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Ho Un Problema A Causa Di Un Errore Relativo All’aggregazione E Al Ridimensionamento Dei Dettagli GIS

Ho Un Problema A Causa Di Un Errore Relativo All’aggregazione E Al Ridimensionamento Dei Dettagli GIS

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Credo che questo articolo aiuterà il tuo sito in caso di errori relativi all’aggregazione dei dati GIS e al ridimensionamento.Esempi relativi a errori topologici in GIS (adattato da Tony Rotundas) In (Maras et alabama., 2010) spesso le varianti più comuni di errori topologici nei dati vettoriali spaziali sono: linee volanti o brevi, linee che attraversano tappeti, sporgenze e sporgenze, poligoni aperti e peculiari.

Problema per unità di area modificabile

Quale errore non può essere corretto in GIS?

Il clima, il bioma, il paesaggio, il tipo di suolo, il drenaggio sono fondamentali, quindi altre caratteristiche della natura semplicemente non hanno confini netti e dovrebbero aiutarli a interpretarli. Assegnazioni paesaggistiche errate o distorte, schede di digitalizzazione e conversione delle mappe ed errori di digitalizzazione possono comportare mappe imprecise per i progetti GIS. Le mappe devono essere accurate e prive di pregiudizi.

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

errore relativo all'aggregazione dei dati con gis come problema di ridimensionamento

Geografia inventata, dai geografi con gli anni ’70, unità di area modificabile a che fare con errore (MAUP). ) è uno verso di loro, il problema più inquietante dell’analisi spaziale quando vengono utilizzate risorse spazialmente aggregate. I dati tabulati per numerosi livelli di scala spaziale, o talvolta anche per diversi sistemi zonali in quella stessa regione, non forniranno risultati di analisi affidabili. Poiché la chimica aggregata nello spazio è spesso utilizzata in modo ambiguo nelle indagini geografiche e in altre scienze sociali e concrete, MAUP ha un ampio contatto. Le funzioni dell’effetto MAUP fanno riferimento alla distribuzione spaziale sottostante dei file e alle loro relazioni spaziali, come una gerarchia di scala spaziale e successivi sistemi zonali. Diversi approcci generali sono stati immediatamente proposti per il trattamento al MAUP. Ciò implica semplicemente il riconoscimento di questa presenza, forse anche conducendo analisi di sorgenti multiscala e multizona per mostrare un altro intervallo con possibili risultati. I vari estremi sono sempre stati il ​​rafforzamento dei metodi analitici indipendenti dalla scala o insensibili, ma senza molto successo. Un metodo possibile è modificare l’edificio generale per affrontare i processi MAUP in primo luogo. A volte è possibile sviluppare sistemi specifici in base alla tua struttura.

Testo completo del capitolo

Quali sono alcune delle principali cause di errore di posizione nell’utilizzo dei dati spaziali?

Più alimentatori causano errori ambientali. La strategia di digitalizzazione dell’età della carta si traduce spesso in tali imprecisioni. Possono verificarsi errori durante il salvataggio di una mappa stradale su una tavoletta digitale. Il manuale convenzionale può ridursi, allungarsi o sezionare nel tempo, modificando le dimensioni per ciascuna delle nostre scene.

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

Mappatura spaziale e semplice identificazione ambientale

Rischio M.D. Su, … T. H. Wen, Enciclopedia della salute ambientale, 2011

Problemi MAUP

errore associato all'aggregazione dei dati gis e al problema dell'arrampicata

MAUP è diventata una potenziale fonte che ha a che fare con l’errore k, che può causare problemi agli studi spaziali quando si utilizzano dati aggregati. Questo problema è stato immediatamente affrontato da Openshaw nel 1984: “Le destinazioni bin (caratteristiche dell’area) utilizzate in molti progetti di ricerca geografica sono arbitrarie, variabili e semplicemente esposte ai capricci e alle decisioni legate a chi esegue o esegue questa aggregazione”. dati di questo tipo, tali perché i dati sulla popolazione o sulla malattia sono considerati aggregati in unità spaziali come i tratti demografici o le regioni geopolitiche, gli aggregati causati possono determinare risultati o segni negli studi e la produzione di modelli spaziali alla base dell’originale può essere generalmente distorto. fuori dal territorio. Questo problema può essere particolarmente importante quando si generano choroplet. Applicazioni come l’analisi dell’uso del suolo, la demografia, la mappatura della criminalità e delle malattie sono spesso direttamente interessate da tali errori. MAUP è anche strettamente legato alla nostra fallacia ambientale e alla logica erronea sull’omogeneità dei dati aggregati.

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  • Le unità di area possono essere modificate in modo semplice perché i dati provenienti da dimensioni di divisione spaziale insolite (ad es. aree censite, pastorali e codici postali) possono risultare aggregati direttamente. Sebbene queste classi spaziali siano di dimensioni comparabili, potrebbero essere molto diverse l’una dall’altra. I dati aggregati possono essere molto diversi su due insiemi di partizioni univoche. Ad esempio, un focolaio può essere perso in un’area con un’incidenza molto elevata, supponendo che alcuni altri in aree vicine con un’incidenza minima siano classificati insieme.

    Come si verificano tutti gli errori di aggregazione praticamente in qualsiasi modello?

    Errori di aggregazione spaziale Vengono fuori perché, tra le altre cose, i risultati individuali e georeferenziati vengono aggregati in aree spaziali più pesanti. Il processo all’interno dell’aggregazione spaziale attenua le variazioni locali e successivamente introduce errori nella misurazione utilizzando variabili topografiche.

    Un modo di lavorare con MAUP è utilizzare i dati del primo punto in modo più intenso rispetto ai dati aggregati, ma il seguente è generalmente considerato non applicabile a causa di un livello di problemi di privacy. Utilizzando aree di riscaldamento dell’acqua più piccole (ad esempio, contee invece di aree, tratti di censimento invece di contee e/o molto probabilmente gruppi di blocchi invece di tratti demografici), l’aggregazione dei dati può ridurre questo è l’effetto MAUP. Sebbene l’abbassamento delle unità locali non risolva completamente MAUP, ciò può potenzialmente ridurre i potenziali errori associati alla distorsione del modello spaziale (come mostrato in questo esempio nella figura 2). Un’altra idea è quella di creare distretti che siano veramente basati sui modelli spaziali effettivi dei dati in modo che sfortunatamente siano veramente uniformi all’interno dei suoi distretti. Direi che un buon scenario per questo approccio è quella gerarchia di sezioni blocco-blocco-gruppo-blocco di censimento di cui beneficia la demografia. Ma poiché ogni variante, come il crimine o la malattia, ha il potenziale per avere una propria struttura spaziale, è molto difficile, se non molto improbabile, costruire un unico insieme, di norma spesso associato a unità spaziali omogenee.

    Mentre le mappe la posizione spaziale precisa connessa ai dati può rivelare con precisione concetti spaziali, il problema della privacy di alcuni dati morbidi, come i casi medici, protegge dall’instaurazione di tali dati puntuali. I cartogrammi possono potenzialmente nascondere singole questioni aggregandosi a diversi livelli legati ad un’area geopolitica, tale indagine è mostrata in fig. 6(a). Le mappe si basano su tutte le situazioni durante l’epidemia di SARS del 2003 nel nord di Taiwan. Viene tracciato il tempo relativo ad alcune mappe per mostrare che un numero molto piccolo di aree (ad es. cerchiate intorno alla Figura 6(a)) sono classificate in base al rischio per mancanza in casi consecutivi. Per bilanciare la varietà di problemi come la distorsione del modello spaziale e la protezione dello spazio personale, i dati dei punti possono essere convertiti in densità della mappa utilizzando l’analisi dello spessore. L’analisi della densità prende un numero riconosciuto di variabili target in modo adeguato quanto i fenomeni e le distribuisce molto più della superficie prevista in termini di magnitudo tipicamente misurata in ciascun set, e questa relazione spaziale dei locali dipende dalle grandezze misurate. Le superfici di densità possono indicare dove si concentra la passione per lo shock. La tabella di marcia della densità fornita in fig. 6(b) è stato creato a seguito dello stesso studio sulla SARS per dimostrare una distribuzione di probabilità più realistica per quanto riguarda questa regione.

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