Suite

Géoréférencer une image vers un JPEG progressif

Géoréférencer une image vers un JPEG progressif


J'utilise l'outil de géoréférencement dans ArcGIS 10.2 pour géoréférencer une image JPEG normale. Je souhaite produire une image JPEG Progressive géoréférencée à partir de cette image, mais il n'y a pas d'option JPEG Progressive dans la boîte de dialogue de la fenêtre Rectify :

Il semble qu'ArcGIS ait les capacités de produire un JPEG progressif, mais pas via la barre d'outils de géoréférencement. Au contraire, il peut produire un JPEG progressif en exportant la carte vers une image via Fichier - Exporter la carte :

Exporter mon image géoréférencée vers un JPEG progressif via Export Map serait fastidieux et pourrait entraîner une perte de qualité d'image.

Connaissez-vous une solution de contournement à cela?


Exportez l'image à partir de la vue des données. Vérifiez le fichier Write World dans l'onglet général. Là, vous pouvez également contrôler la résolution et la taille de sortie de l'image. La qualité de l'image de la sortie sera compromise de toute façon parce que vous avez géoréférencé l'image et donc modifié/déformé ou étiré les pixels d'origine. Déterminez la taille et la résolution de sortie qui correspondent étroitement à l'original ou plus grandes. Fonctionne bien OMI.


Au cœur de la guerre du Vietnam : herbicides, napalm et bulldozers contre les montagnes A Lưới

Dans la partie ouest de la province de Thừa Thiên Huế au centre du Vietnam, les monts A Lưới ont été fortement touchés par la guerre du Vietnam (1961-1975). Ils étaient une zone de refuge pour les Việt Cộng et traversé par le sentier Hồ Chí Minh, qui leur servait d'axe stratégique. De nombreuses pulvérisations d'herbicides et bombardements, dont le napalm, ont frappé les montagnes et ont été plus intenses que dans d'autres unités paysagères. Les troupes américano-sud-vietnamiennes, qui ont commis ces pratiques, ont mené une guerre contre l'environnement ennemi. Mais l'ennemi était également responsable des dommages à cet égard. En particulier, le Việt Cộng utilisé des bulldozers pour construire plusieurs itinéraires sur le sentier Hồ Chí Minh. Des cartes des terres utilisées vers 1954 et en 1975 ont été tracées le long de transects dont la comparaison montre la dynamique paysagère qui s'est produite pendant la guerre. Certains sylvosystèmes de la zone montagneuse d'A Lưới ont régressé, notamment dans la vallée principale. Mais comme conséquence indirecte de la guerre, d'autres ont progressé. En raison des combats, les montagnards appartenant à des groupes ethniques minoritaires ont modifié leurs pratiques puis ont quitté la zone, entraînant ainsi une récupération forestière sur les terres désaffectées. Pour le Kinh, l'ethnie majoritaire, la guerre a été l'occasion de se familiariser avec la zone de montagne qu'ils avaient jusque-là délaissée.


Un artefact de compression (ou artefact) est une distorsion notable des médias (y compris les images, l'audio et la vidéo) causée par l'application d'une compression avec perte.

En mathématiques (et, en particulier, en analyse fonctionnelle) la convolution est une opération mathématique sur deux fonctions (f et g) pour produire une troisième fonction, qui est généralement considérée comme une version modifiée de l'une des fonctions originales, donnant l'intégrale de la multiplication ponctuelle des deux fonctions en fonction de la quantité de conversion de l'une des fonctions d'origine.


JPEG 2000

JPEG 2000 (JP2) est une norme de compression d'image et un système de codage. Il a été développé de 1997 à 2000 par un comité du Joint Photographic Experts Group présidé par Touradj Ebrahimi (plus tard le président JPEG), [1] avec l'intention de remplacer leur norme JPEG originale basée sur la transformation en cosinus discrète (DCT) (créée en 1992) avec une nouvelle méthode basée sur les ondelettes. L'extension de nom de fichier standardisée est .jp2 pour les fichiers conformes ISO/IEC 15444-1 et .jpx pour les spécifications étendues de la partie 2, publiées sous la référence ISO/IEC 15444-2. Les types MIME enregistrés sont définis dans la RFC 3745. Pour ISO/IEC 15444-1, il est image/jp2.

Les flux de code JPEG 2000 sont des régions d'intérêt qui offrent plusieurs mécanismes pour prendre en charge l'accès aléatoire spatial ou l'accès à la région d'intérêt à divers degrés de granularité. Il est possible de stocker différentes parties de la même image en utilisant une qualité différente.

JPEG 2000 est une norme de compression basée sur la transformation en ondelettes discrète (DWT) qui pourrait être adaptée pour la compression vidéo d'images animées avec l'extension Motion JPEG 2000. La technologie JPEG 2000 a été choisie comme norme de codage vidéo pour le cinéma numérique en 2004. [2]

Bien qu'il y ait une augmentation modeste des performances de compression de JPEG 2000 par rapport à JPEG, le principal avantage offert par JPEG 2000 est la flexibilité significative du flux codé. Le flux codé obtenu après compression d'une image avec JPEG 2000 est de nature évolutive, ce qui signifie qu'il peut être décodé de plusieurs manières par exemple, en tronquant le flux codé en tout point, on peut obtenir une représentation de l'image à une résolution inférieure , ou rapport signal/bruit – voir compression évolutive. En ordonnant le flux codé de diverses manières, les applications peuvent obtenir des augmentations de performances significatives. Cependant, en raison de cette flexibilité, JPEG 2000 nécessite des codecs complexes et exigeants en termes de calcul. Une autre différence, par rapport à JPEG, concerne les artefacts visuels : JPEG 2000 ne produit que des artefacts de sonnerie, se manifestant par un flou et des anneaux près des bords de l'image, tandis que JPEG produit à la fois des artefacts de sonnerie et des artefacts de « blocage », en raison de son format 8× 8 blocs.

JPEG 2000 a été publié en tant que norme ISO, ISO/IEC 15444. Le coût d'obtention de tous les documents pour la norme a été estimé à 2718 CHF (environ 2700 USD). [3] À partir de 2017 [mise à jour] , JPEG 2000 n'est pas largement pris en charge dans les navigateurs Web (à l'exception de Safari), et n'est donc généralement pas utilisé sur Internet.

Représentation à résolutions multiples

JPEG 2000 décompose l'image en une représentation à résolutions multiples au cours de son processus de compression. Cette représentation pyramidale peut être utilisée à d'autres fins de présentation d'images au-delà de la compression.

Transmission progressive par pixel et précision de résolution

Ces caractéristiques sont plus communément appelées décodage progressif et évolutivité du rapport signal sur bruit (SNR). JPEG 2000 fournit des organisations de flux de code efficaces qui sont progressives par précision de pixel et par résolution d'image (ou par taille d'image). De cette façon, après qu'une plus petite partie du fichier entier a été reçue, le spectateur peut voir une version de qualité inférieure de l'image finale. La qualité s'améliore ensuite progressivement en téléchargeant plus de bits de données à partir de la source.

Choix de compression sans perte ou avec perte

Comme la norme JPEG sans perte [4], la norme JPEG 2000 fournit à la fois une compression sans perte et avec perte dans une architecture de compression unique. La compression sans perte est assurée par l'utilisation d'une transformée en ondelettes entière réversible en JPEG 2000.

Résilience aux erreurs

Comme JPEG 1992, JPEG 2000 est robuste aux erreurs de bits introduites par les canaux de communication bruyants, en raison du codage des données en blocs indépendants relativement petits.

Format de fichier flexible

Les formats de fichier JP2 et JPX permettent de gérer les informations d'espace colorimétrique, les métadonnées et l'interactivité dans les applications en réseau telles que développées dans le protocole JPEG Part 9 JPIP.

Prise en charge d'une plage dynamique élevée

JPEG 2000 prend en charge des profondeurs de bits de 1 à 38 bits par composant. Les espaces colorimétriques pris en charge incluent le monochrome, 3 types de YCbCr, sRGB, PhotoYCC, CMY(K), YCCK et CIELab. Il a également ajouté plus tard la prise en charge de CIEJab, e-sRGB, ROMM, YPbPr et autres. [5]

Informations spatiales du canal latéral

Prise en charge complète de la transparence et des plans alpha.

Le système de codage d'image JPEG 2000 (ISO/IEC 15444) se compose des éléments suivants :

Système de codage d'image JPEG 2000 – Pièces [6] [7]
Partie Numéro date de sortie publique Dernier
modifier-
ment
Identique
UIT-T
la norme
Titre La description
Première
édition
Actuel
édition
Partie 1 ISO/CEI 15444-1 2000 2016 [8] T.800 Système de codage de base les caractéristiques de base de la compression JPEG 2000 (.jp2)
Partie 2 ISO/CEI 15444-2 2004 2004 2015 [9] T.801 Rallonges (.jpx, .jpf, virgule flottante)
Partie 3 ISO/CEI 15444-3 2002 2007 2010 [10] T.802 Motion JPEG 2000 (.mj2)
Partie 4 ISO/CEI 15444-4 2002 2004 [11] T.803 Tests de conformité
Partie 5 ISO/CEI 15444-5 2003 2015 [12] T.804 Logiciel de référence Implémentations Java et C
Partie 6 ISO/CEI 15444-6 2003 2016 [13] T.805 Format de fichier image composé (.jpm) par exemple. imagerie documentaire, pour les applications de prépresse et de type fax
Partie 7 abandonné [6] Ligne directrice de la fonction de support minimale de l'ISO/CEI 15444-1 [14] (Rapport technique sur les fonctions de support minimales [15] )
Partie 8 ISO/CEI 15444-8 2007 2007 2008 [16] T.807 JPEG 2000 sécurisé JPSEC (aspects de sécurité)
Partie 9 ISO/CEI 15444-9 2005 2005 2014 [17] T.808 Outils d'interactivité, API et protocoles JPIP (protocoles interactifs et API)
Partie 10 ISO/CEI 15444-10 2008 2011 [18] T.809 Extensions pour les données tridimensionnelles JP3D (imagerie volumétrique)
Partie 11 ISO/CEI 15444-11 2007 2007 2013 [19] T.810 Sans fil JPWL (applications sans fil)
Partie 12 ISO/CEI 15444-12
(retiré en 2017)
2004 2015 [20] Format de fichier multimédia de base ISO
Partie 13 ISO/CEI 15444-13 2008 2008 [21] T.812 Un encodeur JPEG 2000 d'entrée de gamme
Partie 14 ISO/CEI 15444-14 2013 [22] T.813 Représentation structurelle XML et référence JPXML [23]
Partie 15 ISO/CEI 15444-15 2019 2019 T.814 JPEG 2000 haut débit
Partie 16 ISO/CEI 15444-16 2019 2019 T.815 Encapsulation d'images JPEG 2000 dans ISO/IEC 23008-12

L'objectif de JPEG 2000 n'est pas seulement d'améliorer les performances de compression par rapport à JPEG, mais également d'ajouter (ou d'améliorer) des fonctionnalités telles que l'évolutivité et l'éditabilité. L'amélioration des performances de compression de JPEG 2000 par rapport à la norme JPEG d'origine est en fait plutôt modeste et ne devrait normalement pas être la principale considération pour l'évaluation de la conception. Des taux de compression très faibles et très élevés sont pris en charge dans JPEG 2000. La capacité de la conception à gérer une très large gamme de débits binaires effectifs est l'un des points forts de JPEG 2000. Par exemple, pour réduire le nombre de bits pour une image ci-dessous un certain montant, la chose conseillée à faire avec le premier standard JPEG est de réduire la résolution de l'image d'entrée avant de l'encoder. Cela n'est pas nécessaire lors de l'utilisation de JPEG 2000, car JPEG 2000 le fait déjà automatiquement via sa structure de décomposition multirésolution. Les sections suivantes décrivent l'algorithme de JPEG 2000.

Selon KB, « la spécification actuelle du format JP2 laisse place à de multiples interprétations en ce qui concerne la prise en charge des profils ICC et la gestion des informations de résolution de grille ». [24]

Transformation des composants de couleur

Initialement, les images doivent être transformées de l'espace colorimétrique RVB vers un autre espace colorimétrique, ce qui conduit à trois Composants qui sont traités séparément. Il y a deux choix possibles :

  1. Irréversible Color Transform (ICT) utilise le célèbre BT.601 YCBCR espace couleur. Elle est dite "irréversible" car elle doit être implémentée en virgule flottante ou en virgule fixe et provoque des erreurs d'arrondi. L'ICT ne doit être utilisé qu'avec la transformée en ondelettes 9/7.
  2. La transformation de couleur réversible (RCT) utilise un espace colorimétrique YUV modifié (presque le même que YCgCo) qui n'introduit pas d'erreurs de quantification, il est donc entièrement réversible. Une mise en œuvre correcte du RCT nécessite que les nombres soient arrondis comme spécifié et ne puissent pas être exprimés exactement sous forme matricielle. Le RCT ne doit être utilisé qu'avec la transformée en ondelettes 5/3. Les métamorphoses sont :

Si R, G et B sont normalisés avec la même précision, alors la précision numérique de Cb et Cr est un peu supérieure à la précision des composants d'origine. Cette augmentation de la précision est nécessaire pour assurer la réversibilité. Les composants de chrominance peuvent être, mais ne doivent pas nécessairement être, réduits en résolution en fait, puisque la transformation en ondelettes sépare déjà les images en échelles, le sous-échantillonnage est géré plus efficacement en abandonnant l'échelle d'ondelettes la plus fine. Cette étape s'appelle transformation de plusieurs composants dans le langage JPEG 2000 car son utilisation n'est pas limitée au modèle de couleur RVB. [25]

Carrelage

Après transformation des couleurs, l'image est divisée en soi-disant carrelage, des régions rectangulaires de l'image qui sont transformées et codées séparément. Les tuiles peuvent être de n'importe quelle taille, et il est également possible de considérer l'image entière comme une seule tuile. Une fois la taille choisie, toutes les tuiles auront la même taille (sauf éventuellement celles des bordures droite et inférieure). La division de l'image en tuiles est avantageuse en ce que le décodeur aura besoin de moins de mémoire pour décoder l'image et il peut choisir de ne décoder que les tuiles sélectionnées pour réaliser un décodage partiel de l'image. L'inconvénient de cette approche est que la qualité de l'image diminue en raison d'un rapport signal/bruit de crête plus faible. L'utilisation de plusieurs tuiles peut créer un effet de blocage similaire à l'ancienne norme JPEG 1992.

Transformée en ondelettes

Ces tuiles sont ensuite transformées en ondelettes à une profondeur arbitraire, contrairement à JPEG 1992 qui utilise une transformée en cosinus discrète de 8 × 8 blocs. JPEG 2000 utilise deux transformations en ondelettes différentes :

  1. irréversible: la transformée en ondelettes CDF 9/7 (développée par Ingrid Daubechies). [26] Elle est dite « irréversible » car elle introduit un bruit de quantification qui dépend de la précision du décodeur.
  2. réversible: une version arrondie de la transformée en ondelettes biorthogonale de LeGall-Tabatabai (LGT) 5/3 [27][26][28] (développée par Didier Le Gall et Ali J. Tabatabai). [29] Il n'utilise que des coefficients entiers, de sorte que la sortie ne nécessite pas d'arrondi (quantification) et n'introduit donc aucun bruit de quantification. Il est utilisé dans le codage sans perte.

Les transformées en ondelettes sont mises en œuvre par le schéma liftant ou par convolution.

Quantification

Après la transformée en ondelettes, les coefficients sont quantifiés scalairement pour réduire le nombre de bits pour les représenter, au détriment de la qualité. La sortie est un ensemble de nombres entiers qui doivent être codés bit par bit. Le paramètre qui peut être modifié pour définir la qualité finale est le pas de quantification : plus le pas est grand, plus la compression et la perte de qualité sont importantes. Avec un pas de quantification égal à 1, aucune quantification n'est effectuée (elle est utilisée en compression sans perte).

Codage

Le résultat du processus précédent est une collection de sous-bandes qui représentent plusieurs échelles d'approximation. Une sous-bande est un ensemble de coefficients—des nombres réels qui représentent des aspects de l'image associés à une certaine gamme de fréquences ainsi qu'à une zone spatiale de l'image.

Les sous-bandes quantifiées sont ensuite divisées en enceinte, régions rectangulaires dans le domaine des ondelettes. Ils sont généralement dimensionnés de manière à fournir un moyen efficace d'accéder uniquement à une partie de l'image (reconstruite), bien que ce ne soit pas une exigence.

Les quartiers sont divisés en blocs de code. Les blocs de code sont dans une seule sous-bande et ont des tailles égales, à l'exception de ceux situés sur les bords de l'image. Le codeur doit coder les bits de tous les coefficients quantifiés d'un bloc de code, en commençant par les bits les plus significatifs et en progressant vers les bits les moins significatifs par un processus appelé le EBCOT schème. EBCOT ici signifie Codage par bloc intégré avec troncature optimale. Dans ce processus de codage, chaque plan de bits du bloc de code est codé dans trois soi-disant passes de codage, d'abord des bits de codage (et des signes) de coefficients non significatifs avec des voisins significatifs (c'est-à-dire avec des bits 1 dans les plans de bits supérieurs), puis des bits de raffinement de coefficients significatifs et enfin des coefficients sans voisins significatifs. Les trois passes s'appellent Propagation de l'importance, Raffinement de l'amplitude et Nettoyer passer, respectivement.

En mode sans perte, tous les plans de bits doivent être codés par l'EBCOT, et aucun plan de bits ne peut être supprimé.

Les bits sélectionnés par ces passes de codage sont ensuite codés par un codeur arithmétique binaire basé sur le contexte, à savoir le codeur binaire MQ (comme également utilisé par JBIG2). Le contexte d'un coefficient est formé par l'état de ses huit voisins dans le bloc de code.

Le résultat est un flux binaire qui est divisé en paquets où un paquet regroupe les passes sélectionnées de tous les blocs de code d'une enceinte en une unité indivisible. Les paquets sont la clé de l'évolutivité de la qualité (c'est-à-dire que les paquets contenant des bits moins significatifs peuvent être rejetés pour obtenir des débits binaires inférieurs et une distorsion plus élevée).

Les paquets de toutes les sous-bandes sont ensuite collectés dans ce que l'on appelle couches. La façon dont les paquets sont construits à partir des passes de codage par blocs de code, et donc quels paquets une couche contiendra, n'est pas définie par la norme JPEG 2000, mais en général un codec essaiera de construire des couches de telle sorte que l'image la qualité augmentera de façon monotone avec chaque couche et la distorsion de l'image diminuera d'une couche à l'autre. Ainsi, les couches définissent la progression par qualité d'image au sein du flux de code.

Le problème est maintenant de trouver la longueur de paquet optimale pour tous les blocs de code qui minimise la distorsion globale de manière à ce que le débit binaire cible généré soit égal au débit binaire demandé.

Bien que la norme ne définisse pas de procédure quant à la manière d'effectuer cette forme d'optimisation débit-distorsion, le schéma général est donné dans l'une de ses nombreuses annexes : Pour chaque bit codé par le codeur EBCOT, l'amélioration de la qualité de l'image, définie comme erreur quadratique moyenne, est mesurée, cela peut être implémenté par un algorithme de recherche de table simple. De plus, la longueur du flux de code résultant est mesurée. Cela forme pour chaque bloc de code un graphique dans le plan débit-distorsion, donnant une qualité d'image sur la longueur du flux binaire. La sélection optimale pour les points de troncature, donc pour les points d'accumulation de paquets est alors donnée en définissant des points critiques pentes de ces courbes et en sélectionnant toutes les passes de codage dont la courbe dans le graphique débit-distorsion est plus raide que la pente critique donnée. Cette méthode peut être considérée comme une application particulière de la méthode de Multiplicateur de Lagrange qui est utilisé pour les problèmes d'optimisation sous contraintes. Le multiplicateur de Lagrange, typiquement noté , s'avère être la pente critique, la contrainte est le débit cible demandé, et la valeur à optimiser est la distorsion globale.

Les paquets peuvent être réorganisés presque arbitrairement dans le flux de bits JPEG 2000, ce qui donne à l'encodeur ainsi qu'aux serveurs d'images un degré élevé de liberté.

Les images déjà codées peuvent être envoyées sur des réseaux avec des débits binaires arbitraires en utilisant un ordre de codage progressif par couche. D'un autre côté, les composants de couleur peuvent être déplacés en arrière dans le flux binaire. Enfin, la navigation spatiale de grandes images est possible grâce à une sélection appropriée de tuiles et/ou de partitions. Toutes ces opérations ne nécessitent aucun réencodage mais uniquement des opérations de copie par octet.


DESCRIPTION BRÈVE DES DESSINS

Les dessins annexés, qui sont incorporés et font partie de la description, illustrent un mode de réalisation de la présente invention et, conjointement avec la description, servent à expliquer les principes de l'invention.

FIGUE.1 montre un mode de réalisation d'un système d'information géographique.

FIGUE. 2 montre un autre mode de réalisation d'un système d'information géographique.

FIGUE. 3 montre une procédure pour accéder à des données en utilisant une technique de pyramide et de coupe selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 4 illustre un exemple de localisation de pièces à partir d'un niveau pyramidal.

FIGUE. 5 illustre les fonctions de traitement entre les serveurs et les clients dans WebGIS.

FIGUE. 6A illustre un serveur multithread dans WebGIS.

FIGUE. 6B illustre un cluster dans WebGIS.

FIGUE. 7 illustre le cache et la demande de données dynamique selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 8 montre les résultats d'un ensemble d'ensembles de données choisis pour comparer le volume de données de trois méthodes différentes de stockage et de transmission de données.

FIGUE. 9 illustre une architecture d'amélioration des performances de WebGIS selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 10 illustre une vue d'ensemble architecturale de CyberGIS selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 11 montre une autre vue d'ensemble architecturale de CyberGIS selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 12A montre un exemple d'une GUI cliente implémentant une interface visuelle Java selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 12B montre un exemple d'une GUI cliente implémentant une interface de contrôle ActiveX basée sur VB selon un aspect d'un mode de réalisation de l'invention.

FIGUE. 13 illustre les temps de réponse pour traiter différentes images de différents volumes de données avec ou sans techniques de traitement d'images.

FIGUE. 14A illustre une organisation hiérarchique de données géographiques.

FIGUE. 14B illustre une structure pyramidale de données d'image.

FIGUE. 15 illustre les temps de réponse du client d'un accès multicouche avec ou sans multithread.

FIGUE. 16 illustre les temps de réponse du client d'un accès multicouche avec différents nombres de mise en cache et sans mise en cache.

FIGUE. 17 illustre les temps de réponse du serveur à l'accès des utilisateurs simultanés avec trois paramètres différents : (1) sans multithreads, (2) avec multithreads et (3) avec multithreads et un cluster de deux ordinateurs.


Format de fichier et flux de code

Semblable à JPEG-1, JPEG2000 définit à la fois un format de fichier et un flux de code. Alors que ce dernier décrit entièrement les échantillons d'images, le premier inclut des méta-informations supplémentaires telles que la résolution de l'image ou l'espace colorimétrique qui a été utilisé pour coder l'image. Les images JPEG2000 doivent, si elles sont stockées sous forme de fichiers, être emballées au format de fichier JPEG2000, où elles obtiennent le .jp2 extenseur. L'extension partie 2 de JPEG2000, c'est-à-dire ISO/IEC 15444-2, enrichit également ce format de fichier en incluant des mécanismes d'animation ou de composition de plusieurs flux de code en une seule image. Les images dans ce format de fichier étendu utilisent le .jpx extension.

Il n'y a pas d'extension normalisée pour les données de flux de code car les données de flux de code ne doivent pas être considérées comme stockées dans des fichiers en premier lieu, bien que lorsqu'elles sont effectuées à des fins de test, l'extension .jpc ou alors .j2k apparaissent fréquemment.


Fibres asbestiformes dans le site d'intérêt national de Biancavilla (Sicile, Italie) : revue de données environnementales via des plateformes SIG

Après l'observation de cas de tumeurs pleurales malignes à Biancavilla (Catane, Italie), une nouvelle fibre asbestiforme, nommée fluoro-edénite (NaCa2mg5(Si7Al)O22F2), a été trouvé dans une carrière de pierre utilisée pour l'industrie du bâtiment locale et dans le tissu pulmonaire d'une femme de 86 ans décédée d'un mésothéliome pleural. En conséquence, le ministère italien de l'environnement a inclus le site de Biancavilla dans la liste des priorités nationales. Dans cette étude, un point de vue sur les résultats d'un programme de surveillance environnementale à grande échelle mené pour la mise en œuvre de l'étude du site est présenté. L'ensemble de données obtenu à partir du programme de surveillance environnementale donne plus de 3 000 valeurs de concentration d'amiante comme les fibres et les fibres de fluoro-edénite dans l'air, l'eau et la terre végétale. Ces données sont réparties dans l'espace et dans le temps sur le site de Biancavilla, c'est pourquoi le développement et l'application d'un système d'information géographique (SIG) ont été très utiles pour examiner, gérer et analyser les données obtenues et pour donner des orientations aux parties prenantes afin de définir les besoins activités de remédiation. Un WebGIS a également été développé pour fournir un accès rapide au SIG et une gestion des données par divers organismes de contrôle.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Mdhntd

Staline a-t-il tué tous les officiers soviétiques impliqués dans la guerre d'Hiver ?

Quelle est la quantité maximale de diamants dans un jeu Minecraft ?

Pourquoi avons-nous besoin d'un chargeur de démarrage distinct de notre programme d'application dans les MCU ?

Accélérer des milliers d'analyses de chaînes

Un sorcier multiclassé commence-t-il par un grimoire ?

Deux requêtes sur des triangles dont les côtés ont des longueurs rationnelles

C'est quoi cette arche et cette tour près d'une route ?

Commerces de proximité en Inde

Pourquoi le déplacement du curseur de la souris a-t-il entraîné une exécution plus rapide de Windows 95 ?

Dois-je tricher si la majorité le fait ?

Y a-t-il déjà eu une guerre froide autre qu'entre les États-Unis et l'U.R.S.S. ?

Profiter quand la RH oublie de communiquer les règles

Quel est l'ajout dans la version rééditée d'Avengers : Endgame ?

Comment répondre à quelqu'un qui condamne un comportement similaire à celui qu'il manifeste ?

Evolution Sage fait-il proliférer Blast Zone lorsqu'il est joué ?

Quelle est la différence entre un drame historique et un drame d'époque ?

Comment calculer un PDF conditionnel dans Mathematica ?

Des conseils pour préparer/maintenir le poulet râpé humide ?

Pourquoi C++11 a-t-il fait en sorte que std::string::data() ajoute un caractère de fin nul ?

Pourriez-vous vous vendre en esclavage aux USA ?

Les 26 milliardaires les plus riches possèdent-ils autant de richesses que les 3,8 milliards de personnes les plus pauvres ?

Existe-t-il une disposition typique pour le blocage installé pour le support dans la nouvelle charpente de construction ?

Imagerie aérienne par drone vers QGIS

Utilisation de GDAL pour extraire les coordonnées d'angle en fonction des données EXIF ​​GPS d'un fichier jpg ? Recherche d'algorithmes pour la génération de DEM ? sont recommandés pour la capture d'images aériennes par drone (drone) ? Logiciel d'orientation des images (triangulation aérienne) Qu'est-ce que je n'obtiens pas avec les systèmes de coordonnées JPEG 2000 ? Superposer un fichier de forme Lat/Long CSV et NAD83 dans QGIS ? Géoréférencer deux images en même temps dans QGIS ?Géoréférencement d'une photographie à angle oblique dans des études de photographies répétéesAjout d'un point à une latitude/longitude donnée Australie - problèmes suspectés de CRSGéoréférencer un raster, CRS inconnu mais la grille de latitude et de longitude est-elle Un moyen facile dans PyQGIS de convertir une distance de mètres en coordonnées ?


Une surface quadrique en trois dimensions obtenue en faisant tourner une ellipse autour d'un de ses axes principaux.

Fichier image balisé ou format de fichier image balisé. Un format de fichier largement pris en charge par les applications de manipulation d'images, par les applications de publication et de mise en page, par la numérisation, la télécopie, le traitement de texte, la reconnaissance optique de caractères et d'autres applications. Depuis 2009, il est sous le contrôle d'Adobe Systems.

Un lecteur en lecture seule pour les produits RPF tels que CADRG et CIB qui utilise un fichier de table des matières (A.TOC d'un échange RPF). Le pilote signale un sous-ensemble de données différent pour chaque sous-ensemble de données trouvé dans le fichier A.TOC.


DESCRIPTION DÉTAILLÉE

L'invention concerne un système d'information géographique (SIG) qui offre aux utilisateurs un plus grand degré de flexibilité, d'utilité et d'informations. Le système peut également être configuré comme un système d'information géographique distribué (DGIS). Le système utilise des techniques pour hiérarchiser les repères (ainsi que d'autres entités cartographiques) à afficher sur une carte SIG.

Il est de pratique courante dans les systèmes d'information géographique de fournir des mécanismes pour sélectionner un sous-ensemble d'entités géographiques disponibles pour l'affichage sur la base de plusieurs critères. Par exemple, on pourrait charger une base de données de villes du monde dans un tel système et ensuite demander à voir uniquement les villes des États-Unis, les villes dont la population dépasse le million d'habitants, ou peut-être les villes répondant à ces deux critères. Dans ce dernier cas, seuls les marqueurs de New York City, Los Angeles, Chicago, Houston, Philadelphie, San Diego, Detroit et Dallas seraient affichés si les données démographiques de 1990 étaient utilisées.

En outre, certains systèmes d'information géographique interactifs prennent en charge différents critères de visibilité des entités à différentes distances de visualisation. Par exemple, un critère de sélection pourrait être construit qui montrerait uniquement les villes de plus d'un million d'habitants lorsque la vue était du continent nord-américain (distance de vision 1), puis inclurait des villes supplémentaires de plus de 100 000 habitants lorsque le point de vue est abaissé pour inclure un un seul état dans la zone d'affichage (distance de visualisation 2), et finalement modifié pour inclure des villes plus petites à mesure que la vue s'abaisse dans un état ou un comté (distance de visualisation 3). Ces techniques et les techniques connexes sont connues dans le domaine des SIG sous le nom de « sélection » et dans le domaine de la génération d'images informatiques sous le nom de « récupération de la visibilité » et « gestion du niveau de détail ».

Un mode de réalisation de la présente invention est configuré pour déterminer « quels quelques-uns des nombreux » éléments ou entités géospatiaux à afficher sur une carte en fonction de l'importance relative de chaque entité en fonction de son rang. Un tel classement peut être généré sur la base de facteurs extrinsèques, tels que la popularité de l'entité auprès des utilisateurs (par exemple, la quantité et/ou la vitesse d'accès aux éléments géospatiaux), la qualité de l'information (par exemple, le respect de la source d'information de l'élément géospatial et de la communauté la stature de l'auteur de l'élément géospatial) et des métadonnées similaires sur l'entité géospatiale. Par exemple, si de nombreux utilisateurs d'un système SIG interactif visualisent une petite ville particulière (par exemple, Henderson, Nevada), alors un mode de réalisation de la présente invention serait de donner à cette ville un rang de lieu suffisamment important pour l'affichage afin de l'afficher ainsi que les grandes villes dépassant le million d'habitants. De cette manière, les utilisateurs voient les entités géospatiales les plus susceptibles d'être intéressantes dans le domaine de leur recherche visuelle au sein d'un système d'information géospatial interactif. Le classement des éléments géospatiaux peut en outre être basé sur l'emplacement, la distance ou d'autres attributs intrinsèques d'une caractéristique géospatiale tels que la position et l'altitude (niveau de zoom).

Bien que le classement des entités géospatiales soit décrit ici principalement dans le contexte du choix des entités à afficher à un utilisateur sur une carte, le classement peut être utilisé à d'autres fins, comme cela apparaîtra à la lumière de cette divulgation. Les exemples incluent la sélection des entités qui doivent avoir des mots-clés associés utilisés pour déterminer et afficher la publicité pertinente la sélection des entités qui doivent être suggérées comme origines, destinations ou points de cheminement potentiels dans les calculs de navigation et d'autres utilisations où une estimation d'un sous-ensemble d'entités géospatiales le plus populaire ou le plus intéressant est désiré. Dans de telles applications, des données d'entité classées générées conformément à un mode de réalisation de la présente invention peuvent être fournies à divers systèmes en plus ou à la place d'un système de mappage numérique tel que requis par le contexte.

À l'aide de telles informations de classement d'entités, une carte numérique en deux ou trois dimensions peut être générée qui comprend des repères qui correspondent à des entités géospatiales. Dans un tel mode de réalisation, une carte générée par un SIG peut inclure plusieurs types de données concernant des entités géospatiales. Par exemple, la carte peut inclure des caractéristiques géographiques telles que le terrain, l'infrastructure, y compris les routes, les voies ferrées et les aéroports, les bâtiments et/ou les limites d'un paysage. La carte peut également être annotée avec des informations sur les entités et les services gouvernementaux tels que les parcs et les services de loisirs, les points de repère fédéraux, étatiques ou locaux et les services communautaires. Ces annotations et d'autres peuvent être présentées sous la forme de repères appartenant à une ou plusieurs catégories, y compris des repères commerciaux qui représentent des entreprises, des repères de voyage comprenant, par exemple, des sites historiques et des destinations touristiques, des repères définis par l'utilisateur qui ont été identifiés et nommés par un utilisateur pour un usage personnel ou communautaire, et/ou des repères communautaires qui ont été volontairement définis par des membres du public dans un forum. Dans un mode de réalisation particulier, les informations présentées sur une carte sont organisées en collections qui comprennent des couches, telles qu'une couche de terrain, une couche de route, une couche de frontière, une couche de repères communautaires, etc. D'autres couches comprennent « événements actuels », « historique » et « education', et indiquer la taxonomie organisationnelle de la source à partir de laquelle ils ont été tirés. Un utilisateur peut interagir avec une carte et activer ou désactiver diverses couches d'informations. Dans un mode de réalisation, une couche de base ou centrale est fournie qui comprend un sous-ensemble de données de base (par exemple, le terrain, les routes principales et les frontières politiques), et l'utilisateur peut sélectionner des couches supplémentaires pour personnaliser la vue cartographique. Divers fournisseurs de contenu et annonceurs tiers peuvent fournir des couches de données individuelles qui peuvent être superposées sur une telle carte de base.

Comme on le comprendra à la lumière de cette divulgation, les procédés de classement de repères décrits ici peuvent être utilisés en combinaison avec n'importe quelle technique conventionnelle, propriétaire et/ou émergente pour générer une carte numérique. Dans le cas d'une carte matricielle conventionnelle, par exemple, les repères et d'autres types de données cartographiques sont utilisés pour créer une carte dans un format numérique tel que .jpeg, .gif ou .png, sur un serveur cartographique, puis livrés à une cliente. Les demandes de manipulation ou d'interaction avec la carte sont fournies par le client au serveur, qui à son tour génère la vue cartographique demandée. Dans le cas d'une carte raster en mosaïque, des images tramées pré-générées ou « tuiles » qui incluent des données de repère sont stockées sur un serveur de carte. Lorsque l'utilisateur soumet une requête de carte, les images rastérisées sont fournies au client, où elles sont utilisées pour créer la carte demandée. Des vues supplémentaires basées, par exemple, sur le panoramique, le zoom ou l'inclinaison de la carte demandée peuvent être générées chez le client à l'aide des tuiles. Des procédés basés sur des vecteurs peuvent également être utilisés pour générer des cartes numériques conformément à d'autres modes de réalisation de l'invention. Dans un tel cas particulier, les données cartographiques, y compris les données de repères, sont fournies au client par un serveur cartographique sous la forme d'instructions graphiques vectorielles. Les instructions sont interprétées par une application chez le client en temps réel pour générer une carte pour l'utilisateur. Lorsqu'un utilisateur interagit avec la carte, par exemple, en incluant ou en excluant diverses couches comprenant des entités géospatiales, la carte peut être mise à jour dynamiquement chez le client pour inclure ces couches. De même, lorsque l'utilisateur interagit avec la carte, par exemple en zoomant ou en panoramique, la carte peut être régénérée dynamiquement chez le client pour inclure les nouvelles vues cartographiques.

Des systèmes d'information géographique (SIG) sont mentionnés tout au long de la présente divulgation. Comme on le sait, un SIG peut être mis en œuvre en tant que système d'information géographique distribué (DGIS), dans lequel, par exemple, les composants SIG sont répartis sur deux ou plusieurs ordinateurs différents dans différents emplacements physiques sur un réseau tel qu'Internet ou une entreprise. . Il est également fait référence ici à Google Earth, un globe numérique basé sur un SIG qui comprend divers éléments tels que des serveurs, des clients et d'autres composants et fonctionnalités, comme cela apparaîtra à la lumière de cette divulgation. Il est également fait référence à la communauté Google Earth, un forum dans lequel des repères et des entités sont créés, définis, décrits et discutés par les membres du public participant. Notez que "Google Earth" et "Google Earth Community" et les descriptions fournies ici peuvent être protégés sous d'autres formes de propriété intellectuelle, et sont utilisés à des fins de référence uniquement.

FIGUE. 1 est un schéma de haut niveau d'un système de carte numérique 100 avec des capacités de classement d'entités conformément à un mode de réalisation de l'invention. Le système 100 comprend un système de serveur de carte 150 qui est couplé de manière communicative à un ou plusieurs clients 110 via un réseau 160. Le système de serveur de carte 150 est couplé à une base de données 140 de données d'entités classées renseignées (par exemple, hors ligne ou en temps réel) par un SIG 170. Le SIG 170 est équipé d'un module de classement des entités 120A qui applique un mécanisme ou un algorithme de classement pour déterminer les rangs relatifs des entités géospatiales. Ces entités peuvent être définies au sein du SIG 170, par exemple, sur la base des données fournies au SIG 170 provenant de diverses sources externes 180. Les entités classées sont stockées dans une base de données 140 et fourni au système de serveur de carte 150, qui utilise les données d'entité classées pour générer des cartes pour les clients 110. Dans le système 100 illustré, modules de classement des entités côté client 120B-C sont également présents pour fournir une fonctionnalité de classement d'entité supplémentaire. Par exemple, selon un autre mode de réalisation, le système de serveur de carte 150 peut fournir les données d'entité classées aux clients 110 pour la génération côté client de cartes et de couches de données d'entités classées. Les principes de fonctionnalité de client lourd et de client léger s'appliquent également ici, comme cela apparaîtra à la lumière de cette divulgation.

D'autres modules peuvent être inclus dans le système, et des modules illustrés peuvent être réorganisés et des fonctionnalités peuvent être distribuées. Par exemple, le SIG 170 peut être intégré dans le système de serveur de carte 150. De même, le module de classement des entités 120Un des SIG peut être un module autonome. Il peut y avoir un seul module de classement des entités 120Une mise en œuvre entièrement dans ou avec le système SIG 100, sans aucun module de classement d'entité 120B-C côté client 110. Dans un autre mode de réalisation, le classement d'entités est mis en œuvre strictement par des modules de classement d'entités 120B-C chez les clients 110. D'autres configurations apparaîtront à la lumière de cette description, et la présente invention n'est pas destinée à être limitée à une configuration particulière. Dans cet exemple, le terme « module » fait référence à une logique de programme informatique ou à un logiciel pour fournir la fonctionnalité spécifiée. Lorsqu'il est utilisé par un périphérique client 120 ou système de serveur de carte 150, un module peut être chargé en mémoire et exécuté sur un processeur. Dans d'autres modes de réalisation, un module peut être implémenté dans du matériel (par exemple, une logique au niveau de la porte), un micrologiciel (par exemple, un microcontrôleur avec des routines intégrées pour effectuer le classement des entités tel que discuté ici), un logiciel ou une combinaison de matériel, de micrologiciel et /ou un logiciel.

Le client 110 peut être n'importe quel périphérique qui permet à un utilisateur d'accéder au système de serveur de carte 150 via le réseau 160. Le client 110 peut être un appareil ou un système configuré pour l'informatique, tel qu'un ordinateur personnel ou un ordinateur portable, un téléphone mobile, un assistant numérique personnel, un smartphone, un système de navigation situé dans un véhicule ou un système GPS portable. Autres clients 110 (non représenté) peut également être en communication avec le système de serveur de carte 150 via le réseau 160.

Chaque client 110 comprend une application telle qu'un navigateur qui permet à l'utilisateur de s'interfacer et de communiquer avec des systèmes tels que le système de serveur de carte 150 sur le réseau 160, comme c'est généralement le cas. Des exemples de navigateurs incluent le navigateur Internet Explorer de Microsoft, le navigateur Navigator de Netscape, le navigateur Firefox de Mozilla, le navigateur Web de PalmSource ou tout autre logiciel de navigation ou d'application capable de communiquer avec le réseau 160. Alternativement ou en plus, le client 110 peut inclure une application mise en œuvre en dehors d'un navigateur, telle qu'une application cartographique ou géographique spécialisée, à partir de laquelle des données sur le système de serveur de carte 150 peut être consulté. Interactions avec le système de serveur de carte 150 peut être réalisé via un plug-in ou une autre architecture exécutable implémentée localement.

Le SIG 170 peut être configuré avec une technologie conventionnelle, mais comprend en outre un module de classement d'entités 120A configuré conformément aux principes de la présente invention. Le SIG 170 reçoit des données de diverses sources 180 sur lesquelles les données d'entité classées peuvent être déterminées par le module de classement d'entités 120A. Les entités géospatiales et les données de classement par lesquelles les entités géospatiales peuvent être classées sont représentées dans les données. Ces types de données peuvent être fournis au SIG 170 sous forme structurée et non structurée. Par exemple, alors que les données d'entité sous la forme de noms de villes et de zones géographiques peuvent être fournies sous une forme structurée, les données de classement sous forme de commentaires ou d'évaluations de la communauté, par exemple, peuvent être fournies sous une forme non structurée. Ou, les données d'entité et les données de classement peuvent être fournies à partir de la même source structurée qui, par exemple, identifie une ville et sa population, ou une source non structurée telle qu'un tableau d'affichage communautaire dans lequel une entité est définie et des données par lesquelles elle peut être classé est fourni.

La capacité de classement des entités du système de carte 100 est fourni par un ou plusieurs modules de classement d'entités 120. Le module de classement des entités 120 collecte des données d'entité et des données de classement avec lesquelles les entités géospatiales peuvent être évaluées. Ces données peuvent provenir de diverses sources dont le SIG 170, sources externes 180, et le client 110. Ces sources sont décrites plus en détail en référence à la Fig. 2. Le module 120 évalue les entités géospatiales à l'aide des données de classement afin de déterminer un score ou un classement pour chacune des entités. Dans un mode de réalisation, le module 120 associe également les entités à des repères pour une carte et génère des regroupements ou des couches de repères en fonction, par exemple, d'une certaine densité de repères ou d'une altitude de vue de carte. Les entités et couches d'entités résultantes peuvent être stockées dans une base de données d'entités classées 140, chez un client 110, ou ailleurs. Chacune de ces capacités sera décrite plus en détail en référence à la Fig. 2.

Dans un système qui inclut le serveur 120Modules de classement des entités A et côté client 120B-C, les modules côté client 120B-C peut fournir des classements complémentaires à utiliser pour générer une carte pour un client 110. Dans un tel mode de réalisation, un module de classement d'entités côté serveur 120A fournit des repères généraux dont le classement est déterminé par un ensemble de données de classement général, tandis qu'un module de classement d'entité côté client 120B-C fournit des repères personnels qui ont été classés à l'aide de données personnelles sur un utilisateur, son comportement ou ses préférences.

Le réseau 160 peut être n'importe quel type de réseau de communication, tel qu'un réseau local (par exemple, intranet), un réseau étendu (par exemple, Internet), ou une combinaison de ceux-ci. Alternativement, le réseau 160 peut être un lien direct entre le client 110 et le système de serveur de carte 150. En général, le client 110, réseau 160, et/ou système de serveur de carte 150 peuvent être en communication via tout type de connexion filaire ou sans fil, en utilisant une grande variété de protocoles de communication.

Le système de serveur de carte 150 peut être mis en œuvre avec une technologie conventionnelle ou personnalisée. De nombreuses architectures et fonctionnalités de serveur connues peuvent être utilisées pour mettre en œuvre un système de serveur SIG. De plus, le système de serveur de carte 150 peut inclure un ou plusieurs serveurs fonctionnant selon un schéma d'équilibrage de charge, chaque serveur (ou une combinaison de serveurs) étant configuré pour répondre et interagir avec les clients 110 via le réseau 160. Dans un mode de réalisation particulier, le système serveur 150 est mis en œuvre comme indiqué dans la demande américaine Ser. n° 10/270 272, déposé le 10 octobre 2002, intitulé « Server for Geospatially Organized Flat File Data », qui est incorporé ici.

En général, lorsqu'un utilisateur d'un ordinateur client 110 entre une requête de recherche (par exemple, via le navigateur et l'agent côté client), il est mis dans une requête par le client 110, et envoyé au système de serveur de carte 150 via le réseau 160. Le système de serveur 160 détermine ensuite à quoi sert la requête de recherche et répond avec des données appropriées provenant de divers sous-systèmes, tels que des géo-codeurs, des moteurs de routage et des index de recherche locaux, dans un format que le client demandeur peut utiliser pour présenter les données à l'utilisateur (par exemple, via un navigateur ou une autre application).

Utilisé en conjonction avec le système serveur 150, le SIG 170 et base de données d'entités classées 140 fournir un système de carte 100 qui sert des données cartographiques et SIG sur Internet ou un autre réseau 160. Le système de carte 100 permet aux utilisateurs de visualiser, sélectionner et explorer des informations géographiques (par exemple, partout dans le monde ou dans une région particulière). Le module de classement des entités 120A peut être configuré pour classer les éléments de données cartographiques disponibles en fonction de divers attributs associés à chaque entité géospatiale (ou à un sous-ensemble d'entités géospatiales). Ces attributs peuvent être des attributs extrinsèques ou intrinsèques d'une caractéristique géospatiale, représenter des méta-attributs de la caractéristique et/ou refléter le comportement personnel d'un utilisateur. Sur la base du classement des entités en fonction de ces attributs, les utilisateurs voient les entités géospatiales les plus susceptibles d'être intéressantes dans le domaine de leur recherche visuelle dans le SIG interactif.

FIGUE. 2 est un schéma fonctionnel de haut niveau d'un module de classement d'entités 120 qui pourrait être mis en œuvre au niveau d'un ordinateur client ou d'un SIG côté serveur selon un mode de réalisation de la présente invention. Le module de classement des entités 120 reçoit ou collecte des données de diverses sources sur des entités géospatiales via une interface 250. Les données contiennent à la fois des données d'entité 210 qui identifie et définit les entités géospatiales et les données de classement 220 par lesquelles les entités géospatiales peuvent être évaluées. Les données de l'entité 210 peut comprendre des données au niveau des repères. Le moteur de classement 230 applique un ou plusieurs algorithmes de classement ou mécanismes de classement aux données de classement 220 pour déterminer les scores des entités géospatiales définies dans les données d'entité 210. Les données d'entité classées résultantes peuvent être fournies via l'interface 250 à une application demandeuse telle qu'une application de cartographie. Ou, les données d'entité classées peuvent être formées en couches de repères par un générateur de couches de repères 240. Sous quelque forme que ce soit, les données d'entité classées sont stockées et fournies à un système de serveur de carte ou à une autre application. Le module de classement des entités 120 comprend une mémoire 260 dans lequel les données collectées, y compris auprès d'un client, peuvent être stockées.

Le module de classement des entités 120 peut recevoir des données d'entité 210 et classement des données 220 sur les entités de n'importe quel nombre de sources. Les données peuvent inclure des données satellitaires, des photographies aériennes, des photographies au niveau de la rue, des données cartographiques numériques, des données tabulaires (par exemple, des pages jaunes et blanches numériques) et des données de base de données ciblées (par exemple, des bases de données de convives, de restaurants, de musées et/ou d'écoles). bases de données de l'activité sismique base de données des monuments nationaux, etc.). Il peut également inclure des données de recensement et de population du gouvernement, des données de plan de construction, des données démographiques, y compris des attributs socio-économiques associés à une entité géospatiale telle qu'un code postal ou une ville, et des données de nom alternatif. Dans un mode de réalisation particulier, les données comprennent un contenu propriétaire collecté par un fournisseur tiers et les repères qui en découlent ne sont accessibles qu'aux utilisateurs qui l'ont spécifiquement payé ou souscrit.

Bien que ces sources comprennent des données structurées sur les entités géospatiales, les définitions des entités géospatiales 210 et classement des données 220 sous forme d'informations sur les attributs d'entités géospatiales peuvent également être fournies sous forme non structurée. Ces données peuvent être collectées à partir de sites Web sur Internet et/ou extraites ou fournies à partir de diverses sources, notamment des forums communautaires tels que la communauté Google Earth, des tableaux d'affichage en ligne ou d'autres espaces virtuels dans lesquels des entités géospatiales peuvent être définies et décrites par les utilisateurs dans un cadre public, privé ou semi-public. Dans le cas de la communauté Google Earth, par exemple, une entité peut être publiée par un utilisateur, puis des descriptions des entités peuvent être fournies sur des publications ultérieures ou des réponses à la publication initiale. Le module de classement des entités 120 peut également recevoir des données d'un ou plusieurs clients 110 qui peut être propre à un utilisateur ou à un appareil client 110. Comme décrit plus en détail ci-dessous, ces données peuvent être utilisées pour personnaliser les classements et/ou l'expérience d'un utilisateur.

Des exemples d'entités géospatiales incluent un nom et un emplacement de ville, une entité définie par l'utilisateur, une entité commerciale, un élément géospatial trouvé dans une recherche sur le Web ou tout élément (par exemple, une chose physique, un événement ou une qualité) ayant une association géographique. Une entité géospatiale est ainsi constituée d'une géométrie associée à un lieu physique (comme un ensemble de coordonnées géographiques sur Terre ou sur la Lune) et une description. Dans le cas d'une entité géospatiale de nature non géographique, comme la guerre de 1812, cette géométrie peut correspondre à des lieux associés à l'événement. Ainsi, l'entité peut correspondre à un ou plusieurs lieux physiques et descriptions. Par exemple, les entités géospatiales dans Google Earth peuvent être des objets singleton ou peuvent être un dossier hiérarchique d'objets, chaque objet dans lequel peut être un autre dossier ou une entité. Ainsi, alors que certaines entités représentent un objet géospatial, d'autres entités peuvent avoir des dossiers qui, dans leur ensemble, représentent de nombreux objets géospatiaux. Une seule entité, à son tour, peut correspondre à un ou plusieurs repères. Par exemple, une entité telle que « stations d'essence Oakland » peut inclure plusieurs emplacements physiques différents, chacun étant représenté par un repère distinct.

Données de classement 220 peut décrire des attributs d'entités qui peuvent être évalués par le moteur de classement 230 pour déterminer le rang de l'entité. Dans un mode de réalisation, l'attribut définit l'intérêt d'une entité pour un utilisateur particulier. Un tel intérêt peut être utilisé pour classer les diverses entités géospatiales dans la zone de recherche visuelle d'un utilisateur au sein d'un système d'information géospatial interactif (tel que Google Earth), de sorte que la hiérarchisation de l'affichage des entités côté client soit activée. Comme il sera expliqué à son tour, « l'intérêt » pour une entité géospatiale peut être déterminé en mesurant ou en déterminant autrement divers types de données extrinsèques associées à cette entité. Dans un tel mode de réalisation, cette mesure, mise à l'échelle par un poids correspondant, forme un bonus qui augmente le score ou le rang de l'entité (par exemple, par addition ou multiplication). Ainsi, les entités de rang supérieur peuvent avoir la priorité pour l'affichage par rapport aux entités de rang inférieur (moins intéressantes). Les données intrinsèques au système SIG peuvent également être prises en compte, comme c'est normalement le cas (par exemple, le niveau de zoom).

Dans un autre mode de réalisation, les données de classement 220 comprend diverses indications de l'intérêt d'un utilisateur pour certains repères. Par exemple, les repères qui ont été enregistrés ou annotés par l'utilisateur au niveau du navigateur ou de l'application pourraient être considérés comme présentant un plus grand intérêt pour un utilisateur. Les termes de recherche d'un utilisateur ou les modèles d'accès ou d'utilisation de pages Web peuvent également être corrélés à certaines entités géospatiales et utilisés par un module de classement d'entités 120 chez le client ou sur un serveur pour sélectionner des repères pour l'utilisateur. En outre, les repères que l'utilisateur a définis pour son propre usage peuvent être considérés comme présentant un intérêt personnel élevé. Dans un tel mode de réalisation, des entités géospatiales comprenant des points d'intérêt ou d'intérêt personnel pour l'utilisateur, tels que l'emplacement de la maison, du lieu de travail, de la garderie ou du terrain de jeu préféré de l'utilisateur sont identifiées et marquées sur n'importe quelle carte à proximité de ces éléments, indépendamment de de leur rang relatif tel que calculé par un SIG. Ces indications et d'autres de l'intérêt de l'utilisateur peuvent être évaluées à partir du comportement de l'utilisateur, ou peuvent prendre la forme de préférences ou d'instructions concernant des entités fournies de manière affirmative par l'utilisateur, par exemple en demandant l'inclusion ou l'exclusion d'entités ou de groupes d'entités spécifiques dans les cartes fournies. par un système de serveur de carte. Une prime de classement peut être attribuée à des entités géospatiales en fonction de l'intérêt ou des préférences de l'utilisateur. Les données utilisateur collectées chez un client peuvent être stockées dans la mémoire 260 du module de classement des entités et utilisé par le moteur de classement 230 pour générer des classements d'entités personnels à l'utilisateur.

Le moteur de classement 230 comprend un module pour classer des entités sur la base de descriptions d'attributs d'entités inclus dans les données de classement 220. Selon le type de données fournies, le moteur de classement 230 peuvent utiliser une variété de mécanismes pour évaluer les entités géospatiales, qui sont décrits plus en détail ci-dessous.

Les entités classées par le moteur de classement 230 sont organisés en calques par un générateur de calques de repères 240. Ceci peut être accompli en déterminant un niveau de détail et un seuil à associer, par exemple, à une altitude ou une densité donnée. Par exemple, lorsque la requête d'un utilisateur implique un nombre d'entités supérieur à un seuil donné, seules les entités ayant un rang supérieur à un certain seuil sont fournies. Par exemple, supposons que le seuil donné pour le nombre total d'entités pouvant être affichées dans la vue cartographique actuelle est de 50 et que le seuil de classement des lieux est de 80. Si la requête d'un utilisateur implique plus de 100 entités géospatiales et que 35 entités ont un lieu rang supérieur à 80, le système serveur servira ces 35 entités ainsi que les 15 entités les mieux classées suivantes pour affichage sur le client demandeur. Alternativement, toutes les entités géospatiales impliquées générées sont servies à un module de classement d'entités côté client 120, qui détermine ensuite laquelle de ces entités afficher (de la même manière que la fonctionnalité côté serveur). Ou bien, un classement d'entités côté serveur et côté client peut être effectué, où le système serveur sert un ensemble d'entités classées, et un client affiche alors un sous-ensemble de cet ensemble servi. Les repères peuvent être subdivisés en couches selon des critères autres que l'altitude ou la densité, y compris des regroupements conceptuels, spatiaux, temporels ou autres. Dans un mode de réalisation particulier, le générateur de calques de repères applique également des styles aux divers repères et stocke ceux avec les calques de repères.

Un mode de réalisation de la présente invention est un procédé de calcul d'un classement relatif d'une entité géospatiale telle qu'un nom et un emplacement de ville, une entité définie par l'utilisateur, une entité commerciale ou un élément géospatial trouvé dans une recherche Web, par rapport à d'autres entités de ce type. Ces classements relatifs sont déterminés par un moteur de classement 230 et sont utilisés dans un SIG (par ex. entités classées, ou peut-être une plage sélectionnée d'entités.

    • La quantité de détails dans la description d'une entité. Les descriptions plus longues reçoivent un score plus élevé que les descriptions plus courtes, sur la base de la présomption que plus de mots signifie plus d'informations. Dans un mode de réalisation du système de classement décrit ici, ce bonus (score augmenté) est basé sur le nombre de caractères dans le texte de description quel que soit le nombre d'octets requis pour représenter ce caractère dans un codage alphabétique choisi (par exemple, normalisant ainsi pour les langues qui nécessitent plus de données à encoder). Une pénalité de détail peut être imposée lorsque la taille de la description est inférieure à un seuil sélectionnable afin de réduire la pondération des textes « vides » ou « signature uniquement ».
    • Le nombre d'entités créées par un auteur ou une source particulière. Les sources qui fournissent de nombreuses entités sont présumées plus fiables que les sources ayant créé peu d'entités. Le bonus de classement récompense ici les efforts et l'expérience et s'applique aux entités créées par les utilisateurs (lieux ou objets définis par les utilisateurs) ainsi qu'à celles provenant de bases de données plus importantes et de fournisseurs commerciaux.
    • Le contexte d'une entité géospatiale publiée publiquement. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et, grâce à cette origine, sont associées au contexte de ce forum (par exemple, la vie sociale à Rome). Le contexte de recherche de l'utilisateur étant également connu, un mode de réalisation du système de classement décrit ici attribue un bonus de classement aux entités postées dans des forums ayant un contexte commun ou similaire avec l'utilisateur.
    • Le nombre de réponses à une entité géospatiale publiée publiquement. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il existe un potentiel de dialogue sur une telle entité, où certains messages sur un forum sont la spécification de l'entité et les messages suivants sont des réponses à cette entité poste de spécification avec discussion ou informations supplémentaires. Dans ces cas, une entité peut être créditée d'un bonus de classement en fonction du nombre de réponses. Les réponses peuvent être comptées de manière sélective, soit automatiquement, soit manuellement par un modérateur, afin d'éviter de compter les réponses non pertinentes (par exemple, hors sujet, flammes, etc.).
    • Le nombre de vues d'une entité géospatiale publiée publiquement. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et, dans ce contexte, il est possible que les lecteurs de ces forums consultent certains de ces messages plus fréquemment que d'autres. Étant donné que la fréquence de visualisation (ou d'actions similaires, telles qu'une visualisation répétée ou un signet) reflète un intérêt pour l'article, un mode de réalisation du système de classement décrit ici donne un bonus de classement aux entités en fonction du nombre de vues sur la page Web où le l'entité est décrite. Lorsqu'elle est considérée dans le temps, l'incidence des vues d'entités peut s'être produite de manière non uniforme au fil du temps, comme dans le cas d'un pic publicitaire concernant une entité associée à une catastrophe naturelle. Dans de tels cas, il peut être préférable, par exemple, de considérer 1000 vues largement réparties sur un intervalle d'échantillonnage comme indiquant un plus grand intérêt, plutôt que de considérer 900 vues dans un intervalle court suivi de 100 vues sur un intervalle plus long. Pour refléter cette variation du niveau d'intérêt, un mode de réalisation du système de classement décrit ici permet de considérer éventuellement le nombre de vues comme une série temporelle et d'appliquer des mesures statistiques pour analyser la distribution d'intérêt. Dans un tel mode de réalisation, le bonus de rang d'entité est plus important pour les distributions qui sont paires que celles qui sont inégales, bien que le choix d'une valeur négative comme poids pour ce bonus inversera effectivement la classe de distribution considérée comme la plus intéressante.
    • Le nombre de téléchargements d'une entité géospatiale publiée publiquement. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et, dans ce contexte, il est possible que les lecteurs de ces forums téléchargent les données d'entité de certains de ces messages plus fréquemment que d'autres. Étant donné que la fréquence de téléchargement (par exemple, le clic de l'utilisateur vers l'entité) reflète un intérêt profond pour l'élément, un mode de réalisation du système de classement décrit ici donne un bonus de classement aux entités en fonction du nombre de fois qu'une entité est téléchargée.Lorsqu'il est considéré dans le temps, l'incidence des téléchargements d'entités peut s'être produite de manière non uniforme au fil du temps, comme dans le cas d'un pic publicitaire concernant une entité associée à une catastrophe naturelle. Dans de tels cas, il peut être préférable, par exemple, de considérer 1000 téléchargements largement répartis sur un intervalle d'échantillonnage comme indiquant un plus grand intérêt, plutôt que de considérer 900 téléchargements dans un intervalle court suivis de 100 téléchargements sur un intervalle plus long. Pour refléter cette variation de niveau d'intérêt, un mode de réalisation du système de classement décrit ici permet de considérer éventuellement le nombre de téléchargements comme une série temporelle et d'appliquer des mesures statistiques pour analyser la répartition d'intérêt. Dans un tel mode de réalisation, le bonus de rang d'entité est plus important pour les distributions qui sont paires que celles qui sont inégales, bien que le choix d'une valeur négative comme poids pour ce bonus inversera effectivement la classe de distribution considérée comme la plus intéressante.
    • La stature communautaire de l'auteur une entité géospatiale publiée publiquement. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (comme la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il y a un auteur identifié pour chaque entité. Dans ces forums, les auteurs peuvent avoir une stature ou un statut communautaire basé sur le nombre de messages, la qualité des messages telle que perçue par les lecteurs de ces forums, la connaissance commune de la stature d'un auteur, le niveau d'adhésion (par exemple, modérateur, membre, membre payant, invité, etc.) et des facteurs similaires. Un mode de réalisation du système de classement décrit ici donne un bonus de classement aux entités sur la base de la stature de son auteur au sein d'une telle communauté en ligne.
    • Le nombre d'entités contenues dans un ensemble d'entités multiples. Par exemple, les entités géospatiales dans Google Earth peuvent être des objets singleton ou peuvent être un dossier hiérarchique d'objets, chaque objet dans lequel peut être un autre dossier ou une entité. Pour cette raison, certaines entités représentent un objet géospatial, tandis que d'autres entités peuvent avoir des dossiers qui, globalement, représentent de nombreux objets géospatiaux. Un mode de réalisation du système de classement décrit ici donne un bonus de classement aux collections agrégées puisqu'elles contiennent plus d'informations. Le bonus peut être basé, par exemple, sur le nombre total d'emplacements dans l'entité (par exemple, bonus=5 si 5 emplacements bonus=7 si 10 emplacements bonus=10 si 15 emplacements et bonus=15 si 20 emplacements ou plus). Un autre mode de réalisation du système de classement décrit ici attribue un bonus de classement plus important aux ensembles d'entités multiples lorsqu'ils ont plus de dossiers internes plutôt que moins de dossiers internes. Cela reflète la perception selon laquelle les entités avec une segmentation détaillée à l'aide de dossiers sont susceptibles d'être également plus détaillées dans d'autres aspects. En pratique, ce bonus est calculé en fonction du nombre de dossiers contenus dans un ensemble multi-entités, soit proportionnellement au nombre de dossiers, soit de manière segmentée (ex : bonus=5 si 5 dossiers bonus=7 si 10 dossiers bonus=10 si 15 dossiers et bonus=15 si 20 dossiers ou plus).
    • L'âge relatif d'une définition d'entité. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (comme la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il y a une date de création identifiée pour chaque entité. Lorsque deux entités ou plus ont un emplacement similaire, elles décrivent probablement des informations connexes. Pour établir un score de classement encore plus raffiné pour de tels cas, un mode de réalisation du système de classement décrit ici donne un bonus de classement à l'ancien poste pour encourager les utilisateurs à créer des entités définissant de nouvelles informations plutôt que de revisiter des emplacements précédemment décrits. Dans un autre mode de réalisation, des données plus récentes reçoivent un rang plus élevé car elles reflètent des informations plus récentes et plus actuelles.
    • L'importance hiérarchique d'une entité. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il existe une relation parent-enfant potentielle pour la publication qui définit une entité. Un poste parent, tel que « universités du Kansas » peut avoir plusieurs postes enfants (appelés réponses) qui fournissent des entités géospatiales définissant chaque université dans l'État du Kansas. Le poste parent, décrivant peut-être l'emplacement du principal bureau administratif du système universitaire du Kansas, pourrait avoir un score individuel inférieur à celui de ses enfants, qui identifie les écoles fréquentées par plusieurs milliers de personnes. Pour attirer l'attention sur le poste parent dans de tels cas, un mode de réalisation du système de classement décrit ici attribue un bonus de classement égal à la somme des scores de toutes les réponses à chaque poste. Le classement est ainsi basé sur la relation d'une entité géospatiale à sa place dans une hiérarchie d'entités géospatiales. Cela garantit que le score du poste parent initiateur est supérieur ou égal à la somme de ses parties. D'autres fonctions d'agrégation peuvent également être utilisées.
    • L'importance relative d'une catégorie d'entité ou la source d'une catégorie d'entité. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il existe des divisions appelées «forums», au sein desquelles se situera le message qui définit une entité. Les forums sont généralement des exemples d'actualité, notamment les « actualités », « l'histoire » et « l'éducation ». L'importance de ces forums n'est pas nécessairement uniforme. Par exemple, les entités « actualités » peuvent être moins importantes au fil du temps que les entités « historique », qui sont intemporelles. Cette situation est capturée dans un mode de réalisation du système de classement décrit ici en attribuant une importance à chaque source d'entités, ou catégories d'entités, par exemple, par forum pour la communauté Google Earth (ou autre SIG interactif), par fournisseur pour entité commerciale données, et de même pour d'autres sources de données d'entités telles que la découverte par recherche sur le Web (par exemple, faible importance) ou à partir de sources gouvernementales officielles (par exemple, haute importance). Ce facteur d'importance relative de la source met à l'échelle (par exemple, multiplie) le score global calculé pour une entité.
    • L'importance d'une entité classée en externe. Certaines entités géospatiales proviennent de forums publics (tels que la communauté Google Earth) et dans ce contexte, il peut y avoir un score ou un classement associé à cette entité. Dans le forum de la communauté Google Earth, par exemple, chaque publication classée peut avoir de une à cinq « étoiles », où cinq étoiles indiquent une entité très respectée ou très appréciée et une étoile correspond à une entité pauvre ou peut-être moins respectée. Les métriques utilisées pour déterminer ces classements externes ne sont pas nécessairement uniformes sur plusieurs sources d'entités. Par exemple, les entités d'un forum Google Earth peuvent avoir des scores d'origine allant d'une à cinq étoiles, tandis que les entités géospatiales trouvées sur un site Web de critiques de restaurants peuvent être notées. avec zéro à quatre « fourchettes ». De plus, non seulement des métriques telles que les « étoiles » et les « fourches » ne sont pas directement compatibles en termes d’origine et de portée, mais les sources de ces métriques peuvent avoir des degrés de fiabilité variables. Par exemple, la source pourrait être un site Web public avec des contributions et des évaluations anonymes tandis que l'autre pourrait être un restaurant créé par des professionnels ou un guide touristique rapportant des évaluations arbitrées. Pour ces raisons, le procédé par lequel un mode de réalisation du système de classement décrit ici incorpore de telles données est préfixé avec une échelle initiale (A) et une transformation de décalage (B) (par exemple, NEW=A*OLD+B) avant le processus de pondération suivant. (par exemple, AttributeScore=Weight*[NOUVEAU]). Par exemple, si un système de notation basé sur des étoiles va de 1 à 5 (c'est-à-dire de 0 % à 100 % de satisfaction) et un système basé sur des fourchettes va de 0 à 4 (c'est-à-dire de 0 % à 100 % de satisfaction), alors les notes ne peuvent pas être comparés ou traités simplement en multipliant, car ils commencent à des valeurs différentes (1 contre 0). Une technique pour gérer ce cas de divers systèmes d'évaluation consiste à prendre la plage native de la source de l'entité (Low. . . High) et à calculer ce qui suit : Rescaled=(NativeValue-Low)/(High-Low). Cela mappe n'importe quelle plage en 0 comme bas et 1 comme haut. Ensuite, le résultat (Remise à l'échelle) peut être multiplié par un facteur de pondération (par exemple, 100) pour permettre à l'entité de gagner de 0 à 100 points de bonus de classement lorsque le classement natif passe de 1,5 étoile ou 0,4 fourchette. Les valeurs de Low et High sont constantes pour chaque source d'entité (Forks, Stars, etc.). En utilisant l'algèbre, l'équation de rééchelonnement peut être réorganisée comme : Rescaled=[1/(High−Low)]*NativeValue+[Low/(Low−High)] ou, A=1/(High−Low) et B=Low/( bas−haut). Il s'ensuit alors que Rescaled=A*Native+B. Le score de l'entité peut ensuite être augmenté de WeightForThisAttribute*Rescaled (pour chaque entité obtenue à partir de cette source). Une extension d'un tel mode de réalisation utilise le classement de lieu calculé pour une entité par le processus de classement de lieu décrit ici pour mettre à jour le classement externe fourni à la source où l'entité se trouvait à l'origine, qui pourrait être par exemple les forums de la communauté Google Earth ou d'autres Forums SIG.
    • La densité spatiale des entités dans un voisinage défini. Lorsque plusieurs entités sont regroupées dans une région géographique relativement petite, cela signifie que les auteurs des entités ont indiqué une région géographique d'intérêt élevé. À partir de là, on peut supposer qu'une entité avec une densité élevée d'entités voisines a une valeur supérieure à ce qui serait autrement le cas. Ceci est mis en œuvre dans un mode de réalisation du système de classement décrit ici en ajoutant ou en fournissant autrement un bonus de classement basé sur le nombre d'autres entités dans une zone définie qui comprend l'emplacement d'une entité (par exemple, un cercle ou une case centré sur l'emplacement d'une entité). Notez que cette métrique, bien que géospatiale dans son concept, n'est pas un attribut inhérent à une entité mais plutôt une observation de cette entité par rapport à d'autres entités.
    • Le taux de clics des entités affichées. Lorsque des entités sont affichées dans un SIG interactif tel que Google Earth, il est possible de suivre le nombre d'instances où les utilisateurs étudient davantage une entité par divers moyens tels que cliquer dessus avec une opération de souris, en effectuant des opérations sur cette entité telles que la sélection ou en mettant en évidence en utilisant cette entité comme origine, destination ou point de cheminement d'itinéraire ou en trouvant que cette entité est réactive à une recherche d'informations (par exemple, lorsque la description de l'entité contient le mot « Pizza » et qu'un utilisateur du système interactif effectue une recherche avec le mot-clé « Pizza », « Italienne » ou « Nourriture »). Une tabulation de ces événements donne une mesure directe de l'importance de cette entité telle qu'elle est comprise par les utilisateurs du système. Lorsque ces données sont collectées (par exemple, dans le module de classement d'entités client facultatif et/ou dans le module de classement d'entités côté serveur), elles peuvent être utilisées comme attribut définissant l'intérêt pour une entité. Un mode de réalisation du système de classement décrit ici exploite ce niveau d'activité mesuré en attribuant un bonus de classement à une entité sur la base du nombre d'événements utilisateur qu'elle reçoit par rapport à la valeur moyenne pour d'autres entités. Cette mesure (par exemple, mise à l'échelle par le poids correspondant) forme un bonus ajouté (par exemple, ou autrement utilisé) pour augmenter le score d'une entité.
    • Le taux d'activation des catégories d'entités. Lorsque des entités sont affichées dans un SIG interactif tel que Google Earth, elles sont souvent présentées sous forme de couches, comme décrit précédemment. Ces couches sont sélectionnables individuellement et globalement. L'activation de chaque couche peut être considérée comme un vote dans un système de vote à pluralité et l'agrégation de ces votes peut être utilisée pour déterminer les préférences relatives que les utilisateurs ont pour les diverses couches de données d'entité. Lorsque ces données sont collectées (par exemple, dans le module de classement d'entités client facultatif et/ou dans le module de classement d'entités côté serveur), elles peuvent être utilisées comme attribut définissant l'intérêt relatif pour une collection d'entités. Par exemple, une couche de « Bars et boîtes de nuit » sera probablement activée plus souvent qu'une couche d'État « Bureaux IRS ». Un mode de réalisation du système de classement décrit ici exploite ce niveau d'activité mesuré en attribuant une pondération relative pour une classe d'entités ou une source d'entités sur la base du nombre d'actions de sélection de couche observées par rapport à une valeur moyenne. Cette mesure peut être utilisée pour définir l'importance relative d'une catégorie d'entités comme discuté précédemment, ou peut être utilisée pour mettre à l'échelle ces priorités statiques d'un montant supplémentaire basé sur l'observation empirique des préférences de l'utilisateur.
    • L'importance estimée de la page Web ou du document associé à une entité. Lorsqu'une entité est liée à partir d'une page Web ou d'un autre document électronique, il est possible d'utiliser l'importance estimée de cette page ou de ce document pour déduire l'importance estimée de l'entité géospatiale liée. Une estimation de l'importance relative pour les documents en ligne est un classement de page, tel que décrit dans le brevet U.S. Nos. n° 6 285 999, intitulé « Method for Node Ranking in a Linked Database » et/ou U.S. Pat. n° 6 799 176, intitulé « Method for Scoring Documents in a Linked Database » et/ou la demande de brevet américain n° 20050071741, intitulée « Information Retrieval Based on Historical Data », dont chacun est incorporé ici à titre de référence. Un mode de réalisation du système de classement décrit ici utilise ces scores de classement de page comme score proxy pour des entités géospatiales référencées par des documents en ligne identifiés dans un résultat de recherche. Par exemple, une recherche Google pour « Université du Kansas » renvoie 1 560 000 résultats, qui sont classés par le mécanisme de classement des pages décrit dans le brevet '999 pour afficher les dix résultats jugés les plus pertinents comme réponse initiale à la requête. Ces dix premiers résultats sont exactement ceux qui ont le score de page rank le plus élevé. Un mode de réalisation de la présente invention utilise un ou plusieurs scores de classement de pages de documents de résultats de recherche, mis à l'échelle par le facteur de pondération correspondant, en tant que bonus d'importance pour les entités géospatiales référencées par ces documents. Par exemple, le score de classement de page supérieur peut être utilisé, ou la moyenne des scores de classement de page supérieurs, ou une autre fonction ou sélection de celle-ci.

    Un ou plusieurs des attributs répertoriés ci-dessus sont évalués et les résultats sont pondérés individuellement avec un facteur d'échelle avant d'être additionnés pour produire un score global pour une entité. Un tel calcul pourrait être effectué par le moteur de classement représenté sur la Fig. 2. Dans un mode de réalisation, à la fois des méta-données d'attribut concernant une entité géospatiale et des données qui reflètent les attributs de l'entité elle-même sont utilisées pour déterminer le score global. Par exemple, dans un mode de réalisation, la taille d'une entreprise et le nombre de réponses à une publication sur l'entreprise sont deux facteurs qui sont pesés par un moteur de classement. 230. L'ordre des entités par score non croissant définit le classement (ordre décroissant). Les facteurs de pondération peuvent être modifiés en fonction des classements résultants pour ajuster l'importance relative de chaque attribut (par exemple, automatiquement, ou comme souhaité par l'administrateur système, ou par un utilisateur individuel). Dans un mode de réalisation, un utilisateur final peut attribuer les poids à appliquer à chaque type d'attribut. N'importe laquelle des pondérations peut être fixée à zéro (ou à une dans le cas d'une importance relative) pour retirer cet attribut de la considération ou, de manière équivalente, certains des attributs peuvent être ignorés. Les facteurs de pondération peuvent être rendus négatifs pour déclasser plutôt que récompenser les entités pour un attribut particulier. L'application de facteurs d'échelle à des attributs individuels permet d'évaluer divers attributs et de calculer un score total en fonction des attributs.

    De nombreux algorithmes peuvent être utilisés pour déterminer le rang de place conformément à un mode de réalisation de la présente invention. Par exemple, dans un mode de réalisation, SCORE=NumberOfPostCharacters+a*NumberOfDescriptionCharacters)+b*NumberOfReplies+c*NumberOfViews+d*NumberOfDownloads+SatureWithinCommunity, où a, b, c et d représentent des variables qui peuvent être ajustées en fonction de la valeur attribuée à chaque attribut. La StatureWithinCommunity reflète l'affiche d'une description et, dans un mode de réalisation, peut aller de 200 à 500 en fonction de la stature de l'affiche en fonction de l'un des nombreux critères, notamment la réputation, le comportement de publication et les évaluations ou les approbations d'autres utilisateurs.

    Un mode de réalisation du système de classement décrit ici agrège les mesures d'attributs individuels avec une combinaison linéaire générale. Une agrégation plus sophistiquée, dont la combinaison linéaire est le sous-ensemble le long de la diagonale principale, consiste à utiliser une matrice de poids M par M, où la dimension M correspond au nombre d'attributs, et la réduction matricielle est utilisée pour permettre la spécification des poids pour le produit croisé complet des attributs. Par exemple, une telle technique autorise un poids spécifié pour le produit de la « longueur de la description » et de la « stature de l'auteur » en tant que composant combiné. Les deux structures d'équation décrites ici sont représentatives de la variété de procédés de combinaison d'attributs qui apparaîtront à la lumière de cette divulgation, tels que l'inclusion d'exponentiation ou d'autres formes algébriques dans l'évaluation de chaque attribut.

    Ainsi, des métadonnées extrinsèques concernant une entité géospatiale peuvent être utilisées comme entrée dans un système de notation qui produit un classement relatif à des fins telles que la sélection pour l'affichage dans un système d'informations géospatiales. Il existe d'autres attributs qui peuvent être utilisés dans un tel système, tels que le degré de correspondance entre les termes de recherche et le texte de description de l'entité et les préférences de recherche historiques d'un utilisateur individuel ou d'utilisateurs dans leur ensemble, qui peuvent être incorporés dans un SIG interactif tel que décrit ici. comme éléments utilisés pour déterminer un score d'entité. En outre, comme décrit précédemment, le classement peut être utilisé à des fins autres que la sélection pour l'affichage.

    FIGUES. 3 et 4 sont des organigrammes illustrant les étapes effectuées pour générer et servir des données d'entités classées conformément aux modes de réalisation de l'invention. Toutes les étapes possibles ne sont pas représentées sur les figures. De plus, certains modes de réalisation exécutent différentes étapes en plus ou à la place de celles décrites ici. De plus, l'ordre des étapes peut varier de celui décrit ici.

    Génération de repères prioritaires pour une carte

    FIGUE. 3 illustre un procédé de génération et de fourniture d'entités hiérarchisées selon un mode de réalisation de l'invention. Une ou plusieurs étapes peuvent être exécutées par un module de classement d'entités tel que celui représenté à la Fig. 2 et implémenté côté client et/ou serveur comme illustré à la Fig. 1. De plus, alors que certaines étapes (par exemple 350) sont déclenchés par une demande d'utilisateur pour une carte, d'autres peuvent être effectués « hors ligne » en dehors du contexte d'une demande de recherche particulière.

    Régulièrement, les données de l'entité sont reçues 310 provenant de diverses sources telles que les sources de données discutées en référence à la Fig. 1. Les données de classement sont également reçues 320, provenant de sources identiques ou différentes que les données d'entité. La collecte de données peut avoir lieu, par exemple, dans le cadre d'un processus de construction de base de données ou d'un processus d'exploration et d'indexation Web. Ces données peuvent également provenir de fournisseurs ou de sources tierces. Certaines parties des données, par exemple les données concernant les repères personnels d'un utilisateur, peuvent être mises à jour en temps réel en réponse à une demande de l'utilisateur tandis que d'autres sont reçues ou actualisées selon un calendrier régulier. Divers mécanismes tels que ceux décrits ci-dessus peuvent être appliqués aux données de classement pour déterminer 330 classements ou scores des entités. Des scores d'attributs comparables basés sur des types disparates de données de classement obtenues à partir de diverses sources peuvent être calculés à l'aide des techniques décrites ci-dessus. Les données d'entité peuvent être stockées dans une base de données telle que celle illustrée à la Fig. 1, ou dans un autre mode de réalisation, un sous-ensemble des données d'entité classées est mis en cache dans une mémoire d'un client hébergeant un module de classement d'entité qui détermine 330 classements des entités en fonction des données mises en cache.

    Selon l'exemple de procédé représenté sur la Fig. 3, les données d'entité classées sont utilisées pour générer 340 couches de repères à afficher sur les cartes. Dans un mode de réalisation, les entités sont mappées sur des repères, et des styles sont appliqués en fonction de la catégorie dans laquelle appartient une entité ou un repère. Des groupes de repères sont corrélés à des niveaux de détail afin de présenter une visionneuse d'une carte avec une densité appropriée de repères. Les niveaux de détail peuvent refléter n'importe quel nombre d'entrées, y compris l'altitude à laquelle une carte est visualisée, la résolution de la carte, les autres couches représentées sur une carte donnée et les préférences de l'utilisateur quant à la rareté ou à la densité d'une carte. Par exemple, dans un mode de réalisation, si un score de repère dépasse un certain seuil, il reçoit une note de niveau 5, ce qui signifie que les vues de carte à ou en dessous d'une certaine altitude doivent inclure le repère. Les repères peuvent également être organisés en catégories de telle sorte qu'un repère individuel puisse être associé à différents groupes de repères, par ex. repères associés à une ville spécifique ainsi que repères de destinations touristiques. Chacune de ces catégories peut être reflétée dans une couche de repères distincte.

    Dans un mode de réalisation, à un moment ultérieur, une demande de couche ou de couches de repères est reçue 345, et les couches appropriées sont fournies 350 au demandeur. Comme indiqué précédemment, une carte numérique peut être générée selon des méthodes matricielles, en mosaïque ou vectorielles. Selon la méthode utilisée, une couche de repères peut être demandée par un serveur de cartes en temps réel en réponse à une requête, ou fournie 350 pour créer des composants de carte qui sont pré-enregistrés et servis uniquement lorsqu'une demande d'utilisateur est reçue. Dans un mode de réalisation, les couches de repères sont fournies 350 en réponse aux préférences ou aux sélections de l'utilisateur. Dans un mode de réalisation, une fois fournie, la couche de repère est combinée avec d'autres couches pour former une carte, sur un site client ou serveur.

    Demander une carte avec des repères prioritaires

    FIGUE. 4 est un organigramme illustrant des étapes pour demander et recevoir une carte comprenant des repères hiérarchisés conformément à un mode de réalisation de l'invention. FIGUE. 5. illustre une carte qui pourrait être reçue sur la base d'une demande formulée en utilisant des étapes dans les processus décrits dans la Fig. 4. Une ou plusieurs de ces étapes peuvent être exécutées au niveau d'un client demandant une carte à un serveur de cartes, comme illustré sur la Fig. 1. Le processus commence lorsqu'une carte est demandée 410 par un client, par exemple à partir d'un navigateur, d'une application spécialisée telle que Google Earth ou d'une autre application logicielle. La demande de carte identifie la zone géographique pour laquelle la carte est recherchée et l'altitude que la carte doit représenter. Les données et préférences de l'utilisateur ou du client sont également fournies 420 à un système de serveur de carte. Par exemple, dans un mode de réalisation, le pays d'où provient la demande, qui peut être déterminé en fonction de l'adresse IP de la demande, par exemple, et les préférences linguistiques d'un utilisateur sont fournis à un serveur cartographique de sorte que seuls les repères dans la langue appropriée et qui reflètent des styles ou des sources de données spécifiques à un pays ou à une culture. Les informations sur le pays et la langue peuvent être fournies 420 de l'application demandeuse ou d'une autre source telle que le système d'exploitation du client.

    En outre, les préférences de repère de l'utilisateur peuvent également être fournies 420 au système de carte. Les préférences peuvent refléter, par exemple, les catégories ou couches de repères à afficher, le nombre de repères à inclure (densité) et la quantité d'informations d'identification à afficher sur une carte. Par exemple, dans le cas de la carte de la Fig. 5, un utilisateur peut sélectionner, en utilisant des cases à cocher sur une interface utilisateur graphique 520, quelles couches doivent être incluses sur la carte affichée 550. Chaque couche de repères est associée à sa propre icône ou style, par exemple, une icône de couteau et de fourchette 510A pour un repère de salle à manger et une tasse 510B pour un débit de boissons.

    Dans un mode de réalisation, les préférences fournies 420 au système de carte peut être utilisé pour personnaliser la sélection et l'affichage des repères pour l'utilisateur. La sélection de repères personnalisés peut être effectuée de diverses manières, par exemple en personnalisant le classement des entités en utilisant le comportement ou les modèles d'utilisation d'un utilisateur comme base d'un attribut sur lequel le classement d'une entité est noté ou en faisant varier le poids accordé à certains attributs sur la base d'un l'entrée de l'utilisateur ou, par exemple, en remplaçant les schémas de classement généralisés en incluant toujours des repères que l'utilisateur a définis ou désignés lui-même.

    Dans l'organigramme de la Fig. 4, un demandeur peut recevoir 432 différents types de données en fonction des préférences de personnalisation fournies au système de serveur de carte. Cependant, comme le sait l'homme du métier, d'autres étapes reflétant différents processus de génération de carte et de personnalisation sont également possibles. Dans un mode de réalisation par défaut, il n'y a pas de repères personnalisés 430A, et le client reçoit 432A et affiche 450Une carte avec des repères généraux. Dans un tel mode de réalisation, aucune capacité de classement d'entité n'est implémentée localement chez le client. Dans un autre mode de réalisation, cependant, un client demande que la carte demandée n'inclue que des repères personnalisés 430C. Dans un tel mode de réalisation, les capacités de classement d'entités sont entièrement mises en œuvre chez le client, avec un module de classement d'entités tel que le module décrit à la Fig. 2 hébergé localement plutôt que sur un serveur centralisé. Le client reçoit 432Une carte, composée de couches de carte, qui n'inclut aucun repère dessus. Des repères personnalisés générés et stockés chez le client sont ajoutés 440A à la carte, et la carte résultante est générée et affichée pour l'utilisateur.

    Dans encore un autre mode de réalisation, l'utilisateur peut demander une carte qui comprend à la fois des repères personnels et généraux 430. Le client reçoit 432B une carte et un groupe de repères généraux ou d'entités associés à la géographie de la carte en fonction de cette demande. Les repères généraux sont combinés avec des repères personnels qui ont été désignés par l'utilisateur de diverses manières (par exemple en créant la définition de l'entité ou en plaçant le repère dans un dossier de favoris), et un mécanisme de classement est appliqué 436B au groupe combiné de repères. Les résultats sont utilisés pour générer 440B une couche qui comprend à la fois des repères personnels et généralisés, qui sont ensuite combinés avec la carte fournie au client pour générer 450B une carte à afficher 450B.

    FIGUE. 5 montre un exemple de carte comprenant des repères personnels et généraux qui a été généré conformément au procédé décrit aux étapes 412-420 et 430B à travers 450B. Comme le montre la Fig. 5, repères personnels, y compris le terrain de jeu de Max 105 et le café de Dirk 419 sont représentés avec la salle à manger (par ex. 510A) et des repères pour boire (par ex. 510B) sur la carte 550. Des repères de communauté sont également fournis qui sont délimités par une icône de repère de communauté spéciale 540. La carte 550 comprend également du contenu interactif, sous la forme d'une zone de texte 530 qui renvoie à un commentaire sur un repère fourni par un membre de la communauté. Cela permet à un utilisateur de bénéficier de l'apport fourni par d'autres membres de la communauté.

    Les caractéristiques et avantages décrits ici ne sont pas exhaustifs et, en particulier, de nombreuses caractéristiques et avantages supplémentaires apparaîtront à l'homme du métier au vu des figures et de la description. De plus, il convient de noter que la langue utilisée dans la description a été principalement choisie à des fins de lisibilité et d'instruction, et non pour limiter la portée de l'objet de l'invention.


    Voir la vidéo: Three Ways in Georeferencing JPEG Map Images in ArcMapArcGIS