montrer que souvent un petit nombre de communautés (par exemple encerclées dans la figure 6 (a)) sont séparées comme étant à risque en raison d’un nombre minimal de cas consécutifs. Pour équilibrer des conditions telles que la distorsion du modèle spatial et, en outre, la protection de la vie privée, les données ponctuelles peuvent être laissées converties en densité de carte à l’aide d’une analyse de densité. L’analyse de densité prend le nombre connu de variables cibles ainsi que les phénomènes et distribue l’un d’entre eux sur la surface prédite dans un jargon de magnitude généralement mesuré à chaque emplacement différent, et cette relation spatiale impliquant des emplacements dépend des magnitudes qui en résultent. Les surfaces de densité peuvent indiquer où l’activité de consternation est concentrée. La carte de densité illustrée à la fig. 6(b) a été développé à partir de la même étude sur le SRAS pour montrer positivement une soumission de probabilité plus réaliste dans cette région.

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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
    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
    Error Asociado Con La Agregación De Datos Gis Y El Problema De Escalado