Más

Cómo medir la similitud de los objetos SpatialLines


Creé dosSpatialLinesobjetos en R: .

Estos objetos se crearon de esta manera:

biblioteca (sp) xy <- cbind (x, y) xy.sp = sp :: SpatialPoints (xy) spl1 <- sp :: SpatialLines (list (Lines (Line (xy.sp), ID = "a")) )

Ahora quiero concluir de alguna manera que esta es la misma línea rotada y volteada, y que la diferencia entre ellas es igual a 0 (es decir, la forma es igual).

Para hacer eso, uno puede usarherramientas de mapaempaquetar y rotar la línea # 1, por ejemplo:

spl180 <- maptools :: elide (spl1, rotate = 180)

Luego, cada línea rotada debe verificarse contra la línea n. ° 2 usandorgeospaquete, por ejemplo:

hdist <- rgeos :: gDistance (spl180, spl2, byid = FALSE, hausdorff = TRUE)

Sin embargo, esta es una forma computacionalmente costosa de igualarSpatialLinesobjetos, especialmente si el número de objetos es de alrededor de 1000.

¿Hay alguna forma inteligente de hacer este trabajo?

PD Además, el enfoque descrito anteriormente no garantiza todas las posibles rotaciones y volteretas.

P.S2. Si la línea n. ° 1 se aleja con respecto a la línea n. ° 2, la diferencia entre la línea n. ° 1 y la n. ° 2 debe ser igual a 0.

ACTUALIZAR:


Cualquier método efectivo verdaderamente de propósito general estandarizará las representaciones de las formas para que no cambien por rotación, traslación, reflexión o cambios triviales en la representación interna.

Una forma de hacer esto es enumerar cada forma conectada como una secuencia alterna de longitudes de borde y ángulos (con signo), comenzando desde un extremo. (La forma debe ser "limpia" en el sentido de que no tenga bordes de longitud cero ni ángulos rectos.) Para hacer este invariante bajo reflexión, niegue todos los ángulos si el primero distinto de cero es negativo.

(Porque cualquier polilínea conectada de norte los vértices tendrán norte-1 bordes separados por norte-2 ángulos, lo he encontrado conveniente en elRcódigo a continuación para usar una estructura de datos que consta de dos matrices, una para las longitudes de los bordes$ longitudesy el otro para los ángulos,$ ángulos. Un segmento de línea no tendrá ningún ángulo, por lo que es importante manejar matrices de longitud cero en una estructura de datos de este tipo).

Estas representaciones pueden ordenarse lexicográficamente. Se deben tener en cuenta los errores de coma flotante acumulados durante el proceso de estandarización. Un procedimiento elegante estimaría esos errores en función de las coordenadas originales. En la siguiente solución, se utiliza un método más simple en el que dos longitudes se consideran iguales cuando difieren en una cantidad muy pequeña. sobre una base relativa. Los ángulos pueden diferir solo en una cantidad muy pequeña en términos absolutos.

Para hacerlos invariantes bajo la inversión de la orientación subyacente, elija la representación lexicográficamente más temprana entre la de la polilínea y su inversión.

Para manejar polilíneas de varias partes, organice sus componentes en orden lexicográfico.

Para encontrar las clases de equivalencia bajo transformaciones euclidianas, luego,

  • Crea representaciones estandarizadas de las formas.

  • Realice un tipo lexicográfico de las representaciones estandarizadas.

  • Haga una pasada por el orden clasificado para identificar secuencias de representaciones iguales.

El tiempo de cálculo es proporcional a O (n * log (n) * N) donde norte es el número de funciones y norte es el mayor número de vértices en cualquier entidad. Esto es eficaz.

Probablemente valga la pena mencionar de pasada que una agrupación preliminar basada en propiedades geométricas invariantes de fácil cálculo, como la longitud, el centro y los momentos de la polilínea alrededor de ese centro, a menudo se puede aplicar para agilizar todo el proceso. Solo es necesario encontrar subgrupos de características congruentes dentro de cada grupo preliminar. El método completo dado aquí sería necesario para formas que de otra manera serían tan notablemente similares que invariantes tan simples todavía no las distinguirían. Las características simples construidas a partir de datos ráster pueden tener tales características, por ejemplo. Sin embargo, dado que la solución dada aquí es tan eficiente de todos modos, si uno va a hacer el esfuerzo de implementarla, podría funcionar bien por sí sola.


Ejemplo

La figura de la izquierda muestra cinco polilíneas más 15 más que se obtuvieron de aquellas mediante traslación aleatoria, rotación, reflexión e inversión de la orientación interna (que no es visible). La figura de la derecha los colorea de acuerdo con su clase de equivalencia euclidiana: todas las figuras de un color común son congruentes; los diferentes colores no son congruentes.

Rsigue el código. Cuando las entradas se actualizaron a 500 formas, 500 formas extra (congruentes), con una media de 100 vértices por forma, el tiempo de ejecución en esta máquina fue de 3 segundos.

Este código está incompleto: porqueRno tiene un tipo lexicográfico nativo, y no tenía ganas de codificar uno desde cero, simplemente realizo la clasificación en la primera coordenada de cada forma estandarizada. Eso estará bien para las formas aleatorias creadas aquí, pero para el trabajo de producción se debe implementar una ordenación lexicográfica completa. La funciónorder.shapesería el único afectado por este cambio. Su entrada es una lista de formas estandarizadassy su salida es la secuencia de índices enseso lo arreglaría.

# # Crea formas aleatorias. # n. formas <- 5 # Formas únicas, hasta congruencia n. formas.nuevo <- 15 # Formas congruentes adicionales para generar p. media <- 5 # Número esperado de vértices por conjunto de formas. semilla (17) # Crear un forma reproducible del punto de partida aleatorio <- función (n) matriz (rnorm (2 * n), nrow = 2, ncol = n) formas <- lapply (2 + rpois (n.shapes, p.mean-2), shape .random) # # Moverlos aleatoriamente. # move.random <- función (xy) {a <- runif (1, 0, 2 * pi) reflexión <- sign (runif (1, -1, 1)) traducción <- runif (2, -8, 8 ) m <- matriz (c (cos (a), sin (a), -sin (a), cos (a)), 2, 2)% *% matriz (c (reflexión, 0, 0, 1), 2, 2) m <- m% *% xy + traslación if (runif (1, -1, 0) <0) m <- m [, dim (m) [2]: 1] return (m)} i <- muestra (longitud (formas), n. formas.nuevo, reemplazar = VERDADERO) formas <- c (formas, lapply (i, función (j) move.random (formas [[j]]))) # # Plot las formas. # range.shapes <- c (min (sapply (formas, min)), max (sapply (formas, max))) palette (gray.colors (longitud (formas))) par (mfrow = c (1,2) ) plot (range.shapes, range.shapes, type = "n", asp = 1, bty = "n", xlab = "", ylab = "") invisible (lapply (1: longitud (formas), función ( i) líneas (t (formas [[i]]), col = i, lwd = 2))) # # Estandariza la descripción de la forma. # estandarizar <- función (xy) {n <- dim (xy) [2] vectores <- xy [, -1, drop = FALSE] - xy [, -n, drop = FALSE] longitudes <- sqrt (colSums ( vectores ^ 2)) if (which.min (longitudes - rev (longitudes)) * 2  2) {vectores <- vectores / rbind (longitudes, longitudes) perps <- rbind (-vectores [2,], vectores [1,]) ángulos <- sapply (1: (n-2), función (i) { coseno <- suma (vectores [, i + 1] * vectores [, i]) seno <- suma (perps [, i + 1] * vectores [, i]) atan2 (seno, coseno)}) i <- min (que (ángulos! = 0)) ángulos <- signo (ángulos [i]) * ángulos} else ángulos <- numérico (0) lista (longitudes = longitudes, ángulos = ángulos)} formas.std <- lapply (formas, estandarizar) # # Ordenar lexicográficamente. (No implementado: vea el texto.) # Order.shape <- function (s) {order (sapply (s, function (s) s $ lengths [1]))} i <- order.shape (shapes.std) # # Grupo. # equal.shape <- function (s.0, s.1) {same.length <- function (a, b) abs (ab) <= (a + b) * 1e-8 same.angle <- function ( a, b) min (abs (ab), abs (ab) -2 * pi) <1e-11 r <- función (u) {a <- u $ ángulos if (longitud (a)> 0) {a < - rev (u $ ángulos) i <- min (que (a! = 0)) a <- signo (a [i]) * a} lista (longitudes = rev (u $ longitudes), ángulos = a)} e <- function (u, v) {if (length (u $ lengths)! = length (v $ lengths)) return (FALSE) all (mapply (same.length, u $ lengths, v $ lengths)) && all ( mapply (mismo.angulo, u $ ángulos, v $ ángulos))} e (s.0, s.1) || e (r (s.0), s.1)} g <- rep (1, longitud (formas.std)) para (j en 2: longitud (i)) {i.0 <- i [j-1 ] i.1 <- i [j] if (igual.forma (formas.std [[i.0]], formas.std [[i.1]])) g [j] <- g [j-1 ] else g [j] <- g [j-1] +1} paleta (arco iris (max (g))) trama (rango.formas, rango.formas, tipo = "n", asp = 1, bty = " n ", xlab =" ", ylab =" ") invisible (lapply (1: longitud (i), función (j) líneas (t (formas [[i [j]]]), col = g [j], lwd = 2)))

¡Estás pidiendo mucho con rotación y dilatación arbitrarias! No estoy seguro de cuán útil sería la distancia de Hausdorff allí, pero compruébalo. Mi enfoque sería reducir el número de casos para verificar a través de datos baratos. Por ejemplo, puede omitir costosas comparaciones si la longitud de las dos cadenas de líneas no es una proporción de enteros (asumiendo escala entera / graduada). De manera similar, podría verificar si el área del cuadro delimitador o sus áreas convexas del casco están en una buena proporción. Estoy seguro de que hay muchas comprobaciones económicas que podría hacer contra el centroide, como distancias o ángulos desde el inicio / el final.

Solo entonces, si detecta escalado, deshazlo y haga las comprobaciones realmente caras.

Aclaración: no sé los paquetes que está utilizando. Por relación de enteros me refiero a que debes dividir ambas distancias, verificar si el resultado es un número entero, si no, invertir ese valor (podría ser que elegiste el orden incorrecto) y volver a verificar. Si obtiene un número entero o lo suficientemente cerca, puede deducir que tal vez hubo escalado. O podrían ser simplemente dos formas diferentes.

En cuanto al cuadro delimitador, probablemente tengas puntos opuestos del rectángulo que lo representa, por lo que sacar el área de ellos es aritmética simple. El principio detrás de la comparación de razones es el mismo, solo que el resultado sería al cuadrado. No se moleste con los cascos convexos si no puede sacarlos bien de ese paquete R, era solo una idea (probablemente no lo suficientemente barato de todos modos).


Un buen método para comparar estas polilíneas sería basarse en una representación como una secuencia de (distancias, ángulos de giro) en cada vértice: Para una línea compuesta de puntosP1, P2,…, PN, dicha secuencia sería:

(distancia (P1P2), ángulo (P1, P2, P3), distancia (P2P3),…, ángulo (P (N-2), P (N-1), PN), distancia (P (N-1) PN )).

Según sus requisitos, dos líneas son iguales si y solo si sus secuencias correspondientes son iguales (módulo el orden y la dirección del ángulo). Comparar secuencias numéricas es trivial.

Calculando cada secuencia de polilínea solo una vez y, como sugiere lynxlynxlynx, probando la similitud de secuencia solo para polilíneas que tengan las mismas características triviales (longitud, número de vértices ...), ¡el cálculo debería ser realmente rápido!


R en el espacio: acerca de los datos espaciales

Los datos espaciales se refieren a fenómenos o información que se pueden observar geográficamente. ¡Qué definición! En resumen, los datos espaciales se refieren a toda la información que se puede presentar en un mapa, es decir. en un sistema de coordenadas geográficas de dos dimensiones. Existen dos tipos de datos espaciales: datos vectoriales y datos ráster. Generalmente los vectores se refieren a ubicaciones discretas, es decir. objetos con límites (por ejemplo, una ciudad, una carretera, un país) mientras que los datos ráster se refieren a fenómenos continuos que se pueden observar en todas partes, pero sin límites naturales (por ejemplo, la temperatura de la superficie). Echemos un vistazo a sus características.


Minería de datos espaciales y descubrimiento de conocimiento geográfico: una introducción

Se han recopilado y se siguen recopilando voluminosos datos geográficos con técnicas modernas de adquisición de datos, como los sistemas de posicionamiento global (GPS), la teledetección de alta resolución, los servicios y encuestas de localización, y la información geográfica voluntaria basada en Internet. Existe una necesidad urgente de métodos efectivos y eficientes para extraer información desconocida e inesperada de conjuntos de datos espaciales de tamaño, alta dimensionalidad y complejidad sin precedentes. Para abordar estos desafíos, la minería de datos espaciales y el descubrimiento de conocimiento geográfico han surgido como un campo de investigación activo, enfocándose en el desarrollo de teoría, metodología y práctica para la extracción de información y conocimiento útil de bases de datos espaciales masivas y complejas.

Este artículo destaca la investigación teórica y aplicada reciente en minería de datos espaciales y descubrimiento de conocimiento. Primero revisamos brevemente la literatura sobre varias tareas comunes de extracción de datos espaciales, incluida la clasificación espacial y la predicción, la asociación espacial, la extracción de reglas, el análisis de conglomerados espaciales y la geovisualización. Los artículos incluidos en este número especial contribuyen a la investigación de la minería de datos espaciales mediante el desarrollo de nuevas técnicas para el análisis de patrones de puntos, la predicción en datos de espacio-tiempo y el análisis de datos de objetos en movimiento, así como demostrando aplicaciones de algoritmos genéticos para la optimización en el contexto. de clasificación de imágenes e interpolación espacial. El artículo concluye con algunas reflexiones sobre la contribución de la minería de datos espaciales y el descubrimiento del conocimiento geográfico a las ciencias de la información geográfica.


Cómo definir objetivos de marketing claros

Una vez que sepa en qué objetivos de marketing desea enfocarse, es hora de profundizar en los detalles de esos objetivos.

Los objetivos de marketing SMART son:

  • Específico: Las metas están claramente definidas y delineadas para que todo el equipo comprenda el objetivo y por qué es importante.
  • Mensurable: Los objetivos tienen indicadores clave de rendimiento (KPI) y puntos de referencia que le permiten medir su éxito.
  • Realizable: Los objetivos están dentro de la capacidad de su empresa y equipo. Si bien desea establecer un listón alto, también debe recordar establecer metas dentro de sus posibilidades, para no preparar a su equipo para el fracaso.
  • Pertinente: Los objetivos son relevantes para la misión de su marca y la dirección de su negocio. Debe tener buenas razones para cada uno de sus objetivos de marketing.
  • Limitados en el tiempo: Las metas deben tener una línea de tiempo que indique cuándo comienzan y terminan los objetivos.

Los tipos de objetivos de marketing que funcionan mejor son SMART. Por lo tanto, use este método para verificar cada uno de sus objetivos y asegurarse de que valga la pena perseguirlos.


Tecnologías de ciudades inteligentes en el siglo XXI

El 25 de abril de 2014 se celebró en Slavutych el Primer Seminario Internacional de Investigación y Práctica de Estudiantes, Científicos y Emprendedores "Tecnologías de ciudades inteligentes en el siglo XXI". Los iniciadores fueron "ICONICS" y "ПРОСОФТ-Україна", también organizador directo del Slavytich rama de la Universidad Técnica Nacional de Ucrania "Instituto Politécnico de Kiev".

Se invitó a participar en el seminario a estudiantes, estudiantes de maestría, posgraduados, científicos, funcionarios del gobierno y del gobierno local, organizaciones de investigación y diseño, empresas comerciales y otras empresas cuyas actividades se relacionan con el tema del seminario.

El tema del seminario incluyó las siguientes preguntas:

  • Globalización y regionalización en la economía global.
  • Concepciones de “ciudad inteligente”.
  • Las tecnologías de la información como base para la construcción de “ciudades inteligentes”.
  • Sistemas de gestión, medidas de seguridad y protección para edificios, objetos industriales, sociales y de infraestructura.
  • Sistemas de Información Geográfica.
  • Presentación del proyecto “Silicon Valley“ Slavutych ”(Área económica especial. Parque tecnológico)”.
  • El exterminio de la rama Slavytich de NTUU “KPI” con altas tecnologías de educación a distancia.
  • La apertura del Centro de Tecnologías GENESIS64 de Estudios Icónicos en la base de la sucursal de NTUU “KPI” Slavutych.

El seminario fue inaugurado por el alcalde de Slavutych, Volodymyr Petrovych Udovychenko, quien señaló la necesidad y la viabilidad de tales eventos para los jóvenes de nuestra ciudad, y elogió las actividades de la rama Slavutych "KPI" en el ámbito de las tecnologías avanzadas de informática y la información. no solo en el proceso educativo, sino también en términos del uso de sus estudiantes en beneficio de la ciudad natal.

El maestro principal de la rama Saveliev M.V. anunció sobre la apertura del centro de formación "KPI" en la base de la sucursal de Slavutych para la formación de especialistas en la esfera de nueva generación de aplicaciones de software de 64 bits en el campo de APCS - paquete GENESIS64 ™ de la corporación estadounidense «ICONICS». El sistema GENESIS64 ™, que se implementa en la plataforma. NET y contiene en su núcleo la tecnología de soporte OPC y visualización 3D, es líder en su clase. Este paquete de software está diseñado y certificado para las últimas plataformas Microsoft Windows® de 64 bits y es totalmente compatible con la tecnología Silverlight® y SharePoint®. Este proyecto hubiera sido imposible sin una estrecha cooperación entre Slavutych Branch "KPI", la corporación «ICONICS» y la empresa «ProSoft-Ukraine», que es un proveedor líder de hardware y software para automatización industrial y sistemas integrados.

Al seminario asistieron representantes de la universidad principal, el subdirector de trabajo científico y educativo en "KPI" PA Kirichek y el asistente del rector, director ejecutivo del "Parque Científico" Politécnico de Kiev "" APShysholin, el jefe del departamento de la ciudad de educación OBLynkevych, los representantes de la central nuclear de Chernobyl, la empresa SUE "PB" "Atomremontservis" los representantes de empresas y organizaciones internacionales - SP "Novarka", SIP-PMU, profesores de Galaktika Corporation, estudiantes y graduados de SF "KPI ", profesores y estudiantes de posgrado de CHNTU.

El ganador del Premio Estatal de la URSS y Ucrania, Doctor en Ingeniería, el profesor Vitaly Litvinov pronunció un discurso sobre los problemas de la educación superior en Ucrania en el contexto de la globalización y la integración de Ucrania en la división internacional del trabajo, y también sobre los conceptos de superación de estos problemas. También señaló el alto potencial de Slavutych en la parte de la educación superior y el desarrollo de la investigación.

También debemos marcar la presentación de soluciones en el ámbito de las tareas de automatización de mantenimiento y reparación de instalaciones y empresas de infraestructura compleja, realizadas por "Galaxy", que es un líder indiscutible del mercado en Ucrania en este ámbito. Este informe fue particularmente interesante y útil para los profesionales de la planta de energía nuclear de Chernobyl y PMU en el contexto de la necesidad de abordar problemas similares en el sitio de Chernobyl.

Udovychenko Alexander, diputado del Ayuntamiento de Slavutych, presidente del Comité Permanente de Juventud y Deportes de los problemas de tecnología de la información, presentó un interesante informe "Ciudad Electrónica - la implementación práctica en Slavutych", el jefe de "Infoklas". No menos interesante e importante desde el punto de vista de la aplicación práctica fue una presentación de Yevgeny Antonov, un analista de negocios «JBS», profesor de la rama "Cómo construir" Ciudad electrónica ". Desde el concepto hasta la implementación". El informe provocó un animado debate que tuvo lugar en el espíritu de conferencias científicas completas. Cabe destacar el trabajo de antiguos alumnos de la rama en este taller. Se encuentra Buruk Svetlana, un egresado de la rama, que actualmente está estudiando un segundo curso del Departamento de Maestría en Electrónica y Tecnología de la Información de la Universidad Politécnica de Varsovia ("características para modelar objetos GOOGLE EARTH "), Vitaly Kirpel, un graduado de la facultad BCI HPI, director de" Taurus Quadra "(" La implementación de proyectos destinados a mejorar la vida en la ciudad "), Maxim Pantin, un ingeniero de SP" Novarka " ("Monitoreo de la plataforma de hardware de red y computadora GENESIS64 ™ usando el protocolo SNMP", Maksim Demidov, un graduado de FIVT "KPI" ("Tecnología de la información moderna en el sistema de salud de Slavutych. Formando una tarjeta médica ambulatoria del paciente").

El seminario también contó con la participación activa de estudiantes de la rama, no solo de egresados ​​que ya han tenido algunos logros personales y desarrollos en tecnología de la información, sino también estudiantes de primero y segundo cursos para quienes este taller científico fue el primero en sus vidas.

Entre los trabajos de los estudiantes debemos destacar una presentación basada en el diploma de Alexander Petrov "Diseño de monitoreo y control del edificio de seguridad contra incendios del Ayuntamiento de Slavutych en GENESIS64 ™" y el trabajo de estudiantes de posgrado mutuos de Yaroslav Kravchenko y Alexander Shcherbakov, "Gestión de eventos del sistema de automatización ", su resultado fue el desarrollo de un sitio web para el Foro Ambiental anual que se celebra en Slavutych. La participación en este evento para los estudiantes se ha convertido en una buena oportunidad para practicar el hablar en público y prepararse para proteger sus proyectos de graduación.


[75] & # 8211 Digitales Landschaftsmodell

En el marco del nomenclátor costero, algunos de estos topónimos podrían recopilarse y ponerse a disposición. Una medida simple de precisión posicional para características de objektartemkatalog, int. Urad geodezie, kartografie a katastra Slovenskej republiky, Bratislava Geodeticky a kartograficky ustav Bratislava.

Asimismo, los canales parcialmente laterales, y con balizamientos marcados, van cambiando gradualmente hacia el mar en aguas profundas.

La ubicación y dimensión de los objetos se actualizan con la ayuda de la información batimétrica de las cartas náuticas reales, ver el capítulo siguiente. Por ejemplo, las planicies de marea frente a Wesselburener Koog se llaman Wesselburener Watt, cambiando hacia el oeste el nombre de Linnenplate con Linnensand y la parte más expuesta al mar se llama Isern Hinnerk. En este trabajo, las investigaciones sobre la calidad de los datos de la red vial espacial llevadas a cabo en este trabajo se concentraron en las áreas de entrada y salida de la autobahn alemana cerca de Stuttgart, mientras que ocho cruces de autobahn ejemplares con diferentes diseños geométricos a lo largo de la carretera estatal A81 cerca de Stuttgart, Alemania, incluidas dieciocho entradas de autobahn y diecisiete salidas de autobahn, se consideran para la evaluación de calidad en la Sección IV.

Incluso si la construcción y la designación se realizaron con frecuencia como un acto simultáneo, los ejemplos muestran & # 8211 particularmente claro con el acto de cambio de nombre explícito & # 8211 que la validez temporal de la geometría y los objetos deben describirse de forma independiente.

Área de estudio para el nomenclátor El marco Se proporciona un marco de nombres de asentamientos y aguas marinas para toda el área.

RESUMEN Los mapas de carreteras digitales que son navegables y contienen información detallada del tráfico y del entorno, como la curvatura o el ancho del carril, contribuyen significativamente a mejorar el rendimiento y la fiabilidad de muchos sistemas avanzados de seguridad y asistencia al conductor. La indicación igualmente frecuente de una edad mínima antes o la exclusión de una preexistencia después del siglo XVII podría describirse cuando el término de nebulosidad temporal toma una dirección años.

Sobre la base de esta verificación de datos, el modelo de datos se analizó y amplió para cumplir con los requisitos de ontología geográfica, validez crónica y para proporcionar referencias.

Los mapas de carreteras digitales que son navegables y contienen información detallada sobre el tráfico y el medio ambiente, como la curvatura o el ancho del carril, contribuyen significativamente a mejorar el rendimiento y la fiabilidad de muchos sistemas avanzados de seguridad y asistencia al conductor. Se proporciona un marco de nombres de asentamientos y aguas marinas para todo el atkiss.

Atkis objektartenkatalog descargar

La diferencia de los valores de precisión para los cuatro conjuntos de datos difiere solo ligeramente y se basa en una muestra de tamaño limitado para la comparación de datos de mapas digitales investigados únicamente. Este código de identificación también es necesario para vincular información adicional, como designaciones históricas o lingüísticas diferentes, a los objetos del framework. Información geográfica & # 8211 Referenciación espacial por identificadores geográficos.

En principio, los nombres de los pólders parecen ser un tema simple para un nomenclátor, asignando nombres a los objetos en el espacio y el tiempo. Blackie elogió su autoeditado Imperial Gazetteer: Buckland Aplicación de estándares de nomenclátor geográfico a períodos de tiempo nombrados.

La Tabla 2 resume varios atributos relevantes objektartdnkatalog aplicaciones telemáticas de vehículos tales como rutas y navegación que están contenidas en nuestras bases de datos espaciales: Dentro del área de Wadden, las formas geográficas típicas a menudo reciben su nombre de los pescadores u otros marineros y desde su perspectiva. La usabilidad de imágenes de satélite o mapas sin topónimos es rara.

Las cuestiones relativas a la protección de las marismas objektarteniatalog La planificación de las construcciones de protección costera necesitan información local detallada. Esta correlación y la correlación del sistema de tiempo relativo a un sistema de datación estático dependen del nivel de conocimiento y no son estáticas. Después de la NASA y algunos otros proveedores, también el proveedor de motores de búsqueda Google ofrece la posibilidad gratuita de ver cada parte de la tierra por satélite o imágenes aéreas y mapas Zota, [10].

Tal referencia espacial relativa tiene otro carácter que la representación de un objeto real por su geometría objektartenkatalo.

Schmidt-Petersen [25] se manifestó lingüísticamente. Para los pólders más antiguos, a menudo no se puede determinar un año en particular para el terraplén, el material de origen solo permite una asignación temporal a un siglo o una parte de él.

Blackie elogió su Imperial Gazetteer autoeditado :. Los resultados de la evaluación de la precisión de estos segmentos de carretera comparativamente inexactos basados ​​en una sola entrada de autopista y dos rampas de salida de autopista muestran que la precisión posicional absoluta es de aproximadamente 4 metros, mientras que el nivel de precisión posicional relativa permanece en alrededor de 1 metro. Para la evaluación de la precisión posicional y de forma absoluta de los segmentos de carretera en los mapas digitales dados y, por lo tanto, la comparación de la calidad del mapa entre conjuntos de datos comerciales, oficiales y gratuitos, se generaron trayectorias de referencia cinemáticas precisas basadas en el posicionamiento diferencial GNSS de fase portadora utilizando un Receptor de dos frecuencias GNSS geodésico final Leica Viva GS15 montado en un vehículo terrestre con controlador de campo CS15.

En este artículo se propone un método eficaz y práctico para determinar la precisión de los datos para mapas de carreteras digitales basados ​​en criterios bien fundamentados en términos de error posicional absoluto y desviación de forma en comparación con la ubicación de referencia. Para el propósito de la detección de conducción en sentido contrario en la autopista alemana del proyecto de investigación Ghosthunter, que se opera en cooperación con la Universidad de las Fuerzas Armadas Federales de Munich UniBwM y la empresa NavCert de Braunschweig, una evaluación de calidad válida, confiable y completa de mapas de carreteras digitales de cuatro proveedores de datos diferentes dos cartógrafos comerciales: el campo más complejo son los objetos arqueológicos como túmulos o montículos de viviendas antiguas en el área de investigación.

Considerando el número de clases de objetos almacenadas, el número de grupos de atributos y el número de atributos, se establecieron cinco tipos de bases de datos: Navegación Página principal Cambios recientes Página aleatoria Ayuda. Los factores de influencia relevantes se concentran en la estrecha zona de transición del mar a la tierra.


Agrawal, R. y Srikant, R. (1994). Algoritmos rápidos para reglas de asociación minera en grandes bases de datos. En Proc. 20 int. conf. Bases de datos muy grandes (VLDB'94) (págs. 478–499).

Bembenik, R. (2007). Métodos de extracción de datos de sistemas de información espacial. Doctor. tesis, Universidad Tecnológica de Varsovia (en polaco).

Bembenik, R. y Protaziuk, G. (2004). Reglas de asociación espacial minera. En Proc. de IIS: IIP WM'04 (págs. 3 a 12). Zakopane, Polonia: Springer Verlag.

de Bert, M., Schwarzkopf, O., von Kreveld, M. y Overmars, M. (2000). Geometría computacional: algoritmos y aplicaciones. Heidelberg: Springer.

Ester, M., Kriegel, H. P. y Sander, J. (1997). Minería de datos espaciales: un enfoque de base de datos. En Proc. del 5º int. simposio sobre grandes bases de datos espaciales (SSD'97). Berlín: Lecture Notes in Computer Science.

Ester, M., Frommelt, A., Kriegel, H.-P. y Sander, J. (1998). Algoritmos de caracterización y detección de tendencias en bases de datos espaciales. En Actas de la 4a conferencia internacional sobre descubrimiento de conocimiento y minería de datos. Nueva York.

Ester, M., Frommelt, A., Kriegel, H.-P. y Sander, J. (2000). Minería de datos espaciales: primitivas de base de datos, algoritmos y soporte eficiente de DBMS. Minería de datos y descubrimiento de conocimientos, 4, 193–216.

Ester, M., Kriegel, H. P. y Sander, J. (1999). Descubrimiento de conocimientos en bases de datos espaciales, 23a Conf. Alemana. sobre inteligencia artificial (KI'99). Bonn.

Ester, M., Kriegel, H.-P. y Sander, J. (2001). Algoritmos y aplicaciones para minería de datos espaciales, minería de datos geográficos y descubrimiento de conocimiento, monografías de investigación en SIG. Londres: Taylor y Francis.

Estivill-Castro, V. y Lee, I. (2000a). AMOEBA: Agrupación jerárquica basada en proximidad espacial mediante diagrama de Delaunay. En Actas del 9º simposio internacional sobre manejo de datos espaciales.

Estivill-Castro, V. y Lee, I. (2000b). AUTOCLUST: agrupación automática en clústeres mediante extracción de límites para minar conjuntos masivos de datos puntuales. En Actas de la 5ª conferencia internacional sobre geocomputación.

Estivill-Castro, V. y Lee, I. (2001). Técnicas de minería de datos para la exploración autónoma de grandes volúmenes de datos sobre delitos georreferenciados. En Proc. del 6º congreso internacional de geocomputación.

Han, J., Koperski, K. y Stefanovic, N. (1997). GeoMiner: un prototipo de sistema para la minería de datos espaciales. En Proc. ACM SIGMOD intl. conf. sobre la gestión de datos.

Huang, Y., Shekhar, S. y Xiong, H. (2002). Descubrimiento de patrones de coubicación a partir de conjuntos de datos espaciales: un enfoque general. Informe técnico de la Universidad de Minnesota.

Kang, I., Kim, T. y Li, K. (1997). Un método de minería de datos espaciales por triangulación de Delaunay. En Actas del V taller internacional sobre avances en sistemas de información geográfica (GIS-97).

Koperski, K. y Han, J. (1995). Descubrimiento de reglas de asociación espacial en bases de datos de información geográfica. En Actas del 4º simposio internacional sobre grandes bases de datos espaciales.

Koperski, K., Han, J. y Stefanovic, N. (1998). Un método eficiente de dos pasos para la clasificación de datos espaciales. En Proc. En t. symp. sobre el manejo de datos espaciales (SDH '98).

Kryszkiewicz, M. y Skonieczny, Ł. (2005). Agrupación más rápida con DBSCAN. Sistemas de información inteligentes. Gdańsk: Springer.

Miller, H. J. (2006). Minería de datos geográficos y descubrimiento de conocimientos. En J. P. Wilson y A. S. Fotheringham (Eds.), Manual de ciencia de la información geográfica. Malden, MA: Blackwell.

Mitchell, J. (2005). Notas sobre los diagramas de Voronoi y Delaunay. Materiales del curso. Universidad Estatal de Nueva York en Stony Brook.

Morimoto, Y. (2001). Extracción de conjuntos de clases vecinas frecuentes en bases de datos espaciales. KDD'01. San Francisco.

Ng, R. T. y Han, J. (1994). Métodos de agrupación en clúster eficientes y efectivos para la minería de datos espaciales. En Proc. 20 int. conf. en bases de datos muy grandes (págs. 144-155). Santiago: Kaufmann.

Openshaw, S. (1999). Minería de datos geográficos: cuestiones clave de diseño. En Actas de la 4a conferencia internacional de geocomputación.

Preparata, F. P. y Shamos, M. I. (1985). Geometría Computacional. Berlín: Springer.

Shekhar, S. y Chawla, S. (2003). Bases de datos espaciales: un recorrido. Sillín superior. Nueva Jersey: Prentice Hall.

Shekhar, S. y Huang, Y. (2001). Descubrimiento de patrones espaciales de coubicación: resumen de resultados. En Proceso de SSTD. Redondo Beach.

Wang, W., Yang, J. y Munz, R. (1997). STING: Un enfoque de cuadrícula de información estadística para la minería de datos espaciales. En Proc. 23a int. conf. en bases de datos muy grandes (págs. 186-195). Atenas: Kaufmann.

Yoo, J. y Shekhar, S. (2004). Un enfoque de unión parcial para minng patrones de coubicación. En Proc. del simposio internacional ACM sobre avances en sistemas de información geográfica (ACM-GIS).

Yoo, J. S., Shekhar, S. y Celik, M. (2005). Un enfoque sin combinaciones para la minería de patrones de ubicación conjunta: un resumen de los resultados. En Proc. de la conferencia internacional IEEE sobre minería de datos (ICDM). Houston.

Zhang, T., Ramakrishnan, R. y Linvy, M. (1996). BIRCH: An efficient data clustering method for very large databases. En Proc. ACM SIGMOD int. conf. on management of data (pp. 103–114). ACM Press.

Zhang, X., Mamoulis, N., Cheung, D. W., & Shou, Y. (2004). Fast mining of spatial collocations. KDD.


An incremental algorithm for clustering spatial data streams: exploring temporal locality

Clustering sensor data discovers useful information hidden in sensor networks. In sensor networks, a sensor has two types of attributes: a geographic attribute (i.e, its spatial location) and non-geographic attributes (e.g., sensed readings). Sensor data are periodically collected and viewed as spatial data streams, where a spatial data stream consists of a sequence of data points exhibiting attributes in both the geographic and non-geographic domains. Previous studies have developed a dual clustering problem for spatial data by considering similarity-connected relationships in both geographic and non-geographic domains. However, the clustering processes in stream environments are time-sensitive because of frequently updated sensor data. For sensor data, the readings from one sensor are similar for a period, and the readings refer to temporal locality features. Using the temporal locality features of the sensor data, this study proposes an incremental clustering (IC) algorithm to discover clusters efficiently. The IC algorithm comprises two phases: cluster prediction and cluster refinement. The first phase estimates the probability of two sensors belonging to a cluster from the previous clustering results. According to the estimation, a coarse clustering result is derived. The cluster refinement phase then refines the coarse result. This study evaluates the performance of the IC algorithm using synthetic and real datasets. Experimental results show that the IC algorithm outperforms exiting approaches confirming the scalability of the IC algorithm. In addition, the effect of temporal locality features on the IC algorithm is analyzed and thoroughly examined in the experiments.

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Introducción

How similar do two or more objects move with respect to one another? This is an important question in many fields of science in general and in geographic information science in particular (Laube et al. 2007 Vlachos, Gunopulos, and Das 2004 ). Accordingly, various studies on movement comparison can be found in literature: Dodge, Laube, and Weibel ( 2012 ) cluster hurricanes that have reached the shore of the United States between 1907 and 2007 based on the similarity of the hurricanes’ movement across the Atlantic Ocean. Waddington ( 1979 ) analyzes three breeds of bees in order to detect similar foraging behavior. Kang et al. ( 2010 ) compare the movement of mobile phone users in China. They describe to what degree the mobility patterns of certain age and gender groups differ from one another. Gavric et al. ( 2011 ) analyze geo-referenced photos from the online photo sharing platform Flickr that were uploaded by visitors of the city of Berlin. The researchers connect the coordinates of the photos of a single user to spatiotemporal trajectories. Then they cluster similar trajectories to derive those routes in Berlin that are most frequented by tourists who post on Flickr. Interestingly enough, even though all the aforementioned authors aim at quantifying the similarity of their moving objects under study, they do not share a universal concept of cómo to assess this similarity. Quite the contrary is true. Different authors compare movement with utterly different methods on utterly different physical levels. For Dodge, Laube, and Weibel ( 2012 ) two hurricanes move similarly if their paths have similar phases of speed and change of direction of movement. Waddington ( 1979 ) considers bees to move similarly if they cover an equal flight distance and change their direction of flight from one flower to another in a similar fashion. For Kang et al. ( 2010 ) similar movement of mobile phone subscribers refers to similar average travel distances. Gavric et al. ( 2011 ) consider that two tourists move similarly if their paths coincide and connect touristic sights in the same spatial progression. Here, we mention only four different methods on how to assess the similarity of movement, whereas – theoretically and practically – there are a lot more. We want to illustrate this with an example.

In Figure 1, the circle and the square represent two moving objects. At time the circle is at location . It moves to location where it arrives at time . On its way, it passes the positions and . The square starts its movement at location at time . It moves to location where it arrives at time . Now, how similarly do the two objects move? In order to answer this question we have to first specify the term similarity.

Published online:

Figure 1. Two moving objects in two-dimensional space (X- and y-axis) and time (t-axis).

Figure 1. Two moving objects in two-dimensional space (X- and y-axis) and time (t-axis).

Lin ( 1998 ) defines an intuition for similarity as follows: the more commonality two objects share the more similar they are. Consequently, the more differences they have the less similar they are. The maximum similarity occurs when the two objects are identical.

Now we may take a closer look at movement and its physical quantities, as these are our different ‘levels’ to assess similarity. Without doubt movement bears a temporal dimension hence one might be interested in comparing movement from a temporal point of view. The circle starts moving before the square and stops after it. Consequently, one conclusion is that the two objects partly move at the same time, in a way that the square is moving during the time when the circle is moving. Accordingly, one might want to know, whether the movement of the two objects is similar from a spatial point of view, as well. In Figure 1, the spatial paths of the circle and the square intersect at . Moreover, the two objects attend this position at the same time. Therefore, not only the paths but also the spatiotemporal trajectories of the two objects intersect. Hence, we compare movement from a spatiotemporal perspective.

From the example above it may be concluded that movement has a temporal, a spatial and a spatiotemporal dimension. Accordingly, this paper aims at decomposing movement into its physical quantities in time, space, and space-time. Each of these quantities represents one level for which we review measures on how to compare the similarity of movement. In addition to these physical properties of movement, there is also an ‘intrinsic dimension’ of movement: an object moves for a specific purpose, to meet a specific need or fulfill a specific task. Intrinsic movement similarity is briefly discussed where it complements physical similarity, but is generally not part of this paper.

It is quite impossible to cover the entirety of approaches that has been developed in order to assess the similarity of moving objects in a single review. The comparison of movement is important in different fields of science – ranging from biology, to sociology and geography – to name but a few. These fields and their objects under study require very specific similarity measures that are often heavily tailored to the problem under consideration. This results in a plethora of different similarity measures that exist in literature. Nevertheless, we understand our paper as a first step toward a collection of movement similarity measures – that is not complete, but as complete as possible.

The remainder of the paper is organized as follows. Section ‘Related work’ provides an overview on the current state of movement analysis. Section ‘The physical quantities of movement’ decomposes movement into its physical quantities and shows how these quantities are related to each other. Section ‘Comparing movement at different levels’ reviews the most important measures for assessing similarities between movements at different physical levels. Section ‘Summary and conclusion’ summarizes and concludes the results. Section ‘Discussion and future work’ presents the discussion and an outlook on future work.


Density maps

Now that we have the datasets cleaned, it is time to make some pretty maps. When you have presence-only data, one of the things you might want to do is to check whether there are hotspots. Density maps made with ggplot2 can help you visualise that.

We start with the Flickr data. First, we need to transform our spatial datasets into a format that ggplot2 is able to read.

Now, we can build our map with ggplot2 . If you want to know more about the way you build plots in ggplot2 here is a useful link. One feature that you might want to take notice of is the use of fill = ..level. alpha = ..level.. . This syntax sets the colour and transparency of your density layer as dependent on the density itself. The stat_ functions compute new values (in this case the level variable using the kde2d function from the package MASS ) and create new data frames. The ..level.. tells ggplot to reference that column in the newly built data frame. The two dots indicate that the variable level is not present in the original data, but has been computed by the stat_ function. This may take a while to plot, depending on your computer or laptop.

You can see from this plot that there are a few hotspots for watching puffins in the UK, such as the Farne Islands, Shetland and Flamborough Head.

Now try to build your own plot for the GBIF data. Remeber to:

  • make the occur dataset spatial with coordinates()
  • assign the right coordinate system with proj4string()
  • transform the coordinates to UTM with spTransform()
  • use fortify() to make it readable by ggplot2
  • build your plot with ggplot

If you get stuck you can find the code in the script SEECC_script_final.R here.

This tutorial was prepared for a workshop on quantifying biodiversity change at the Scottish Ecology, Environment and Conservation Conference on 3rd April in Aberdeen. If you want to learn more about our joint workshop with the Aberdeen Study Group, led by Francesca Mancini, you can check out our blog posts on the Team Shrub blog and Francesca’s blog. The workshop organisation and preparation of teaching materials were supported by the Global Environment & Society Academy Innovation Fund.

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