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Quelles données de démonstration les Flex Viewers utilisent-ils pour créer des profils d'altitude ?

Quelles données de démonstration les Flex Viewers utilisent-ils pour créer des profils d'altitude ?


J'ai posé une question similaire il y a un an ou deux ici : les données du profil d'élévation dans Flex Viewer 3.0 d'Arc peuvent-elles être exportées ? qui semble ne pas avoir de réponse.

Une autre question concernant le Flex Viewer (3.3 maintenant) est de savoir où récupère-t-il les données de démonstration pour ces images de profil d'élévation statique qu'il crée ? Ces données de démonstration sont-elles un WMS pouvant être utilisé dans ArcGIS Desktop ?


Il est géré par un service de géotraitement esri, qu'il est recommandé de mettre à jour à partir de l'ancien service.
La page de détails mentionne de nombreuses bonnes informations de référence.


Modèle numérique d'élévation - Quad 192 - MONADNOCK MOUNTAIN, NH

Le DEM est formaté comme un enregistrement d'en-tête ASCII (enregistrement A), suivi d'une série d'enregistrements de profil (enregistrements B) dont chacun comprend un en-tête d'enregistrement B court suivi d'une série d'élévations d'entiers ASCII pour chaque profil. Le dernier enregistrement physique du DEM est un enregistrement de précision (enregistrement C).

Les DEM de 7,5 minutes fournis via GRANIT sont des fichiers standard USGS de 7,5 minutes retraités pour se conformer aux normes GRANIT, comme décrit ci-dessous. Les valeurs d'élévation sont indiquées en pieds et sont espacées à des intervalles de 30 mètres le long et entre chaque profil. Objectif: Les DEM peuvent être utilisés comme données sources pour générer des orthophotos numériques et/ou comme couches dans les systèmes d'information géographique pour l'analyse des sciences de la Terre (par exemple, contour, pente, dérivés d'ombrage). Information supplémentaire: Tuile de distribution des données : quadrangle de 7,5 minutes.

Notez que les DEM sont dans un format de fichier ASCII, par ex. format USGS DEM standard et nécessitent une conversion pour être utilisé dans les packages SIG standard. La plupart des packages fourniront un utilitaire pour effectuer cette conversion. Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_Dates/Heures : Date de début: 19790701 Fin: Cadeau Currentness_Reference : État du sol Statut: Le progrès: Au travail Maintenance_and_Update_Frequency : Irrégulier Domaine spatial: Bounding_Coordinates : West_Bounding_Coordinate : -72.125 East_Bounding_Coordinate : -72.000 North_Bounding_Coordinate : 42.875 South_Bounding_Coordinate : 42.750 Mots clés: Thème: Thesaurus_Keyword_Thesaurus : Rien Theme_Keyword : DEM Theme_Keyword : Modèle d'élévation numérique Theme_Keyword : Modèle numérique de terrain Theme_Keyword : Hypsographie Theme_Keyword : Altitude Theme_Keyword : Hauteur Theme_Keyword : Ligne de contour Theme_Keyword : Contours numériques Endroit: Place_Keyword_Thesaurus : Rien Lieu_Mot-clé : États Unis Lieu_Mot-clé : Nord-Est Lieu_Mot-clé : Nouvelle-Angleterre Lieu_Mot-clé : New Hampshire Lieu_Mot-clé : MONTAGNE MONADNOCK, NH Access_Constraints : Rien Use_Constraints : Pas pour un usage légal. Point de contact: Coordonnées: Contact_Organization_Primary : Contact_Organisation : Centre de recherche sur les systèmes complexes Personne de contact: Gestionnaire de base de données GRANIT Contact_Position : Gestionnaire de base de données GRANIT Adresse de contact: Type d'adresse: adresse postale et physique Adresse: Morse Hall, Université du New Hampshire Ville: Durham État ou province: NH Code postal: 03824 De campagne: nous Contact_Voice_Téléphone : 603-862-1792 Contact_Fac-similé_Téléphone : 603-862-0188 Contact_Electronic_Mail_Address : [email protected] Heures_de_service : 8h30-17h, HNE Parcourir_Graphique : Browse_Graphic_File_Name : <URL:http://www.granit.sr.unh.edu/cgi-bin/load_file?PATH=/data/database/d-webdata/dem/browse.gif> Browse_Graphic_File_Description : fichier image gif Browse_Graphic_File_Type : gif Data_Set_Crédit : Base de données GRANIT Native_Data_Set_Environment : DEM ASCII

Données_Qualité_Informations : Attribut_Précision : Attribute_Accuracy_Report : La précision d'un DEM dépend du niveau de détail de la source et de l'espacement de la grille utilisé pour échantillonner cette source. Le principal facteur limitant pour le niveau de détail de la source est l'échelle des matériaux sources. La sélection appropriée de l'espacement de la grille détermine le niveau de contenu qui peut être extrait d'une source donnée lors de la numérisation. Logical_Consistency_Report : La fidélité des relations encodées dans la structure de données du DEM est automatiquement vérifiée à l'aide d'un logiciel USGS à la fin du cycle de production de données. Le test vérifie la pleine conformité à la spécification DEM. (Notez, cependant, que GRANIT a retraité les données depuis la récupération de l'USGS, comme indiqué dans la section Description du processus.) Completeness_Report : Le DEM est inspecté visuellement pour s'assurer qu'il est complet sur un système de visualisation et de modification du DEM dans le but d'effectuer un contrôle qualité final et, si nécessaire, de modifier le DEM. Le format physique de chaque modèle numérique d'élévation est validé pour l'exhaustivité du contenu et la cohérence logique pendant le contrôle de la qualité de la production et avant l'archivage dans la base de données cartographiques numériques nationales.

Les DEM de niveau 2 peuvent contenir des zones vides dues à des interruptions des contours dans le graphique source ou le DLG. Les poteaux de la grille d'élévation de la zone vide reçoivent la valeur de -32 767. De plus, des zones d'élévation suspectes peuvent exister dans le MNT mais ne sont pas spécifiquement identifiées. Les zones suspectes peuvent être localisées sur le graphique source sous la forme d'une "surface perturbée", symbolisée par des contours surimprimés avec des motifs de surface photorévisés ou autres. Précision_positionnelle : Précision_horizontale_positionnelle : Horizontal_Positional_Accuracy_Report : La précision horizontale du DEM est exprimée sous la forme d'une erreur quadratique moyenne estimée (RMSE). L'estimation de la RMSE est basée sur des tests de précision horizontale des matériaux sources du DEM qui sont sélectionnés comme étant égaux ou inférieurs à l'erreur horizontale RMSE prévue du DEM. Le test de la précision horizontale des matériaux sources est réalisé en comparant les coordonnées planimétriques (X et Y) de points au sol bien définis avec les coordonnées des mêmes points déterminées à partir d'une source de plus grande précision. Précision_de_position_verticale : Vertical_Positional_Accuracy_Report : La statistique RMSE verticale est utilisée pour décrire la précision verticale d'un DEM, englobant à la fois les erreurs aléatoires et systématiques introduites lors de la production des données. Le RMSE est codé dans l'élément numéro 5 de l'enregistrement C du DEM. La précision est calculée par une comparaison des élévations interpolées linéaires dans le DEM avec les élévations connues correspondantes. Les points de test sont bien répartis, représentatifs du terrain, et ont des élévations réelles avec des précisions bien en deçà des critères de précision DEM. Les points de test acceptables comprennent, par ordre de préférence : le contrôle sur le terrain, les points de test aérotriangulés, les élévations ponctuelles ou les points sur les contours des cartes sources existantes avec un intervalle de contour approprié. Un minimum de 28 points de test par DEM est requis pour calculer le RMSE, qui est composé d'un seul test utilisant 20 points intérieurs et 8 points de bord. Les points de bord sont ceux qui sont situés le long, au niveau ou à proximité des lignes nettes du quadrilatère et sont considérés par l'éditeur comme étant utiles pour évaluer la précision du bord du MNT. La collecte des données des points de test et la comparaison du DEM avec l'hypsographie quadrangulaire sont effectuées par les unités de contrôle de la qualité au sein de l'USGS.

Il existe trois types d'erreurs verticales DEM, les erreurs systématiques et aléatoires. Ces erreurs sont réduites en ampleur par l'édition mais ne peuvent pas être complètement éliminées. Les erreurs de gaffe sont ces erreurs de proportions majeures et sont facilement identifiées et supprimées lors de l'édition interactive. Les erreurs systématiques sont les erreurs qui suivent un schéma fixe et sont introduites par les procédures et les systèmes de collecte de données. Ces artefacts d'erreur incluent : des décalages d'élévation verticale, une mauvaise interprétation de la surface du terrain en raison d'arbres, de bâtiments et d'ombres, ainsi que des crêtes, des sommets, des bancs ou des stries fictifs. Les erreurs aléatoires résultent de causes inconnues ou accidentelles.

Les DEM sont édités pour représenter correctement les surfaces d'élévation qui correspondent aux masses d'eau de taille spécifiée.

DEM de niveau 1 : Un RMSE de 7 mètres ou moins est la norme de précision souhaitée. Un RMSE de 15 mètres est le maximum autorisé. Un DEM de 7,5 minutes à ce niveau a une tolérance d'erreur d'altitude absolue de 50 mètres (environ trois fois le RMSE de 15 mètres) pour les erreurs d'aberration pour tout nœud de grille par rapport à l'altitude réelle. Tout réseau de points dans le DEM ne peut pas englober plus de 49 élévations contiguës erronées de plus de 21 mètres (trois fois le RMSE de 7 mètres). Les erreurs systématiques conformes aux normes de précision indiquées sont tolérées.

DEM de niveau 2 : Un RMSE vertical de la moitié de l'intervalle de contour, déterminé par la carte source, est le maximum autorisé. Les erreurs systématiques ne peuvent pas dépasser un intervalle de contour, déterminé par la carte source, est le maximum autorisé. Les erreurs systématiques ne doivent pas dépasser un intervalle de contour spécifié par le graphique source. Les DEM de niveau 2 ont été traités ou lissés par souci de cohérence et édités pour supprimer les erreurs systématiques identifiables. Lignée: Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: US Geological Survey ou une autre agence de cartographie en coopération avec l'USGS Date de publication: Inconnu Titre: Modèles numériques d'élévation de 7,5 minutes Édition: 1 Geospatial_Data_Presentation_Form : carte Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Other_Citation_Details : Rien Lien_en ligne : <URL :http://edcwww.cr.usgs.gov/webglis> Larger_Work_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Base de données cartographique nationale Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Lien_en ligne : <URL :http://www.usgs.gov> Source_Scale_Denominator : 24000 Type_of_Source_Media : Fichier numérique Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_Dates/Heures : Date de début: 19790101 Fin: Cadeau Source_Currentness_Reference : Date de publication Source_Citation_Abbreviation : DEM-1 Source_Contribution : Les fichiers USGS DEM ont fourni les informations de base (à la fois horizontales et verticales) pour les DEM GRANIT. Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Lignes de contour numériques Édition: 1 Geospatial_Data_Presentation_Form : carte Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Other_Citation_Details : Rien Lien_en ligne : <URL :http://edcwww.cr.usgs.gov/webglis> Larger_Work_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Base de données cartographique nationale Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Lien_en ligne : <URL :http://www.usgs.gov> Source_Scale_Denominator : 24000 Type_of_Source_Media : Bande magnetique Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_Dates/Heures : Date de début: 19790101 Fin: Cadeau Source_Currentness_Reference : État du sol Source_Citation_Abbreviation : CONTOUR-2 Source_Contribution : Informations vectorielles hysographiques qui sont interpolées à des postes de grille réguliers pour former des grilles DEM avec un espacement de données UTM de 30 sur 30 mètres dans les limites de 7,5 minutes du DEM. Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Numéro d'identification avec photo Édition: 1 Geospatial_Data_Presentation_Form : Image de télédétection Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Other_Citation_Details : Rien Lien_en ligne : <URL :http://edcwww.cr.usgs.gov/webglis> Larger_Work_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Base de données cartographique nationale Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Lien_en ligne : <URL :http://www.usgs.gov> Type_of_Source_Media : Transparence Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_Dates/Heures : Date de début: Inconnu Fin: Cadeau Source_Currentness_Reference : État du sol Source_Citation_Abbreviation : PHOTO-2 Source_Contribution : Valeurs d'altitude Source_Information : Source_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: 19890101 Titre: Le contrôle du projet Édition: 1 Geospatial_Data_Presentation_Form : carte Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Other_Citation_Details : Rien Lien_en ligne : <URL :http://edcwww.cr.usgs.gov/webglis> Larger_Work_Citation : Citation_Information : Auteur: Commission géologique des États-Unis Date de publication: Inconnu Titre: Base de données cartographique nationale Publication_Informations : Publication_Lieu : Reston, Virginie Éditeur: Commission géologique des États-Unis Lien_en ligne : <URL :http://www.usgs.gov> Type_of_Source_Media : Bande magnetique Source_Time_Period_of_Content : Time_Period_Information : Plage_de_Dates/Heures : Date de début: Inconnu Fin: Cadeau Source_Currentness_Reference : état du sol Source_Citation_Abbreviation : CONTRLE-2 Source_Contribution : Points de contrôle au sol Marche à suivre: Description du processus: Les fichiers DEM source ont été retraités pour se conformer aux normes de la base de données GRANIT. Les éléments clés du traitement comprenaient :

- reprojeter les données spatiales des mètres UTM (Zone 18/19), NAD27 à NH State Plane feet, Zone 4676, NAD83. - standardiser toutes les valeurs Z aux pieds

Les étapes spécifiques appliquées à chaque fichier de données comprenaient les éléments suivants :

1. Les données pour chaque quad ont été récupérées sur le site Web de l'USGS au format STDS sous forme de fichier compressé (gzippé) goudronné. (<http://edcwww.cr.usgs.gov/doc/edchome/ndcdb/7_min_dem/states/NH.html>) 2. Les fichiers uniques ont été décompressés et détartrés dans des répertoires spécifiques à quatre. (utilisation : gunzip -c 30.2.nnnn.tar.gz | tar -xpvf - ) 3. Dans Imagine : a) Chargez les données *IDEN.DDF pour créer le fichier *.img b) Convertissez le fichier *.img en un Grille compatible Arc/Info 4. Dans Arc/Info : a) Exécutez STDSINFO et enregistrez les paramètres pertinents b) Exécutez PROJECTDEFINE sur la grille c) Vérifiez la taille des cellules de chaque grille et normalisez en mètres si nécessaire d) Reprojetez la grille sur NH State Plane feet, NAD83 e) Convertissez les unités Z de mètres en pieds, si nécessaire f) Convertissez toutes les valeurs de bord de leur valeur par défaut de -32767 en "no data" g) Exécutez LATTICEDEM pour reconvertir GRID au format ASCII DEM Source_Used_Citation_Abbreviation : DEM-1 Date de traitement: 19990301 Source_Produced_Citation_Abbreviation : Version 1 Processus_Contact : Coordonnées: Contact_Person_Primary : Contact_Organisation : Centre de recherche sur les systèmes complexes Personne de contact: Gestionnaire de base de données GRANIT Contact_Position : Gestionnaire de base de données GRANIT Adresse de contact: Type d'adresse: adresse postale et physique Adresse: Morse Hall, Université du New Hampshire Ville: Durham État ou province: NH Code postal: 03824 De campagne: nous Contact_Voice_Téléphone : 603-862-1792 Contact_Fac-similé_Téléphone : 603-862-0188 Contact_Electronic_Mail_Address : [email protected] Heures_de_service : 8h30-17h, HNE Marche à suivre: Description du processus: Toutes les étapes préliminaires du processus ont été réalisées par l'USGS dans le développement des DEM source, comme décrit ci-dessous.

Les procédures de production, l'instrumentation, le matériel et les logiciels utilisés dans la collecte des modèles numériques d'élévation (DEM) standard de l'U.S. Geological Survey (USGS) varient en fonction des systèmes utilisés sur les sites de production de l'entrepreneur, du coopérateur ou de la National Mapping Division (NMD). Cette étape du processus décrit, en général, le processus utilisé dans la production d'ensembles de données USGS DEM standard.

DEM de niveau 1 : les DEM de niveau 1 sont acquis par photogrammétrie par des techniques de profilage manuel ou de corrélation d'images du Programme national de photographie aérienne (NAPP) ou de photographies sources équivalentes. Les DEM de 30 minutes de niveau 1 peuvent être dérivés ou rééchantillonnés à partir de DEM de 7,5 minutes de niveau 1.

DEM de niveau 2 : les DEM de niveau 2 sont produits en convertissant des données de graphique linéaire numérique (DLG) d'hypsographie à l'échelle 1:24 000 et 1:100 000 au format DEM ou les DEM sont générés à partir de données vectorielles dérivées de fichiers raster numérisés de l'USGS 1 : Le contour de la série de cartes à l'échelle 24 000 ou à l'échelle 1: 100 000 se sépare.

DEM de niveau 3 : Les DEM de niveau 3 sont créés à partir de données DLG qui ont été intégrées verticalement avec toutes les catégories d'hypsographie, d'hydrographie, de ligne de crête, de ligne de rupture, de fichiers de drainage et de tous les réseaux de contrôle verticaux et horizontaux. La production de MNT de niveau 3 nécessite un système de logique incorporé dans les algorithmes d'interpolation du logiciel qui différencie clairement et interpole correctement entre les différents types de terrain, les densités de données et la distribution des données. Modification des masses d'eau : les surfaces DEM correspondant aux masses d'eau sont aplaties et affectées aux élévations de surface spécifiées ou estimées sur la carte. Les étendues d'eau sont définies comme des étangs, des lacs et des réservoirs qui dépassent 0,5 pouce à l'échelle de la carte et un drainage à double ligne qui dépasse 0,25 pouce à l'échelle de la carte. Les rives des plans d'eau sont dérivées soit d'un DLG hypsographique, soit d'une délimitation interactive à partir d'une série de cartes USGS à l'échelle 1:24 000 ou 1:100 000. Correspondance des bords : les jeux de données DEM dans une zone de projet (constitués d'un certain nombre de fichiers adjacents) sont appariés aux bords pour assurer la continuité de la surface du terrain entre les fichiers. La correspondance des bords est le processus de correction des valeurs d'altitude adjacentes le long des bords communs. L'objectif de l'appariement des bords est de créer des représentations de terrain plus précises en corrigeant l'alignement des crêtes et des drains, et la mise en forme topographique globale dans une zone de poteau de grille d'environ 25 à 30 rangées ou colonnes sur les deux bords.

Contrôle qualité : les DEM sont visualisés sur des systèmes d'édition interactifs pour identifier et corriger les bévues et les erreurs systématiques. Les DEM sont vérifiés pour le format physique et la cohérence logique dans les centres de production et avant l'archivage dans la base de données cartographiques numériques nationales (NDCDB) à l'aide du logiciel Digital Elevation Model Verification System (DVS). Source_Used_Citation_Abbreviation : CONTOUR-2, PHOTO-2, CONTRLE-2 Date de traitement: inconnu

Spatial_Data_Organization_Information : Direct_Spatial_Reference_Method : Raster Raster_Object_Information : Raster_Object_Type : Cellule de grille

Informations_de_référence_spatiale : Définition_du_système_de_coordonnées_horizontales : Planaire : Grid_Coordinate_System : Grid_Coordinate_System_Name : Système de coordonnées du plan d'état 1983 State_Plane_Coordinate_System : SPCS_Zone_Identifier : New Hampshire Transverse_Mercator : Scale_Factor_at_Central_Meridian : 0.999967 Longitude_of_Central_Meridian : -71.666667 Latitude_of_Projection_Origin : 42.500000 False_Easting : 984249.999900 False_Northing : 0.000000 Planar_Coordinate_Information : Planar_Coordinate_Encoding_Method : Ligne et colonne Coordinate_Representation : Abscisse_Résolution : 30 Résolution_ordonnée : 30 Planar_Distance_Units : mètres Geodetic_Model : Horizontal_Datum_Name : Système de référence nord-américain de 1983 Ellipsoïde_Name : GR 80 Demi-grand axe: 20925604.4720406 Denominator_of_Flattening_Ratio : 298.26


Options de profils itinérants

Il existe plusieurs options pour conserver les paramètres de profil utilisateur lorsque l'utilisateur se déconnecte :

  • Gestionnaire d'environnement dynamique VMware (DEM) – DEM est un produit très configurable qui est généralement préféré aux profils d'itinérance Persona et Microsoft. Il fonctionne à la fois sur les bureaux virtuels et les hôtes de session de bureau à distance.
    • Dans Horizon 2006 (8.0) et versions ultérieures, les fonctionnalités de personnalisation DEM sont disponibles dans toutes les éditions d'Horizon.
    • Dans Horizon 7, seul Horizon Enterprise Edition a droit à Dynamic Environment Manager de VMware.
    • VMware Dynamic Environment Manager (DEM) est le nouveau nom de VMware User Environment Manager (UEM). VMware a renommé User Environment Manager 9.9 et plus récent en DEM pour éviter toute confusion avec Workspace ONE Unified Endpoint Management (également UEM), qui est en fait la gestion de la mobilité AirWatch. User Environment Manager est parfois appelé “little UEM”, tandis qu'AirWatch est parfois appelé “big UEM”.
    • DEM conserve les paramètres d'applications spécifiques au lieu de conserver l'intégralité du profil. Les paramètres d'application enregistrés sont stockés dans des fichiers .zip séparés (aka archives de profil) pour chaque application afin que vous puissiez restaurer un fichier .zip sans affecter les autres fichiers .zip. Bon nombre de ces fichiers .zip d'archive de profil DEM peuvent être restaurés dans plusieurs versions de système d'exploitation, tandis que d'autres solutions de profil monolithique sont liées à une version de système d'exploitation spécifique.
    • DEM restaure les archives de profil en plus des autres solutions de profil. Une option est les profils obligatoires afin que tout ce qui n'est pas enregistré par DEM soit supprimé lors de la déconnexion.
    • Article 2118056 de la base de connaissances VMware Migrer VMware Persona Management vers VMware User Environment Manager.
    • VMware Persona n'est pas inclus dans Horizon 2006 (8.0) et plus récent. Si vous utilisez Persona dans Horizon 7, avant la mise à niveau, consultez VMware Tech Zone Modernisation de VDI pour un nouvel horizon à migrer hors de Persona.
    • VMware Persona est inclus dans toutes les éditions d'Horizon 7.
    • Cependant, Persona ne fonctionne pas sur les versions plus récentes de Windows 10, Persona ne fonctionne pas sur les agents Horizon RDSH et Persona ne fonctionne pas sur les clones instantanés.
    • En pratique, DEM est la seule option de profil viable de VMware, mais DEM nécessite Horizon 7 Enterprise Edition, ou une mise à niveau vers Horizon 2006 (8.0)
    • App Volumes nécessite Horizon Enterprise Edition.
    • App Volumes est une infrastructure distincte (par exemple, des serveurs distincts, des agents distincts) qui doit être créée, apprise, maintenue et prise en charge.
    • Les volumes inscriptibles sont stockés sous forme de fichiers .vmdk sur les banques de données vSphere. Pour la sauvegarde/restauration, vous pouvez répliquer les fichiers .vmdk dans plusieurs banques de données, y compris plusieurs centres de données.
    • Lorsque les volumes inscriptibles sont combinés avec DEM, les index de recherche Outlook peuvent être stockés sur les volumes inscriptibles.
    • Les volumes inscriptibles ne peuvent être montés que sur une seule machine Horizon Agent à la fois.
    • Dans Horizon 2006 (8.0) et versions ultérieures, Composer et les disques persistants sont obsolètes. Composer a été supprimé d'Horizon 2012 (8.1) et des versions ultérieures. Avant la mise à niveau, consultez VMware Tech Zone Modernisation de VDI pour un nouvel horizon à migrer hors de Persona.
    • Le disque persistant stocke uniquement le profil de l'utilisateur. Il ne stocke pas les applications installées par l'utilisateur. Si vous devez conserver les applications installées par l'utilisateur, implémentez plutôt des volumes inscriptibles App Volumes.
    • Les disques persistants nécessitent VMware Horizon Composer et ne sont pas disponibles avec les clones instantanés.
    • Les disques persistants ne sont qu'une option pour les pools d'affectation dédiée, ce qui signifie que les disques persistants ne flottent pas entre les machines. Les administrateurs peuvent détacher manuellement un disque persistant d'une machine et l'attacher à une autre machine.
    • Les disques persistants sont stockés sous forme de fichiers .vmdk sur les banques de données vSphere. Comment les sauvegarder et les restaurer, surtout s'ils ne sont pas actuellement montés sur une machine virtuelle en cours d'exécution ?
    • FSLogix est gratuit pour presque tous les clients de bureau virtuel et RDSH. Si vous n'avez pas de licence pour DEM, FSLogix est une alternative viable.
    • FSLogix est connu pour parcourir l'index de recherche Outlook et d'autres fichiers Office 365 spéciaux.
    • Le conteneur de profils FSLogix est très similaire aux disques persistants VMware et à la virtualisation de l'expérience utilisateur Microsoft en ce sens que l'intégralité du profil est stocké dans le fichier .vhdx. Attention à la consommation d'espace disque sur le partage de fichiers. Et l'accès simultané au .vhdx peut être difficile.
    • La configuration du conteneur de profil FSLogix est "définie et oubliée" car elle n'a pas besoin de configuration distincte pour chaque application.
    • Les profils itinérants de Microsoft entraînent des temps de connexion plus longs, car l'intégralité du profil est téléchargée avant que l'utilisateur ne puisse interagir avec le bureau ou l'application. Ce n'est pas un problème dans les autres solutions de profil itinérant.
    • Les profils itinérants de Microsoft ne fusionnent pas les paramètres de plusieurs sessions. Par conséquent, si vous avez des utilisateurs qui se connectent à plusieurs fermes RDS (ou plusieurs pools de postes de travail), chaque ferme RDS doit avoir des partages de profils itinérants distincts.

    Le code pour l'extraction du profil long de la rivière (LSDTopoTools), y compris le code de calcul du NCI, est disponible sur GitHub (https://github.com/sgrieve/concavity). Le code du modèle LONGPRO est disponible sur le système de modélisation communautaire de la dynamique de surface (https://csdms.colorado.edu/wiki/Model:LONGPRO). Le référentiel qui contient tout le code se trouve sur https://doi.org/10.5281/zenodo.3257656.

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    ATLAS/ICESat-2 L2A Données photoniques géolocalisées mondiales, version 4

    Cet ensemble de données (ATL03) contient la hauteur au-dessus de l'ellipsoïde WGS 84 (cadre de référence ITRF2014), la latitude, la longitude et l'heure pour tous les photons en liaison descendante par l'instrument ATLAS (Advanced Topographic Laser Altimeter System) à bord du satellite Ice, Cloud et Land Elevation. -2 (ICESat-2) observatoire. Le produit ATL03 a été conçu pour être une source unique pour toutes les données photoniques et les informations auxiliaires nécessaires aux produits ATLAS/ICESat-2 de niveau supérieur. En tant que tel, il comprend également les paramètres des engins spatiaux et des instruments et des données auxiliaires non explicitement requis pour l'ATL03.

    Il s'agit de la version la plus récente de ces données.

    Les modifications apportées à cette version incluent :

    • Ajout d'un indicateur par photon des conditions de saturation possibles et/ou des effets liés à l'instrument (quality_ph) permettant aux utilisateurs d'identifier facilement les photons qui ne sont probablement pas la vraie surface en raison de conditions de saturation et/ou de réflexions internes dans l'instrument ATLAS.
    • Amélioration des calculs de fraction de saturation pour near_sat_frac et full_sat_frac pour s'adapter au calcul de quality_ph.
    • Ajout de roulis, tangage et lacet à partir du fichier ANC04 POD et interpolation au taux de segment de géolocalisation. Ces paramètres fournissent aux utilisateurs les composants nécessaires pour déterminer l'orientation et l'altitude de l'engin spatial qui peuvent influencer la distance relative entre les faisceaux.
    • Remplacé GMDED2010 par le MERIT DEM de 3 secondes d'arc en tant que DEM global. ATL03 utilise des DEM de référence pour exclure les photons en dehors de la bande de télémétrie principale de la classification du signal afin de réduire le nombre de nuages ​​classés par inadvertance comme signal. La résolution spatiale de 3 secondes d'arc du MERIT DEM est une amélioration par rapport à la résolution de 7,5 secondes d'arc du GMTED2010, offrant de meilleures hauteurs de terrain, en particulier sur les régions boisées et les bassins fluviaux.
    • Changement du géoïde du système à marée moyenne EGM2008 au système sans marée EGM2008. Cela permet aux utilisateurs de re-référencer plus facilement les hauteurs de photons au-dessus du géoïde sans corrections supplémentaires, apportant une cohérence aux systèmes de marée sur ATL03.
    • Ajout de facteurs de conversion pour le géoïde et la marée de terre solide qui permettent une conversion facile de/vers des systèmes sans marée/marée moyenne permettant aux utilisateurs de convertir de manière flexible entre les systèmes de marée.

    Niveau de service COMPLET

    Données: Services de personnalisation des données vérifiés pour l'intégrité et la convivialité des données disponibles pour certaines données

    Documentation: Métadonnées clés et guide de l'utilisateur complet disponibles

    Assistance utilisateur : Assistance pour l'accès aux données et conseils d'utilisation sur l'utilisation des données dans les outils et les services de personnalisation des données


    La télédétection comme technologie pour surveiller les performances de réhabilitation dans le secteur minier

    À l'appui du récent atelier international sur la fermeture des mines, nous avons pensé explorer comment la télédétection peut aider les activités de fermeture et de réhabilitation des mines. La technologie de télédétection a amélioré la capacité d'acquérir des informations sur la Terre et ses ressources pour des évaluations mondiales, régionales et locales (Wu 2019)

    La NASA définit la télédétection comme un instrument qui a deux types principaux : actif et passif. Les capteurs fournissent leur propre source d'énergie pour éclairer les objets qu'ils observent. Ceci est réalisé en émettant un rayonnement dans la direction de la cible pour détecter et mesurer le rayonnement qui est réfléchi ou rétrodiffusé par la cible. Ils peuvent également détecter l'énergie naturelle (rayonnement) émise ou réfléchie par l'objet observé (NASA 2019). Au cours des 20 dernières années, il y a eu une amélioration significative dans le domaine de la télédétection qui rend cet outil très utile dans le suivi des performances de réhabilitation.

    Cet Insight décrit quelques outils et produits de télédétection qui peuvent être utilisés pour surveiller la réhabilitation et la revégétalisation dans le secteur des ressources.

    Satellites – L'outil le plus connu et le plus couramment utilisé en télédétection est le satellite. La contribution des Satellites à la télédétection se fait à travers des images qui aident à surveiller des zones, permettant d'identifier des phénomènes spécifiques, facilitant la prise de décisions complexes. Il existe plusieurs méthodologies de travail avec imagerie satellitaire qui soutiennent la réhabilitation de la mine, par exemple, les modèles numériques d'élévation peuvent être intégrés dans les projets de conception de relief, d'aménagement du territoire et de planification du paysage et aider à la gestion des eaux de surface et à la restauration de l'habitat. L'imagerie satellitaire fonctionne à différentes échelles, de sorte que les données peuvent être utilisées pour mieux planifier la fermeture de la mine.

    Figure 1 Satellite (En.wikipedia.org 2019)

    Véhicules aériens sans pilote (UAV) – De nos jours, les véhicules aériens sans pilote (UAV), communément appelés drones, ont gagné du terrain en tant qu'outil de télédétection principalement dans des secteurs tels que l'agriculture, la topographie et l'exploitation minière. Un faible coût, une haute précision et une efficacité de temps remarquable font des drones une méthode d'acquisition de données fiable pour la surveillance des zones minières. Des études ont montré que la zone de surveillance effective des UAV est d'environ 100 à 100 000 m2 et que l'erreur correspondante est d'environ 2 à 20 cm (Siebert S 2014). Au cours des 5 dernières années, les drones ont montré un grand potentiel pour la surveillance de petites ou de grandes zones. Les drones équipés de différents capteurs peuvent fournir des données pour une gamme d'activités de surveillance. Ils peuvent être utilisés dans l'arpentage du terrain et la modélisation 3D, l'évaluation des dommages aux sols et la surveillance écologique, la surveillance des risques géologiques et de la pollution, ainsi que l'évaluation de la remise en état des terres et de la restauration écologique.

    Figure 2 Le cadre des applications de drones dans la zone minière (Ren, H., Zhao, Y., Xiao, W. et al. Int J Coal Sci Technol, 2019)

    LIDAR– La télédétection à l'aide de relevés aéroportés de détection et de télédétection de la lumière (LiDAR) implique le processus d'extraction de la distance entre un avion et la surface de la Terre en mesurant le temps de trajet de l'impulsion laser émise (Glennie 2013). En utilisant cette technologie, on peut obtenir des informations tridimensionnelles très précises sur la surface de la Terre et créer des modèles numériques très détaillés. Cette méthode est utile pour surveiller les changements d'angle de pente et l'affaissement de la surface du sol au fil du temps. À l'aide de LiDAR, des nuages ​​de points collectés à différentes dates pour créer des modèles numériques d'élévation (DEM) qui indiquent la topographie. Ceux-ci peuvent être utilisés pour produire des cartes de différence d'altitude qui indiquent le mouvement vertical absolu de la surface du sol dans l'intervalle de temps entre les relevés (Mcclusky S & Tregoning 2013).

    Figure 3 Drone utilisant le LIDAR (Jacobs 2016)

    Caméras multispectrales L'imagerie multispectrale est une technique de télédétection collectant plus de deux canaux spectraux pour imager simultanément la cible au sol. De nombreux indicateurs tels que la chlorophylle, le rendement (Hardin PJ 2011) et l'indice de surface foliaire (Tian J 2017) peuvent être évalués. L'imagerie multispectrale montre également un grand potentiel pour l'établissement de la végétation, les maladies de la végétation ou des cultures et l'identification de l'utilisation des terres (Johansen K 2018). Il est possible de détecter des zones de stress végétal, avant même l'apparition des symptômes visuels. Avec le diagnostic en main, il est beaucoup plus simple d'envoyer un spécialiste sur le site cartographié pour prendre les mesures appropriées et résoudre le problème avant qu'il n'y ait une perte de végétation importante.

    Figure 4 Carte radiologique avec détecteur Kromek™ GR1 dans une ancienne mine d'uranium (Martin PG, Payton OD, Fardoulis JS et al, 2015)

    Comme nous l'avons vu, il existe un certain nombre de techniques pour collecter des informations de télédétection, le reste de cet Insight montre comment certains de ces outils peuvent être utilisés pour surveiller les activités de revégétalisation et de réhabilitation associées à l'exploitation minière.

    Réhabilitation minière

    La réhabilitation minière est le processus par lequel les zones précédemment minées sont ramenées à un certain degré de leur état naturel ou à un état qui peut soutenir une utilisation des terres post-exploitation prévue. (Industrie.gov.au. 2016).

    Figure 5 Zone de réhabilitation de la mine (ENGIE 2016)

    Dans la plupart des cas, une réhabilitation efficace nécessite une innovation significative pour identifier les opportunités d'utilisation des terres appropriées non seulement pour atténuer les risques pour l'environnement, la santé et la sécurité, mais aussi pour stimuler le développement économique après l'exploitation minière. Comme nous le savons, la réhabilitation de la mine peut être difficile lorsqu'on essaie d'équilibrer toutes les exigences des parties prenantes (Limpitlaw 2005).

    Les risques liés à la réhabilitation des mines peuvent nécessiter des outils pour surveiller la stabilité du relief et le succès de la revégétalisation à court et à long terme. Le suivi et l'analyse continus des zones revégétalisées aideront à déterminer la vitesse à laquelle les zones progressent vers l'utilisation des terres post-mine souhaitée et pourraient également mettre en évidence les lacunes évidentes (Vickers H, Gillespie M & Gravina, 2012) Pour surveiller le succès des pratiques de réhabilitation, les sociétés minières peuvent utiliser une combinaison d'observations sur le terrain et de technologies de télédétection (Felinks B, Pilarski M & Wiegleb G, 1998).

    Figure 6 Surveillance par drone (Andrew Nixon 2019)

    Suivi de la réhabilitation minière

    Pendant le processus de réhabilitation, des évaluations fondées sur des preuves sont souvent exigées par le gouvernement. L'utilisation d'outils de télédétection peut aider à prouver que les travaux de réhabilitation sont terminés, qu'ils sont de la qualité requise et que la mise en place de la revégétalisation progresse (Barker 2011).

    Figure 7 Vue 3D du nuage de points par appareil photo numérique (Chen J, Li K, Chang K et al, 2015)

    La première étape pour développer un programme efficace de surveillance de la réhabilitation est de comprendre quels sont les objectifs de réhabilitation et de revégétalisation. La pratique de pointe actuelle en Australie utilise largement les modèles d'érosion des sols et d'évolution du relief pour développer des profils de relief spécifiques au site et à l'objectif (Howard, EJ, Loch, RJ, Vacher, CA, 2011).

    En fin de compte, les résultats de la réhabilitation sont affectés par le climat local et l'érosivité des précipitations, l'érodabilité des matériaux utilisés pour construire la forme du sol, la couverture végétale probable et les changements résultants de la fonction du sol. Pour cette raison, il est important d'aligner les pentes du relief dans les zones à reproduire à celles du relief naturel dans les régions. Dans les zones à fortes précipitations, il existe une possibilité accrue de problèmes d'érosion, de risques de stabilité géotechnique et de mauvaise végétation établie en raison du mouvement du sol.

    Figure 8 Image de pente à l'aide du logiciel Mappa dans une zone minière (Aéronaves 2018)

    La télédétection peut être utilisée pour générer des modèles de contour et de terrain numériques qui peuvent identifier les problèmes d'érosion et de stabilité (Esri.com 2019). À partir d'un modèle numérique de terrain, des courbes de niveau peuvent être obtenues et utilisées pour le géotraitement et la génération d'une carte de pente. La modélisation numérique du terrain est également un outil utile pour surveiller l'érosion. C'est particulièrement le cas dans les premières années où des ravines d'érosion et des rigoles peuvent se former. Ce type de surveillance est utile pour surveiller la longueur, la profondeur et la largeur des ravins et des rainures et là où des activités correctives sont nécessaires.

    La figure 9 orthomosaïque montrant la présence d'un ravin d'érosion actif identifié par le programme de télédétection et les graphiques sur la droite montrent les profils en coupe d'un ravin actif (Industry.gov.au. 2016).

    Une autre fonctionnalité qui aide à la gestion de l'érosion est la création de photos en accéléré. Cet outil permet au gestionnaire foncier d'identifier les zones instables, telles que les zones de tassements, de fissures ou de terrain instable et de vérifier la matière première générée quotidiennement, en organisant les orthophotographies créées par le drone dans un ordre temporel. Il est également possible de calculer le volume de matériau perdu en raison de la formation de ravins et le calcul de la superficie. Le volume des gouttières peut représenter des zones d'instabilité du sol, cette perte de matière du sol affectera principalement la végétation et la faune.

    Figure 10 Illustration des caractéristiques (Lu, X., Li, Y., Washington-Allen, R., Li, Y., Li, H. et Hu, Q, 2017)

    Le suivi et l'évaluation des mesures de stabilité peuvent être adaptés aux risques spécifiques au site et aux critères d'achèvement, en particulier lorsque des objectifs quantitatifs ont été fixés.

    La surveillance de la végétation vise à évaluer comment la végétation s'établit, cela peut être évalué en surveillant la couverture végétale, la santé de la végétation et la richesse des espèces au fil du temps. La capture d'images répétée peut aider à suivre les performances des zones de rééducation. Le suivi de la végétation peut également être utilisé comme indicateur de l'établissement de l'habitat de la faune. Un vol de drone avec la caméra RVB intégrée combinée à des algorithmes intelligents dans le traitement peut estimer le nombre de plantes par hectare. (Drones.horusaeronaves.com 2019)

    Figure 11 Changement de couverture Woody avec appareil photo numérique Sony et capteur multispectral MicaSense RedEdge (Whiteside TG, Bartolo RE, 2018)

    Un autre outil utile est le capteur NDVI (Normalized Differences Vegetation Index). Ce capteur est souvent utilisé pour identifier la zone de stress de la végétation. Ce stress peut être causé par un drainage acide et/ou métallique ou des sols aux propriétés physiques ou chimiques médiocres. L'analyse temporelle et la comparaison avec une végétation analogue peuvent déterminer si la réhabilitation se dirige vers la végétation post-exploitation souhaitée.

    Si vous ou votre entreprise souhaitez explorer ce que le SIG peut faire pour vous ou mettre en œuvre un outil SIG, appelez Integrate Sustainability au 08 9468 0338 ou envoyez un e-mail à [email protected] car nous pouvons vous fournir une assistance et des conseils sur la rentabilité outils et processus.

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    CONCLUSIONS

    La topographie de l'éponte inférieure du bassin et de la chaîne dans le nord-ouest du Nevada semble être dans un état transitoire. Nos observations montrent que le niveau de base a considérablement baissé (∼220 m) depuis le Pliocène, ce qui a entraîné une vague d'incisions qui a formé des points de rupture fluviaux intramontagnards qui segmentent des tronçons de chenaux escarpés à proximité de failles et des pentes de collines des régions amont à gradient inférieur. Au fur et à mesure que les points de rupture ont migré vers l'amont, un volume de ∼0,5 km 3 de roche a été retiré des bassins versants du mur depuis ca. 5–0,1 Ma. Ces résultats sont étayés par un modèle de migration des nœuds combinés aux estimations existantes du taux d'érosion qui suggèrent que les nœuds se sont déplacés à des taux de 0,5 à 2 mm/an. Nous suggérons que ces phénomènes géomorphologiques résultent d'un glissement accru de failles sur plusieurs systèmes de failles normales, peut-être en réponse à l'évolution de la limite tectonique de l'ouest de l'Amérique du Nord et/ou à l'évolution des géométries des systèmes de failles. Les preuves géomorphologiques collectives sont cohérentes avec une phase de failles jusque-là non documentée en utilisant uniquement la thermochronologie. We suggest that catchment- to channel-scale geomorphic approaches such as those used here have the potential to improve constraints on fault-motion histories throughout the Basin and Range, bridging the gap between fault initiation and trench-based millennial time scales, and perhaps identifying more new phases of fault motion and topographic growth. Finally, our results bring up new questions and hypotheses about Pliocene–Quaternary landscape change in the Great Basin that we hope inspire future research.

    M. Ellis thanks the University of North Carolina Department of Geological Sciences Martin Fund, Geological Society of America, and Sigma Xi for financial support. Julia Ellis and Jim Mize provided valuable help in the field. We thank Andy Cyr, Karl Wegmann, and Sean Gallen for their advice and input and reviewers Nancye Dawers, Scott Miller, Michael Oskin, and an anonymous reviewer for their very constructive reviews.


    5 Conclusion

    This letter presented a new method to derive area-volume relationships for large reservoirs solely using readily available global elevation data. The new method was based on the regional similarity of area-volume relationships. The method used virtual reservoirs created in the vicinity of an existing reservoir to derive the area-volume relationship. Around an existing reservoir, five approximate locations for virtual reservoirs were selected according to three simple criteria. The exact dam location was then determined through an automated optimization algorithm. Finally, a power relationship was fitted through the aggregated area-volume plot. The fitted area-volume relationships were compared with bathymetric data from twelve reservoirs.

    Two variations of the method were tested. First, virtual reservoirs were placed in the same valley. Second, virtual reservoirs were placed in valleys around the existing reservoir. The same valley method always produced good results and was, therefore, preferable. Both variations significantly outperformed the global regression equation derived from the GRanD database. The new method predicted measured bathymetry with an average coefficient of determination R 2 = 0.93, which is significantly better than the GRanD regression equation, which has an average R 2 = 0.54 for the same reservoirs. The method opens the way to accurate reservoir characterization at global scale.


    Land suitability modeling for newly reclaimed area using GIS-based multi-criteria decision analysis

    Selecting the appropriate land use is one of the most important steps toward achieving sustainable development. The main objective of this research is to develop a new method to overcome the contradiction occurring when using the conventional methods to evaluate land suitability for newly reclaimed areas. A spatial model was developed to assess land suitability for wheat in El-Minia Governorate, Egypt, using integration of modeling and geographic information systems–based multi-criteria decision analysis (GIS-MCDA). Land suitability for wheat was performed using two approaches, namely the proposed model (GIS-MCDA) and the parametric method (square root). According to the square root, 75.0% of the study area was classified as not suitable, while the proposed model revealed that 20.5% of the study area was classified as highly suitable and 61.5% as moderately suitable. In order to examine the validity of the proposed model, a comparison was made between the obtained results of both the proposed model and the square root method with the actual yield of the wheat. The correlation coefficient (r) between actual yield and the estimated yield of the square root method was 0.46, while the proposed model gives higher value (r = 0.95), which proves the validity of the proposed model in estimating land suitability for wheat cultivation. The findings of this research revealed that the integration of modeling and GIS-MCDA adopted by the proposed model provides an effective and flexible technique contributing to improve land suitability assessment for wheat in newly reclaimed areas to be more accurate and reliable.

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    CONCLUSIONS

    Assuming an adequate, sustainable water supply, the Denver-Julesberg Basin has the highest capacity for large-scale geothermal power production near population centers where infrastructure currently exists. While not all oil-producing basins have the capability to produce electricity from geothermal brines with current technology, such as Illinois and Michigan, the need exists for offsetting energy production from power plants, many of which run on coal. Other forms of energy use, such as district heating and direct use, have the capacity to offset present power production and should not be ignored. Low-temperature power production, such as that found in North Dakota, is also of use with smaller binary power plants that can generate power locally for use in drilling and pumping oil.


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