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Bilatation utilisant la longitude, la latitude

Bilatation utilisant la longitude, la latitude


J'ai 2 coordonnées (Longitude et Latitude) et une distance d'elles à une troisième coordonnée. Comment est-il possible de calculer la longitude et la latitude (probablement 2 possibilités) de la troisième coordonnée ?

J'ai trouvé ces 2 réponses : Calculer l'intersection de deux cercles ? Comment trouver les intersections de 2 cercles à la surface de la Terre ?

Mais je ne les ai pas compris car j'ai terminé mes leçons de géométrie il y a longtemps :) Je serais heureux si quelqu'un pouvait le simplifier pour moi afin que je puisse trouver facilement la troisième coordonnée.

Merci!


Le premier exemple que vous citez a une réponse qui est probablement la plus directe, mais elle implique à la fois des produits scalaires et des produits croisés de l'algèbre vectorielle. L'environnement dans lequel vous implémentez cela a-t-il la capacité d'appeler des bibliothèques de projection pour projeter les points en coordonnées planes ? Si c'est le cas, si vous faites cela, cela devient le cas le plus simple de l'intersection de deux cercles plans. Sinon, les produits scalaires et les produits croisés pour 2 vecteurs 3D ne sont pas trop difficiles à mettre en œuvre, vous pouvez simplement rechercher cela.


Choix multiple (50 points) Chaque question de cette section en vaut une

Chaque question de cette section vaut un point.  Assurez-vous de prendre votre temps et de lire attentivement chaque question, puis choisissez le meilleur réponse parmi les options disponibles.

Une fois que vous avez pris une décision, distinguer la réponse que vous avez sélectionnée en utilisant une police en gras.

  1. Prendre une adresse lisible par l'homme et déterminer les coordonnées de longitude et de latitude associées s'appelle :
  1. Géocodage numérique
  2. Géocodage inversé
  3. Géocodage en avant
  4. Géocodage latéral
  1. Lequel des éléments suivants n'est pas une dimension de couleur ?
  1. Teinte
  2. Valeur
  3. Code hexadécimal
  4. Chroma
  1.   Quel est un exemple de bloc de construction pour le modèle de données raster ?
  1. Points
  2. Lignes
  3. Polygones
  4. Grille de cellules de taille égale
  1. Lequel des éléments suivants est un exemple de carte de référence ?
  1. Choroplèthe
  2. Densité de points
  3. Atlas
  4. Cartogramme
  1.   Lequel des éléments suivants est un exemple de collecte de données secondaires ?
  1. Imagerie photographique
  2. Crowdsourcing
  3. Collecte sur le terrain
  4. Aucune de ces réponses
  1.   Le terme technique pour les polices de caractères avec une touche décorative à la fin est :
  1. San-Sérif
  2. Aserif
  3. Serif
  4. Fantaisie
  1.   Quelle est la forme de la Terre ?
  1. Ellipsoïde
  2. Géoïde
  3. Sphéroïde
  4. Aucune de ces réponses
  1.   Lequel des éléments suivants n'est pas un type courant de base de données ?
  1. Orienté objet
  2. Fichier plat
  3. Treillis
  4. Objet-Relationnel
  1. Les options pour communiquer l'échelle de la carte comprennent :
  1. Échelles de rapport
  2. Échelles verbales
  3. Échelles graphiques
  4. Tout ce qui précède
  1. Quel format de fichier est le plus souvent associé à Desktop GIS ?
  1. GeoJSON
  2. SVG
  3. Fichier de formes
  4. Tout ce qui précède
  1. Lorsque vous faites des cartes, assurez-vous d'éviter d'utiliser des palettes de couleurs, y compris quelle paire de teintes ci-dessous afin que la carte reste accessible aux lecteurs ?
  1. Bleu vert
  2. Orange jaune
  3. Vert rouge
  4. Aucune de ces réponses
  1.   Le terme technique pour les données sur les données est :
  1. Données relatives
  2. Explicationdonnées
  3. Donnéesdonnées
  4. Métadonnées
  1.   La représentation la plus précise de la latitude et de la longitude est :
  1. Minutes décimales
  2. Degrés décimaux
  3. Points décimaux
  4. Degrés-Minutes-Secondes
  1. La révolution technologique qui a généralisé la cartographie Web a été :
  1. Interface de Google Maps
  2. Le marqueur rouge
  3. Le widget météo
  4. Carrelage
  1.   Les avantages annexes d'OpenStreetMap incluent :
  1. Réponse à la crise
  2. Cartographie thématique pour le bien social
  3. Mettre les lieux mal desservis sur la carte
  4. Tout ce qui précède
  1. Les sources d'erreurs de signal GPS incluent :
  1. Signal multivoie
  2. Erreurs d'horloge du récepteur
  3. Dégradation intentionnelle du signal satellite
  4. Nombre de satellites visibles
  5. Tout ce qui précède
  1. En quoi une carte Web est-elle différente d'une carte numérique ?
  1. Accessible sur ordinateur
  2. Accessible sur un téléphone portable
  3. Créé à la main
  4. Accessible via internet
  1. Ce système de coordonnées n'est utilisé qu'aux États-Unis
  1. Mercator transverse universel (UTM)
  2. Système de coordonnées du plan d'état
  3. Système de coordonnées géographiques
  4. Système de coordonnées cartésiennes
  1. Les méthodes de projection comprennent
  1. Planaire/Azimutale
  2. Conique
  3. Cylindrique
  4. Tout ce qui précède
  1. Choisissez le schéma de couleurs le mieux adapté aux données non numériques :
  1. Séquentiel
  2. Divergente
  3. Qualitatif
  4. Aucune de ces réponses
  1. Le réseau de lignes imaginaires utilisé par les cartographes pour couvrir la surface de l'ellipsoïde de référence est appelé :
  1. Latitude
  1. Longitude
  2. Le graticule
  3. Aucune de ces réponses
  4. La grande majorité des cartes Web utilisent quelle projection ?
  1. Robinson
  2. Mercator
  3. Sinusoïdale
  4. Lambert cylindrique aire égale
  1. Lorsque vous travaillez avec des données de comptage brutes (non standardisées), les meilleurs types de cartes thématiques à utiliser sont :
  1. Cartogrammes
  2. Densité de points
  3. Choroplèthe
  4. Représentation proportionnelle
  5. Tout ce qui précède
  6. A, B et D
  1. Pourquoi utiliser les Systèmes d'Information Géographique (SIG) ?
  1. SIG Permet au cartographe de travailler avec des couches de données simultanément
  2. Le SIG facilite l'analyse spatiale
  3. Le SIG rend la résolution de problèmes d'analyse spatiale simples plus complexes
  4. A et B
  5. Tout ce qui précède
  1. Quelles polices de caractères sont les meilleures à utiliser lors de la conception d'une carte que les gens peuvent visualiser sur des appareils numériques (par exemple, des écrans de téléphones, des moniteurs) ?
  1. San-Sérif
  2. Aserif
  3. Serif
  4. Tout ce qui précède
  1. Les valeurs des coordonnées géographiques aux États-Unis sont pour la plupart conformes à :
  1. Latitude positive, longitude négative
  2. Latitude positive, longitude positive
  3. Latitude négative, longitude positive
  4. Latitude négative, longitude négative
  5. Les exigences des données ouvertes englobent les catégories suivantes :
  1. Disponibilité et accès
  2. Réutilisation et redistribution
  3. Participation universelle
  4. Tout ce qui précède
  5. Parmi les propositions suivantes, laquelle n'est pas un nouveau défi auquel sont confrontés les journalistes cartographiques :
  1. Changer la conceptualisation de l'interactivité
  2. Décider si une carte est ou non la meilleure visualisation
  3. Création d'un produit fini qui ne sera affiché qu'en une seule taille
  4. Solutions d'ingénierie aux obstacles logistiques de production
  5. Les raisons pour lesquelles le géocodage est super compliqué incluent, sans s'y limiter :
  1. Structures d'adresse
  2. Correspondance floue
  3. Noms familiers
  4. Licence de données
  5. Tout ce qui précède
  6. Les cartes thématiques qui visualisent plus d'une variable sont appelées :
  1. Cartes univariées
  2. Cartes multivariées
  3. Cartes Choroplèthes
  4. Cartogrammes
  5. Qu'est-ce qui a changé en 2012 et qui a catalysé la croissance rapide d'OpenStreetMap ?
  1. Le gouvernement supprime la disponibilité sélective
  2. Invention de l'iPhone
  3. Google annonce une nouvelle tarification pour les données Google Maps
  4. Yahoo accorde l'accès à des images aériennes anciennement propriétaires
  5. Vrai ou faux : le modèle de données raster s'associe plus fortement à la vue d'objet discret du monde qu'à la vue de champ du monde.
  1. Vrai
  2. Faux
  3. Laquelle des méthodes suivantes n'est pas une méthode d'analyse spatiale courante :
  1. Agrafe
  2. Couper
  3. Couches
  4. Mesure de distance
  1. Les composantes non spatiales des données géographiques sont appelées :
  1. Coordonnées Lat-Lon
  2. Les attributs
  3. Adresse
  4. Tout ce qui précède
  1. Les raisons pour lesquelles le géocodage est super compliqué incluent, sans s'y limiter :
  1. Structures d'adresse
  2. Correspondance floue
  3. Noms familiers
  4. Licence de données
  5. Tout ce qui précède
  6. Lequel des éléments suivants est un inconvénient des cartes thématiques à symboles proportionnels et gradués ?
  1. Symbole Encombrement/Chevauchement
  2. Les lecteurs de cartes n'estiment généralement pas très bien les zones des symboles
  3. A & B
  4. Aucune de ces réponses
  5. Les faiblesses d'OpenStreetMap incluent :
  1. Aucun coût pour utiliser les données
  2. Peut inclure un ensemble de fonctionnalités plus riche et plus utile sur le plan social que les cartes commerciales
  3. Des données flexibles pouvant être mises à jour rapidement
  4. Aucune de ces réponses
  5. Les satellites GPS utilisent ________ pour déterminer les emplacements absolus ou relatifs des points.
  1. Bilatation
  2. Trilatération
  3. Quadlatération
  4. Latération
  5. Les cartes mentales mettent généralement en évidence les thèmes spatiaux suivants :
  1. Relations spatiales
  2. Échelle
  3. Lieu
  4. Séquence
  5. Tout ce qui précède
  1. Contrairement aux cartes traditionnelles, les cartes artistiques mettent l'accent sur _____________ au lieu de _________________.
  1. Topographie physique, Expression psychologique/émotionnelle
  2. Fonction, forme
  3. Expression psychologique/émotionnelle, Topographie physique
  4. SIG, GeoJSON
  1. Lequel des éléments suivants ne fait pas partie d'un système d'information géographique (SIG) traditionnel ?
  1. Gens
  2. Données
  3. Chronomètre
  4. Logiciel
  5. La fondation OpenStreetMap a été créée pour prendre en charge :
  1. Serveurs d'hébergement
  2. Collecte de fonds
  3. Protection contre les poursuites en matière de droit d'auteur et de responsabilité
  4. Tout ce qui précède
  5. Le passage de l'analogique au numérique a modifié les cartes des manières suivantes :
  1. La manière dont les données sont collectées, obtenues et synthétisées
  2. Les médias à travers lesquels les cartes sont livrées
  3. Diminution de l'importance d'un titre précis pour une carte
  4. A & B
  5. Ce type de carte thématique nécessite une unité de dénombrement :
  1. Cartogramme
  2. Densité de points
  3. Choroplèthe
  4. Chloroplèthe
  1. SQL est l'acronyme de __________________.
  1. Rechercher un emplacement rapide
  2. Latitude de la requête de recherche
  3. Longitude de la requête de recherche
  4. Langage de requête de recherche
  1. Les projections cartographiques déforment les attributs spatiaux suivants :
  1. Angles
  2. Zones
  3. Distances
  4. Formes brutes
  5. les directions
  6. Tout ce qui précède
  7. Les principales inspirations pour OpenStreetMap incluent, sans s'y limiter :
  1. La popularité naissante de Wikipédia
  2. Soutenir les efforts de collecte de données géographiques du gouvernement du Royaume-Uni
  3. A & B
  4. Aucune de ces réponses
  5. Quelle donnée est le paramètre par défaut pour la plupart des appareils GPS ?
  1. Système de référence nord-américain de 1927
  2. Système de référence nord-américain de 1983
  3. Système géodésique mondial de 1984
  4. Aucune de ces réponses
  5. Les objets géographiques unidimensionnels sont généralement représentés par :
  1. Points
  2. Lignes
  3. Polygones
  4. Aucune de ces réponses
  5. Vrai ou faux : étant donné que les cartes sont créées par une source fiable, vous devez automatiquement faire confiance au contenu.
  1. Vrai
  2. Faux

Écrire un 250-500 mot de réponse pour chaque invite ci-dessous. Si vous utilisez des sources en dehors des diapositives de la conférence et des discussions en classe, vous devez citer ces sources dans le texte ainsi que dans leur intégralité à la fin de l'essai (APA Citation Style).

Les essais doivent inclure une introduction avec un énoncé de thèse, une conclusion et des paragraphes soutenant votre argument/contention central entre les deux.

  1. Expliquez les contributions du secteur public (par exemple, les agences gouvernementales), du secteur de l'éducation (par exemple, les universités publiques et privées) et du secteur privé (par exemple, des entreprises telles que ESRI, Google et Mapbox) pour faciliter le passage de la création de cartes analogiques à numériques. Assurez-vous de traiter les impacts directs (par exemple, les progrès technologiques) ainsi que les impacts indirects.
  2. À l'aide d'exemples spécifiques du domaine de la cartographie numérique, décrivez la différence entre les données ouvertes et les données propriétaires, en veillant à souligner les implications des données ouvertes sur le domaine de la cartographie numérique.

L'objectif de cette section est de démontrer une compréhension du processus cartographique en créant une carte numérique du début à la fin. Vous êtes autorisé à utiliser les outils ou logiciels que vous préférez pour créer la carte et/ou les données. Quelques mises en garde :

  • (1) Vous n'êtes pas autorisé à recréer une carte que vous avez créée plus tôt dans le semestre.
  • (2) Vous n'êtes pas autorisé à créer une Story Map.

(3) Vous devez changer la valeur par défaut style (par exemple, fond de carte, couleur de l'entité).

(4) Vous n'êtes pas autorisé à utiliser les ensembles de données intégrés dans CARTO, si vous utilisez CARTO.

Si vous décidez de créer une carte numérique standard, incluez-la en tant que pièce jointe séparée. Si vous créez une carte Web, inclure un lien vers votre carte ci-dessous, immédiatement avant la réponse écrite.

La réponse écrite doit comporter environ 500 mots et aborder les éléments suivants :

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Bilatation par longitude, latitude - Systèmes d'Information Géographique

Photographie aérienne - Photos prises à partir d'avions pour aider les producteurs à déterminer les variations au sein d'une zone d'intérêt telle qu'un champ.

consultant en agriculture - Personne formée en sciences de l'agriculture et de la gestion pour fournir des informations aux propriétaires/gestionnaires des terres moyennant des frais liés à l'exploitation agricole.

certification de consultant en agriculture - Il existe 3 types de certification pour les consultants en agriculture qui sont reconnus aux États-Unis :

1. Conseiller en cultures certifié (CCA). Administré par la Société américaine d'agronomie. Les exigences comprennent un diplôme d'études secondaires, 4 ans d'expérience, des crédits de formation continue et des tests.

2. Agronome Professionnel Agréé (CPAg). Administré par l'American Society of Agronomy. Les exigences comprennent une formation collégiale, 4 ans d'expérience, des crédits de formation continue et des tests.

3. Consultant professionnel certifié en cultures (CPCC). Administré par l'Alliance nationale des consultants indépendants en cultures. Les exigences comprennent un diplôme universitaire en agriculture, 4 ans d'expérience, des crédits de formation continue et des tests.

algorithme - Un ensemble fini et ordonné de règles bien définies écrites sous la forme d'un programme informatique pour aider à résoudre un problème spécifique.

anomalie agricole - un écart ou une incohérence agronomique (végétation ou sol) dépassant la variation "normale" par rapport à ce que l'on s'attendrait à observer.

application - Une utilisation pratique d'un logiciel informatique, d'un système électronique ou d'un concept.

dossier de candidature - Des programmes informatiques spécialisés et leur documentation associée développés pour une utilisation pratique. Idéalement, les packages d'applications permettent à un non informaticien d'utiliser l'ordinateur sans apprendre des langages de programmation complexes.

arc - Une ligne décrite par une séquence ordonnée de points associés à des modèles de données vectorielles. Lorsqu'un nœud joint deux ou plusieurs arcs et que plusieurs arcs sont liés ensemble dans une boucle, ils forment une zone ou un polygone.

archiver - Le stockage des enregistrements et des données historiques. Lorsque vous avez collecté un an ou deux de données de vos applications d'agriculture de précision, vous avez commencé votre propre archive.

ASCII - (Code américain normalisé pour l'échange d'information). Un système de codage standard utilisé pour représenter les caractères alphanumériques dans un ordinateur. Les fichiers ASCII permettent le transfert de certaines données entre différents ordinateurs grâce à l'utilisation d'un ensemble commun de symboles.

aspect - Direction horizontale dans laquelle une pente fait face (par exemple, une pente faisant face au SE a un aspect de 135 degrés).

attribut - Une description numérique et/ou textuelle d'une entité spatiale (par exemple, l'adresse ou le nom du propriétaire d'une parcelle).

valeur d'attribut - Une valeur ou une propriété qui est une caractéristique d'un élément spatial. Par exemple, un symbole ou une couleur spécifique peut représenter 150-160 boisseaux/acre qui est une valeur attribuée à cet attribut.

fond de carte - Le contour de votre terrain avec ses coordonnées est votre fond de carte. Les données collectées dans le champ par votre moniteur de rendement seront définies en emplacement par la carte de base, qui est une carte numérique binaire.

débit en bauds - Une mesure qui décrit la vitesse de transmission d'éléments numériques uniques sur une ligne de communication. Le nombre indique à quelle vitesse les données peuvent circuler via votre modem ou entre un ordinateur et une imprimante.

1. Utilisé pour définir comment les comparaisons doivent être effectuées entre différents logiciels ou systèmes informatiques en fonction d'exigences spécifiques.

2. En arpentage, une référence est l'altitude à un point spécifique.

bit - Un terme abrégé pour chiffre binaire, la plus petite unité de données informatiques.

krigeage de blocs - Une forme de krigeage par morceaux basée sur des mailles.

amortir - Une zone définie par la longueur spécifiée étendue autour d'un point, d'une ligne ou d'une zone.

octet - Une unité de stockage informatique de données binaires comportant généralement huit bits, et équivalente à un caractère. Vous entendrez généralement parler de mémoire et de stockage de l'ordinateur en utilisant des termes tels que Kilooctet (environ mille octets), Mégaoctet (environ un million d'octets) et Gigaoctet (environ un milliard d'octets).

cartographie - L'art et la science de l'organisation et de la communication d'informations liées à la géographie telles qu'une image de rendement dans des cartes ou des graphiques. Le terme désignera leur construction, depuis l'acquisition des données jusqu'à leur présentation et leur utilisation.

centre de gravité - La position au centre d'une entité à une ou deux dimensions (2D) telle qu'un polygone.

carte choroplèthe - Une carte thématique telle qu'une image de rendement où les données spatiales quantitatives sont représentées par l'utilisation d'ombrages ou de variations de couleur des plages de rendement.

conception assistée par ordinateur (CAO) - Logiciel avec la capacité d'effectuer des dessins d'ingénierie standard.

cartographie assistée par ordinateur (CAM) - Logiciel capable de générer des fonctions cartographiques standard. Contrairement au SIG, il ne peut ni analyser ni traiter une base de données.

contour - Une ligne reliant un ensemble de points, qui ont tous la même valeur. Une courbe de niveau affichera les altitudes de la même valeur.

contrôleur Un appareil électronique utilisé pour modifier les taux d'application de produits sur le g0, en fonction des instructions de l'utilisateur ou des cartes d'applications de prescription.

dépistage des cultures - Des évaluations précises de la pression des ravageurs et des performances des cultures qui peuvent être liées à un emplacement spécifique pour une meilleure interprétation.

tableau croisé - Comparaison par emplacement des données attributaires dans deux ou plusieurs couches cartographiques.

personnalisation - Une procédure qui produit une interface spécifique à une application ou à une entreprise et/ou une conception de base de données telle qu'un logiciel de cartographie de rendement. Par exemple, une version personnalisée d'un produit commercial de surveillance du rendement peut inclure des menus qui permettent d'ajouter des numéros de champ individuels et d'autres identifiants dans la base de données.

base de données - Une collection logique de fichiers gérés comme un tout. Une base de données SIG comprend des données sur la position et les attributs des entités géographiques.

système de gestion de base de données (SGBD) - Une collection de logiciels pour organiser les informations dans une base de données qui peut contenir des routines pour la saisie, la vérification, le stockage, la récupération et la combinaison des données.

entrée de données - La saisie d'informations dans un ordinateur grâce à l'utilisation d'un clavier, d'un numériseur, d'un scanner, ou encore la saisie de données à partir de bases de données déjà existantes.

normalisation des données - Le processus d'obtention d'un accord sur les définitions, la représentation et les structures de données communes auxquelles toutes les couches de données doivent se conformer.

DEM (Modèle d'élévation numérique) - Une représentation numérique de l'élévation des emplacements sur la surface terrestre. Un MNT est souvent utilisé en référence à un ensemble de valeurs d'élévation représentant les élévations en des points d'une grille rectangulaire à la surface de la Terre. Certaines définitions élargissent le DEM pour inclure toute représentation numérique de la surface terrestre, y compris le TIMS ou les contours numériques.

correction différentielle - correction du signal GPS pour le rendre plus précis. Un signal non corrigé sera précis à environ 50 mètres. Un signal corrigé peut être précis à 1 à 5 pieds près. La correction d'un signal se fait à partir d'un deuxième récepteur/émetteur GPS à un endroit fixe connu. Le signal est ensuite transmis au tracteur, à la moissonneuse-batteuse ou à tout autre équipement qui corrige l'emplacement approprié grâce à un traitement différentiel. Il existe quatre manières courantes de transmettre un signal de correction de la station de base à l'outil agricole :

1. Un émetteur AM dédié situé sur une tour de la garde côtière américaine située à proximité des voies navigables côtières et intérieures, avec une portée de 100 à 250 miles.

2. Un satellite d'entreprise privé séparé pour envoyer le signal corrigé (OmniSTAR, RACAL), qui a une couverture mondiale.

3. Reliez le signal de correction à une fréquence de station de radio FM commerciale (DCI, ACCQPOINT), d'une portée de 30 à 40 milles.

4. WAAS (Wide Angle Augmentation System) développé pour la Federal Aviation Administration (FAA) qui couvre les États-Unis.

numériseur - Une table ou une tablette qui a la capacité d'enregistrer numériquement la position relative d'un curseur qui est déplacé sur la zone ou la ligne que vous souhaitez numériser ou enregistrer.

DLG (Digital Line Graph) - Un format de carte numérique de l'US Geological Survey utilisé pour distribuer des cartes topographiques sous forme vectorielle. Les fichiers numériques contiennent des listes de points de coordonnées qui décrivent des entités cartographiques linéaires.

Éditer - Le processus d'ajout, de suppression et de modification des données/informations sur un ordinateur.

système expert - Un système conçu pour résoudre des problèmes dans un domaine d'application particulier. On peut tirer une inférence à partir d'une base de connaissances stockée qui a été développée en enregistrant et en structurant l'expertise humaine par l'intermédiaire d'un individu communément appelé ingénieur des connaissances.

extrapolation - Une méthode ou une technique pour étendre des données ou des inférences d'un emplacement connu à un autre emplacement pour lequel les valeurs ne sont pas connues.

fonctionnalité - Un composant géographique de la surface de la terre auquel sont associées à la fois des données spatiales et des données attributaires (par exemple, champ, puits, voie navigable).

1. Un ensemble de caractères alphanumériques comprenant une unité d'information.

2. Un emplacement dans un enregistrement de données dans lequel une unité d'information est stockée. Par exemple, dans votre base de données, l'une de vos cultures peut contenir des colonnes de données telles que l'emplacement #, le type de culture, la variété, la date de plantation, etc. (qui sont tous des champs)

3. Un emplacement spécifique sur la ferme d'une personne qui peut être appelé "Champ # 10A"

prescriptions de terrain Applications d'intrants à des taux variables sur la base des données obtenues par les moniteurs de rendement, le dépistage des cultures, la télédétection et l'échantillonnage du sol.

géocoder - Un code associé à un élément spatial qui décrit sa localisation. Un exemple serait une coordonnée telle que la longitude ou la latitude.

systèmes d'information géographique (SIG) - Système de matériel informatique, de logiciels et de procédures conçus pour prendre en charge la compilation, le stockage, la récupération, l'analyse et l'affichage de données référencées spatialement pour résoudre les problèmes de planification et de gestion.

système de géoréférencement - Un système de coordonnées gardant la trace de points spécifiques sur la surface de la Terre. Des exemples d'un tel système sont le système universel transverse de Mercator (UTM) et le système de coordonnées State Plane.

satellites géostationnaires Véhicules spatiaux sur une orbite qui les maintient au même endroit sur Terre à tout moment. Des signaux de correction différentielle satellitaires sont diffusés à partir de ce type de satellites. D'autres sont maintenus par la NOAA pour fournir des images météorologiques toutes les 30 minutes de la Terre.

la grille - Une structure de données qui utilise des unités rectangulaires ou des cellules de grille disposées en lignes et en colonnes pour représenter une zone comme un champ.

mappage de grille - Emplacements prédéterminés dans un champ où des échantillons de sol ou de plantes peuvent être obtenus pour analyse. Les informations du test peuvent être utilisées pour évaluer les besoins de fertilité et déterminer les emplacements approximatifs pour diverses applications d'engrais et de chaux.

GPS (Global Positioning System) - Un réseau de satellites contrôlé par le ministère de la Défense qui est conçu pour aider les unités au sol à déterminer leur emplacement actuel en coordonnées de latitude et de longitude. Notez que le terme "GPS" est fréquemment utilisé à tort pour identifier l'agriculture de précision. Le GPS n'est qu'une technologie utilisée dans l'agriculture de précision pour vous aider à revenir à un emplacement précis pour mesurer la fertilité, les parasites et le rendement.

poste de contrôle au sol - Une caractéristique facilement identifiable avec un emplacement connu qui est utilisé pour donner une référence géographique à un point sur une image de rendement.

données de référence au sol - La collecte de données sur le terrain qui est utilisée dans l'interprétation des informations recueillies à partir d'autres sources telles qu'une image de rendement ou une image de télédétection. Aussi connu sous le nom de vérité terrain, mais la terminologie préférée est la référence terrain.

dépistage guidé des cultures Évaluation et enregistrement des anomalies et des conditions de culture sur une base spécifique au site à l'aide d'un récepteur GPS à dos et d'un ordinateur de poche. Le système permet à l'utilisateur d'enregistrer le stade de croissance/maturité, la vigueur de la plante, la présence de maladies, d'infestations de mauvaises herbes et d'insectes.

disque dur - Un périphérique de stockage informatique de grande capacité, mécanique, magnétique, qui stocke vos programmes et données.

Matériel - Les divers composants physiques d'un système de traitement de l'information tels qu'un ordinateur, un écran de visualisation, des traceurs et des imprimantes.

classement d'images - Techniques de traitement qui appliquent des méthodes quantitatives aux valeurs d'un rendement numérique ou d'une scène de télédétection pour regrouper les pixels avec des valeurs numériques similaires en classes ou catégories d'entités.

saisir - Un terme galvaudé qui s'applique au processus de saisie de données dans un ordinateur. Également utilisé pour décrire les données réelles qui doivent être saisies.

l'Internet - Un réseau international composé de nombreux réseaux informatiques locaux et régionaux dispersés possibles dans lesquels on peut partager des informations et des ressources. Développé à l'origine pour un usage militaire puis académique, il est désormais accessible au grand public via des services en ligne commerciaux.

krigeage (creeging) - Une technique d'interpolation pour obtenir des estimations statistiquement non biaisées de la variation spatiale de points connus tels que des élévations de surface ou des mesures de rendement en utilisant un ensemble de points de contrôle.

couche - Une séparation logique des informations cartographiées représentant des données communes (par exemple, les routes, les sols, les rendements, la couverture végétale et les analyses de sol).

lat/long - Fait référence à la latitude et à la longitude qui décrivent spécifiquement une position sur la terre. La latitude est la position nord-sud. La longitude est la position est-ouest. Les emplacements précis sont décrits en degrés, minutes et secondes. La latitude/longitude de l'Université Purdue est de 86 degrés, 55 minutes, 05 secondes de latitude et 40 degrés, 25 minutes, 50 secondes de longitude.

Légende - Une section de carte contenant des explications sur les symboles, les couleurs et/ou les nuances qui signifient divers éléments et valeurs de données sur la carte. Une carte de rendement contiendra une liste des valeurs de rendement et la couleur indiquant une plage de rendements.

LIS (Système d'Information Foncière) - Un système de description des données sur la terre et son utilisation, sa propriété et son développement. Le LIS fait référence à tous les aspects du traitement des données tels que la collecte, le stockage, la vérification, la fusion, la manipulation, l'analyse et l'affichage.

référence de localisation - Référencer les données collectées par le moniteur de rendement, le capteur ou toute autre méthode et les relier à une position spatiale spécifique.

table de correspondance - Une table de référence contenant des valeurs d'attributs clés qui peuvent être liées ou liées à des données généralement collectées à un emplacement spécifique. Un exemple serait les données physiques et chimiques relatives à une unité de cartographie des sols.

menu - Une liste d'options affichées par un programme informatique de traitement de données, à partir de laquelle l'utilisateur peut sélectionner une action à lancer. Ces choix sont généralement affichés sous forme de texte alphanumérique mais peuvent être sous forme d'icônes.

fusionner - Prendre deux ou plusieurs cartes ou ensembles de données et les combiner en une seule carte ou base de données cohérente sans informations redondantes.

métadonnées - Un terme utilisé pour décrire des informations sur les données. Les métadonnées comprennent généralement des informations sur la qualité des données, la devise, la lignée, la propriété et la classification des caractéristiques.

mosaïque - Processus d'assemblage des fichiers de base de données SIG pour les zones adjacentes en un seul fichier.

1. Un groupe d'ordinateurs liés capables de partager des logiciels, des données et divers périphériques matériels tels que des imprimantes.

2. Un arrangement géométrique ou logique de nœuds et de lignes d'interconnexion.

bruit - Variations aléatoires ou erreur dans un ensemble de données. Également un son indésirable provenant de la moissonneuse-batteuse.

production - Le produit d'un processus informatique et d'une analyse qui peut être affiché sur un écran d'ordinateur, ou sous forme de carte imprimée ou de tableaux de valeurs.

orthophotographie - Une photographie aérienne qui corrige la distorsion causée par l'inclinaison, la courbure et le relief du sol.

pixels - Un terme utilisé en télédétection se référant à l'unité fondamentale de collecte de données qui est l'abréviation de "picture element". Un pixel est représenté dans une image de télédétection sous la forme d'une cellule rectangulaire dans un tableau de valeurs de données et contient une valeur de données qui représente une mesure d'une caractéristique du monde réel.

échantillonnage ponctuel - Une méthode d'échantillonnage de grille dans laquelle un échantillon est prélevé dans un rayon de 10 à 30 pieds au point central de chaque emplacement de grille.

polygone - Une zone délimitée par une ligne décrivant des éléments spatiaux, tels qu'une plage de rendements, une utilisation des terres ou un type de sol similaires.

l'agriculture de précision - Utiliser les meilleures technologies disponibles pour adapter la gestion des sols et des cultures aux conditions spécifiques d'un champ ou d'une région agricole.

conversion raster en vecteur - Un processus dans lequel on convertit une image telle qu'une carte de rendement de cellules de grille en une couche de jeu de données de lignes et de polygones.

SGBDR (Système de gestion de base de données relationnelle) - Un système logiciel de gestion de base de données qui organise les données en une série d'enregistrements stockés dans des tables liées. Cela permet de relier différents enregistrements, champs et tables, et facilite l'accès aux données et la transformation des données.

enregistrement - Un processus où l'on peut aligner géométriquement des cartes ou des images pour permettre d'avoir des cellules ou des caractéristiques correspondantes. Cela permet de relier des informations d'une image à une autre, ou d'une carte à une image, comme l'enregistrement d'une image de rendement sur une carte de sol pour déterminer si les sols influencent la réponse du rendement.

télédétection - L'acte de détection et/ou d'identification d'un objet, d'une série d'objets ou d'un paysage sans que le capteur soit en contact direct avec l'objet. Les formes les plus courantes sont la photographie aérienne couleur et infrarouge en couleur, l'imagerie satellitaire et la détection radar.

résolution - Un moyen de détecter la variation. En télédétection, on a une résolution spatiale (la variation causée par la distance séparant des pixels adjacents), une résolution spectrale (la variation de la plage de réponses spectrales couverte par une bande de longueur d'onde) et une résolution temporelle (la variation causée par le temps sur la même lieu).

constellation de satellites - Un système de 24 satellites appartenant au département américain de la Défense (DOD) qui peut déterminer l'emplacement à quelques centimètres près. Il y a généralement au moins 4 de ces satellites qui sont en vue 24 heures sur 24. Le DOD peut intentionnellement introduire une erreur dans le signal lors d'urgences nationales. Cette erreur appelée « Disponibilité sélective » permettrait une précision d'environ 50 yards sans correction différentielle.

échelle - Le rapport ou la fraction entre la distance sur une carte, un graphique ou une photographie et la distance correspondante au sol. Une carte topographique a une échelle de 1:24 000, ce qui signifie qu'un pouce sur la carte équivaut à 24 000 pouces (2 000 pieds) au sol.

gestion spécifique au site Utilisation d'équipements de haute technologie pour permettre à l'agriculteur/producteur d'évaluer en profondeur les conditions du terrain et les applications d'intrants pour aider à obtenir le meilleur retour financier possible.

Logiciel - Les programmes, procédures, algorithmes (ensemble de règles), et leur documentation associée, pour un système informatique.

données spatiales - Les données relatives à l'emplacement, la forme et la relation entre les caractéristiques géographiques.

carte thématique - Une carte liée à un sujet, un thème ou un sujet. Ces cartes mettent l'accent sur un seul sujet tel que le rendement, le type de sol ou la propriété foncière.

fichier de codage et de référencement géographique topologiquement intégré (TIGER) - La base de données numérique nationale développée par le US Bureau of the Census. Les fichiers TIGER contiennent des adresses postales et des limites de recensement avec les statistiques démographiques correspondantes.

système clé en main - Une référence aux systèmes matériels et/ou logiciels signifiant qu'ils sont prêts à être utilisés immédiatement et sont conçus, fournis à un coût et supportés par un groupe commercial.

UTM (Universal Transverse Mercator) - Une projection cartographique couramment utilisée qui utilise un ensemble de projections de Mercator transversales pour le globe qui sont divisées en 60 zones, chacune couvrant 6 degrés de longitude. Chaque zone a une origine du méridien central et une latitude de 0 degré.

Technologie à taux variable - Des instruments tels qu'un contrôleur à taux variable pour faire varier les taux d'application d'engrais, de pesticides et de semences au fur et à mesure que l'on se déplace dans un champ.

bande d'onde - Terme de télédétection utilisé pour décrire une gamme contiguë de longueurs d'onde d'énergie électromagnétique. Longueurs d'onde visibles (vues par l'œil humain) qui vont de 400 à 700 nanomètres. Les longueurs d'onde du proche infrarouge (NIR) sont comprises entre 700 et 2600 nanomètres.

cartes de rendement A representation of crop yields collected on-the-go by a harvester equipped with an instantaneous yield monitor. Each location/site (pixel) in a field is assigned a specific crop yield value.

yield monitoring - Regular intervals where a harvested weight has been obtained along with a GPS reading. A display of the weights every 1-3 seconds is translated to bushels/acre or yield providing a yield map. Moisture of the grain is obtained at the same time.

zoom - To enlarge or decrease the scale of an image that is being displayed. One can zoom out of a yield monitor image and enlarge it in a progressive scaling of the entire image or one can zoom in decreasing the scale.

z-value - A commonly used reference referring to elevation values. The z direction refers to upward direction on a 3-D chart or diagram.

Compiled by Chris J. Johannsen, Professor of Agronomy, Purdue University, [email protected]

Acknowledgment: A special thanks to all the friends and colleagues who provided additions, comments and corrections to this Glossary, originally published in October, 1995.

Partial funding for this effort received from Stennis Space Center, (NASA Grant NAG13-00001S).


3 GEO-PROCESSING OPERATION USING QUANTUM GIS (QGIS)

QGIS is used for doing GeoProcessing operations on Geo data. QGIS has an optional scripting support using python lan- guage. Using python plug-in in QGIS, we can add our own geo algorithms through script and apply them on data for pro- cessing. GeoProcessing tools are required for all the raster or vector data related to operations such as image manipulation, segmentation, analysis, filtering, geometry, feature extraction, creation, addition etc. In QGIS, Spatial query apply spatial operations like as Equals, Disjoint, Within, Overlaps, Intersects etc and store result in .qgs files. After applying some operation on raster or vector data and creating any map, it can then be stored using a project file. Therefore, a user can open the pro- ject again and do changes based on the requirement of the output. The data has been converted in different formats like
.shp to .csv, .csv to WKT, .shp to WKT, .shp to tiff, RGB to
GeoProcessing operation is applied on spatial data using GIS software like QGIS. Overlap of two small size of shape files using QGIS is very simple task in QGIS. All the data which is in multiKB size can be easily opened and all the processes can be easily performed on it. The result of the over- lapping of two shape file is generated in within 5 second. But there are some limitations in QGIS such as the size of data of about 50 MB or more cannot be opened and sometime its cre- ate some problem in software due to of which it gets hanged, only supports python plug-in for adding Geo-algorithm, after adding some layers on map area- QGIS becomes slow and freezes. But now a day, the data is generated periodically and in very large amount due to increase in number of internet users and machine to machine connections. In 1990, normal storage capacity of hardware was 1400 MB, transfer speed of data was 4.5Mbps and the entire drive could be read in 5 minutes. In 2010, storage capacity of hardware was 1 TB, transfer speed of data was 100MB/s and it requires 3 hours to read. Based on this we can say that storage capacity has grown exponentially but reading speed has very negligible effect. To overcome the above mentioned problem, distributive pro- cessing system is used and Hadoop is one of the example. To handle large Geodata in variety of format, it is not easy and feasible for any single node and many problems are encoun- tered such as heterogeneity of data, security issues and require high speed for transformation of data, scalability, manipula- tion of data, analysis of data, continuous requirement of more storage capacity and hardware etc [1]. Also using available tools of GIS like QGIS, ArcGIS, OpenJUMP etc, the large amount of data cannot be processed due to limitation of re- sources. A typical large size GeoProcessing of a raster or vec- tor data, it takes several minutes and such repeated attempts lead to system crash. Using distributed processing these prob- lems can be resolved very efficiently. As explained in section
2, for distribution of file we use Hadoop Distributed File Sys- tem (HDFS) and using MapReduce programming model, we can process these files at a same time and generate final output as per the user requirement in reasonable time.


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Obviously this is unlikely to work well due to the inconsistency of the RSSI value (bluetooth signal). However, this is the direction you may want to take it (adapted from lots of stackoverflow research):

I use a rolling filter with this whenever the beacons are ranged, using a kFilteringFactor of 0.1:

And I use this to get a rolling Accuracy value (in meters). (Thanks David!)

Calculate XY with Trilateration (Beacons 1, 2, and 3 are Beacon subclasses with pre-set X and Y values for location and distance is calculated as above).

The easiest way to get an exact location is to put one iBeacons at each point you care about, then have an iBeacon-aware app compare the "accuracy" field (which actually gives you a rough distance estimate i meters), and assume the user is at the iBeacon point with the lowest "accuracy" reading. Clearly, this approach will require a large number of iBeacons to give a precise location over a large floorplan.

Lots of folks have proposed triangulation-like strategies for using only a few iBeacons. This is much more complex, and there is no pre-built software to do this. While I have read a lot about people wanting or trying to do this, I have not heard any reports of folks pulling it off yet.

If you want to try this yourself, then you should realize that you are undertaking a bit of a science project, and there may be a great deal of time and effort needed to make it happen with unknown results.

Exact location is something that is unlikely to be achievable, but something within some tolerance values is certainly possible. I've not done extensive testing of this yet, but in a small 3x4m area, with three Beacons, you can get good positioning in ideal situations, the problem is that we don't normally have ideal situations!

The hard part is getting an accurate distance from the receiver to the iBeacon, RSSI (the received signal strength) is the only information we have, to turn this into a distance we use a measurement based on known signal strengths at various distances from the transmitter e.g. Qiu, T, Zhou, Y, Xia, F, Jin, N, & Feng, L 2012. This bit works well (and is already implemented with an average accuracy in the iOS SDK), but unfortunately environmental conditions such as humidity and other objects (such as people) getting between the receiver and transmitter degrade the signal unpredictably.

You can read my initial research presentation on SlideShare, which covers some basic environmental effects and shows the effect on the accuracy of measurement, it also references articles that explain how RSSI is turned into distance, and some approaches to overcome the environmental factors. However in a retail situation the top tip, is to position the iBeacons on the ceiling as this reduces the number of Human obstructions.

Trilateration is basically the same whatever you do, I've been using Gema Megantara's version. To improve the positioning further a technique will be needed that takes environmental conditions into account e.g. Hyo-Sung & Wonpil 2009.

The solution is a technique called trilateration. There is a decent wiki article on it.

If you assume that all the beacons and the receiver are on the same plane you can ignore the Z dimension and it simplifies to circles.

The math is still kind of messy. You'd have to do some matrix math on the positions of the beacons to shift one beacon to the origin and put a second beacon on the x axis, and then apply the inverse of your matrix to the result to convert it back to "real" coordinates.

The big problem is that the "accuracy" (aka distance) value is anything but accurate. Even in a wide open space with no interference, the distance signals vary quite a bit. Add any interference (like from your body holding the phone even) and it gets worse. Add walls, furniture, metal surfaces, other people, etc, and it gets really wonky.

I have it on my list of things to do to write trilateration code, measure out a grid in my yard (when the weather warms up), take a tape measure, and do some testing.

The problem with all of this is that the RSSI signal you get back is extremely volatile. If you simply take the raw RSSI you will get very unreliable answers. You need to somehow process the data you get back before you run it through any triangulations, and that means either 1)averaging, or 2)filtering (or both). If you don't, you may get "IMMEDIATE" proximity response even though you are in fringe areas.

Bluetooth Low Energy (4.0) alone is not a robust indoor location and mapping technology, it will most likely become part of the fabric of indoor location technologies, in much the same way wi-fi signals are used to add fidelity to GPS signals in cities. Currently iBeacon can really only be used for fairly nebulous nodes indoors, like 'the shoe department' (assuming a large store)

I expect via the 'iBeacon' service (or something alternatively-named), Apple are working on high-resolution indoor location for app developers. You need look no further than their purchase of WifiSLAM, in mid 2013, for evidence. As yet, iBeacon and any other solely BLE technology is not going to give you precise indoor location. (Perhaps if you blanket the store with beacons, and combine a probabilistic model with a physical model, you could do it, but not with any practically-implementable beacon strategy.)

Also of note, is the discussion around Nokia's next-gen BLE HAIP (High-Accuracy Indoor Positioning) version http://conversations.nokia.com/2012/08/23/new-alliance-helps-you-find-needle-in-a-haystack/

Basically accurate indoor positioning doesn't exist in the wild yet, but it's about to.

18 months ago. To John Doe, I don't think the solution will be simple, I think it will be quite complex. &ndash Zach Dennis May 21 '14 at 15:17

We did use gimbal's ibeacons for indoor localization in a 6mx11m area. The RSSI fluctuation was a major issue that we handled through particle filtering. The code for the project can be found at https://github.com/ipapapa/IoT-MicroLocation/. The github repository contains the iOS application as well as a java based apache tomcat server. While we did get an accuracy as high as 0.97 meters, it is still very challenging to use beacons for micro-location purposes.Check the paper http://people.engr.ncsu.edu/ipapapa/Files/globecom2015.pdf which has been accepted for publication in IEEE Globecom conference.

To determine the user's position based on surrounding iBeacons, which have to stay at fixed positions, it is possible by signal strength triangulation. Take a look at this thesis about Bluetooth Indoor Positioning -)

Certainly if you can measure the exact position(lat/lon) of any individual iBeacon - that could be included in the beacons message. But assuming a stationary location - obviously this only need to be done once. Sort of an independent "calibration" exercise - which could itself be automated.

When discussing positioning, you need to first define your needs more concretely.

Computer/GPS geeks will assume you want accuracy down to the millimeter, if not finer, so they will either provide you with more information then you need - or tell you it can't be done[both viable answers].

However, in the REAL WORLD, most people are looking for accuracy of at most 3 feet[or 1 meter] - and most likely are willing to accept accuracy of within 10 feet[ie visual distance].

iOS already provides you with that level of accuracy - their api gives you the distance as "near, medium, far" - so within 10 feet all you need to check is that the distance is "near" or "medium".

If your needs go beyond that, then you can provide the custom functionality quite easily. You have 32 bits of information[major and minor codes] That is more then enough information to store the lattitude and longitude of each ibeacon IN the beacon itself using Morton Coding, http://www.spatial.maine.edu/

As long as altitude[height] is not a factor and no beacon will be deployed within 1 meter of another beacon - you can encode each lat/long pair into a single 32 bit integer and store it in the major and minor code.

Using just the major code, you can determine the location of the beacon[and hence the phone] to within 100 meters[conservatively]. This means that many beacons within the same 100 meter radius will have the SAME major code.

Using the minor code, you can determine the location of the beacon to within 1 meter, and the location of the phone to within 10 feet.

The code for this is already written and widely available - just look for code that demonstrates how it is "impossible" to do this, ignore what the comments about it not being possible since their focused on precision to a greater degree then you care about.

**Note: as mentioned in later posts, external factors will affect signal strength - but again this is likely not relevant for your needs. There are 3 'distances' provided by the iphone sdk, "close, near, far".

Far is the problematic one. Assume a beacon with a 150 foot range. Check with an iphone to determine what the 2 close distances are ideally. assume within 5 feet is "close" and 15 feet is "near".

If phone A is near to Beacon B[which has a known location] then you know the person is within 15 feet of point X. If there is a lot of interference, they may be 3 feet away, or they may be 15 feet, but in either case it is "within 15 feet". C'est tout ce dont vous avez besoin.

By the same token, if you need to know if they are within 5 feet, then you use the "close" measurement.

I firmly believe that 80% of all positioning needs is provided by the current scheme - where it is not then you do your initial implementation with the limitation as a proof of concept and then contact one of the many ibeacon experts to provide the last bit of accuracy.


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Process automation

So, now we know how to make the necessary requests however manual break-up of the server response (in JSON/XML view) is not an entertaining thing to do. It’s far more convenient to create a small script that will do that for you. And again we use Python 2.7. The procedure is the following: you search all the photos within the given radius of coordinates and time interval. Consider that the amount of resulting photos is limited. So, for a large time interval you need to make several requests with intermediate time intervals (the very date_increment). Consider also coordinates inaccuracy and don’t use a radius of several meters. Don’t forget that the time should be in timestamp format.

Let’s start coding. First, let’s connect all necessary libraries:

Write the functions for getting data from API through HTTPS. By means of the sent function arguments, you form a GET-request and return the server response with a string.

Let’s also code timestamp converting function to improve it:

Now, let’s split the time interval, save the results in HTML-file, and then, write the principal image search logic The function looks bulky, but the most difficult thing in it is to split the time interval into blocks. As for the rest, it’s a usual JSON parsing and saving the data in HTML.

HTML-format is chosen for a reason. It lets you indicate a link to the images instead of saving them separately. When starting the results page in browser, the images will be loaded automatically.
Let’s write the same function for Vkontakte.

And the function invocations, of course:

The results of our script work are in console

One of the Instagram parsing results


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Even though iBeacons are relatively simple to use, trilateration done with them is far from that. The standard is meant for simply determining your current location zone from the nearest beacon. The zones are: immediate (0-0,5m), near (0,5-2m), far (2-20m). Due to the instability of the signal, it is difficult to obtain more precise location data.

That being said, there are a couple of companies that I know, who have worked with that issue: Estimote (Estimote Indoor SDK) and Steerpath. Maybe looking at those two solutions could help you get started with your project.


Bilateration using longitude, latitude - Geographic Information Systems

Location and attributes for samples of petroleum seeps and produced oils, coastal and offshore central and southern California (caseeps11sir.shp) Version 1.0, January 30, 2012 vector digital data Thomas D. Lorenson Ira Liefer Florence Wong Robert J. Rosenbauer Pamela L. Campbell Angela Lam Frances D. Hostettler Jens Greinert David P. Finlayson Eliza S. Bradley Bruce P. Luyendyk

Biomarker Chemistry and Flux Quantification Methods for Natural Petroleum Seeps and Produced Oils, Offshore Southern California Version 1.0, January 30, 2012 USGS Scientific Investigations Report USGS SIR 2011-5210

These data are intended for science researchers, students, policy makers, and the general public. Les données peuvent être utilisées avec un logiciel de systèmes d'information géographique (SIG) pour afficher des informations géologiques et océanographiques.

Additional information about the field activities from which this data set was derived are available online at > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/z/z206sc/html/z-2-06-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/g/g107sc/html/g-1-07-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/z/z107sc/html/z-1-07-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/s/s1a08sc/html/s-1a-08-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/s/s1b08sc/html/s-1b-08-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/s/s409sc/html/s-4-09-sc.meta.html> > <http://walrus.wr.usgs.gov/infobank/s/s1310sc/html/s-13-10-sc.meta.html> > > <http://walrus.wr.usgs.gov/research/projects/oilandgasseep.html#tasks> Any use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government. Bien que ce fichier de métadonnées conforme au Federal Geographic Data Committee soit destiné à documenter l'ensemble de données sous une forme non exclusive, ainsi qu'au format ArcInfo, ce fichier de métadonnées peut inclure une terminologie spécifique à ArcInfo. en 1996 2010 ground condition

None planned -124.289960 -117.280104 40.374210 32.827345 -124.289960 -117.182370 32.680980 40.374210 Rien Monterey Formation acoustic anomaly active hydrocarbon seep beach tar biomarker carbon isotope chemometric fingerprint chemometric model chirp high-resolution seismic reflection coastal geology depositional environment geologic age hydrocarbon gas plume hydrocarbon seep lithologie multivariate statistics natural offshore oil seep natural tar oil slick organic geochemistry passive hydrocarbon seep petroleum system history platform oil production oil seafloor tar mound sidescan sonar tar whip tarball water column anomaly Catégorie de sujet ISO 19115 environnement geoscientificinformation océans NASA Global Change Master Directory (GCMD) Science Keywords SOLID EARTH > NATURAL RESOURCES > PETROLEUM NASA Global Change Master Directory (GCMD) Instrument Keywords SEISMIC REFLECTION PROFILERS SIDE-SCAN SONAR


Bilateration using longitude, latitude - Geographic Information Systems

Géocodage is a task which involves multiple datasets and processes, all of which work together. A geocoder is made of two important components: a reference dataset and the géocodage algorithme. Each of these components are made up of sub-operations and sub-components. Without understanding how these géocodage processes work, it is difficult to make informed business decisions based on geocoding.

The UCDP/AidData Géocodage Methodology can be freely downloaded on the Open.AidData website.

The early 2000s saw the rise of Coding Accuracy Support System (CASS) address standardization. The CASS certification is offered to all software vendors and advertising mailers who want the United States Postal Services (USPS) to assess the quality of their address-standardizing software. The annually renewed CASS certification is based on delivery point codes, ZIP codes, and ZIP+4 codes. Adoption of a CASS certified software by software vendors allows them to receive discounts in bulk mailing and shipping costs. They can benefit from increased accuracy and efficiency in those bulk mailings, after having a certified database. In the early 2000s, géocodage platforms were also able to support multiple datasets.

The proliferation and ease of access to géocodage (and reverse-geocoding) services raises privacy concerns. For example, in mapping crime incidents, law enforcement agencies aim to balance the privacy rights of victims and offenders, with the public's right to know. Law enforcement agencies have experimented with alternative géocodage techniques that allow them to mask a portion of the locational detail (e.g., address specifics that would lead to identifying a victim or offender). As well, in providing online crime mapping to the public, they also place disclaimers regarding the locational accuracy of points on the map, acknowledging these location masking techniques, and impose terms of use for the information.

Because of this, it is quite important to avoid using interpolated results except for non-critical applications. Interpolated géocodage is usually not appropriate for making authoritative decisions, for example if life safety will be affected by that decision. Emergency services, for example, do not make an authoritative decision based on their interpolations an ambulance or fire truck will always be dispatched regardless of what the map says.

Some popular "global place codes" as ISO 3166-1 alpha-2 for administrative regions or Longhurst code for ecological regions of the globe, are partial in globe's coverage. By other hand, any set of cell-identifiers of a specific DGG can be used as "full-coverage place codes". Each different set of IDs, when used as a standard for data interchange purposes, are named "geocoding system". There are many ways to represent the value of a cell identifier (cell-ID) of a grid: structured or monolithic, binary or not, human-readable or not. Supposing a map feature, like the Singapore's Merlion fountaine (

5m scale feature), represented by its minimum bounding cell or a center-point-cell, the cell ID will be:

Géocodage — a subset of Geographic Information System (GIS) spatial analysis — has been a subject of interest since the early 1960s.

Geocoded locations are useful in many GIS analysis, cartography, decision making workflow, transaction mash-up, or injected into larger business processes. On the web, géocodage is used in services like routing and local search. Geocoding, along with GPS provides location data for geotagging media, such as photographs or RSS items.

This current decade has seen vendors fully supporting géocodage and reverse géocodage globally. Cloud-based géocodage application programming interface (API) and on-premises géocodage has allowed for a greater match rate, greater precision, and greater speed. There is now a popularity in the idea of géocodage being able to influence business decisions. This is the integration between the géocodage process and business intelligence.

2008 and 2009 saw the growth of interactive, user-oriented géocodage platforms — namely MapQuest, Google Maps, Bing Maps, and Global Positioning Systems (GPS). These platforms were made even more accessible to the public with the simultaneous growth of the mobile industry, specifically smartphones.

In the late 1970s, two main public domain géocodage platforms were in development: GRASS GIS and MOSS. The early 1980s saw the rise of many more commercial vendors of géocodage software, namely Intergraph, ESRI, CARIS, ERDAS, and MapInfo Corporation. These platforms merged the 1960s approach of separating spatial information with the approach of organizing this spatial information into database structures.

Containing address ranges instead of individual addresses, TIGER has since been implemented in nearly all géocodage software platforms used today. By the end of the 1990 Census, TIGER "contained a latitude/longitude-coordinate for more than 30 million feature intersections and endpoints and nearly 145 million feature ‘shape’ points that defined the more than 42 million feature segments that outlined more than 12 million polygons."

The end of the 20th century had seen géocodage become more user-oriented, especially via open-source GIS software. Mapping applications and geospatial data had become more accessible over the Internet.

L'avenir de géocodage also involves three-dimensional geocoding, indoor geocoding, and multiple language returns for the géocodage plates-formes.

A very common error is to believe the accuracy ratings of a given map's geocodable attributes. Such accuracy as quoted by vendors has no bearing on an address being attributed to the correct segment or to the correct side of the segment, nor resulting in an accurate position along that correct segment. Avec le géocodage process used for U.S. Census TIGER datasets, 5-7.5% of the addresses may be allocated to a different census tract, while a study of Australia's TIGER-like system found that 50% of the geocoded points were mapped to the wrong property parcel. The accuracy of geocoded data can also have a bearing on the quality of research that uses this data. One study by a group of Iowa researchers found that the common method of géocodage using TIGER datasets as described above, can cause a loss of as much as 40% of the power of a statistical analysis. An alternative is to use orthophoto or image coded data such as the Address Point data from Ordnance Survey in the UK, but such datasets are generally expensive.

In 1986, Mapping Display and Analysis System (MIDAS) became the first desktop géocodage software, designed for the DOS operating system. Géocodage was elevated from the research department into the business world with the acquisition of MIDAS by MapInfo. MapInfo has since been acquired by Pitney Bowes, and has pioneered in merging géocodage with business intelligence allowing location intelligence to provide solutions for the public and private sectors.

Beginning in 2005, géocodage platforms included parcel-centroid geocoding. Parcel-centroid géocodage allowed for a lot of precision in géocodage an address. For example, parcel-centroid allowed a geocoder to determine the centroid of a specific building or lot of land. Platforms were now also able to determine the elevation of specific parcels.

Reverse géocodage is the process of back (reverse) coding of a point location (latitude, longitude) to a readable address or place name. This permits the identification of nearby street addresses, places, and/or areal subdivisions such as neighbourhoods, county, state, or country. Combined with géocodage and routing services, reverse géocodage is a critical component of mobile location-based services and Enhanced 911 to convert a coordinate obtained by GPS to a readable street address which is easier to understand by the end user.

In rural areas or other places lacking high quality street network data and addressing, GPS is useful for mapping a location. For traffic accidents, géocodage to a street intersection or midpoint along a street centerline is a suitable technique. Most highways in developed countries have mile markers to aid in emergency response, maintenance, and navigation. It is also possible to use a combination of these géocodage techniques — using a particular technique for certain cases and situations and other techniques for other cases. Contrairement à géocodage of structured postal address records, toponym resolution maps place names in unstructured document collections to their corresponding spatial footprints.

Relative input data are the textual descriptions of a location which, alone, cannot output a spatial representation of that location. Such data outputs a relative geocode, which is dependent and geographically relative of other reference locations. An example of a relative geocode is address-interpolation using areal units or line vectors. "Across the street from the Empire State Building" is an example of a relative input data. The location being sought cannot be determined without identifying the Empire State Building. Géocodage platforms often do not support such relative locations, but advances are being made in this direction.


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