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Wie kann man den Autor der CartoDB-Karte kontaktieren?


Ich bin Student am College und habe kürzlich Colorado Public Radio über Meth Possession Arrests gehört. Ich bin daran interessiert, die Daten zu erhalten, wenn der Kartenersteller sie mit mir für ein GIS-Klassenprojekt über Kriminalität in Denver teilen möchte.

Ist das möglich? Gibt es eine Möglichkeit, eine Frage/Anfrage für einen Kartenautor in CartoDB zu hinterlassen?


Es sieht so aus, als ob die einzige Möglichkeit, den Autor einer CartoDB-Karte zu kontaktieren, darin besteht, mithilfe der Disqus-Kommentarfunktion einen Kommentar unten auf einer Karte zu platzieren.

Es scheint jedoch nicht (sofort) den Autor von Ihrem Kommentar zu benachrichtigen, aus meinem Schnelltest.


GIS-Daten und Ressourcen finden Resource

Nehmen Sie an diesem Workshop teil, der sich der Suche nach Ressourcen für geografische Informationssysteme (GIS) widmet, um Ihre Forschung und Projekte zu unterstützen. Lernen Sie die Schlüsselwörter, die Ihre Suche freischalten, und einige "Gehe zu"-Ressourcen von Kean McDermott, dem GIS-Spezialisten von GW Libraries. Dies ist ein eigenständiger Workshop ohne vorherige GIS-Erfahrung.

Dieser Workshop ist Teil des Daten visualisieren mit GIS Workshop Series​ Series, das sowohl einführende als auch vertiefende Sitzungen zur Nutzung von geografischen Informationssystemen bietet. Weitere Workshops in dieser Herbst-2016-Reihe sind Einführung in Geografische Informationssysteme (GIS), Grundlagen der GIS-Schnittstelle, Erstellen einer Karte und kartografische Fähigkeiten, und Web-Mapping leicht gemacht mit CartoDB. Der GIS Day am 11. November bietet ein halbtägiges Eintauchen in GIS mit drei aufeinanderfolgenden Sitzungen (Grundlagen der GIS-Schnittstelle, Vervollständigen einer Karte und kartografische Fähigkeiten, und Web-Mapping leicht gemacht mit CartoDB). Bei allen Sitzungen gilt: Wer zuerst kommt, mahlt zuerst.


Erweiterte GDELT-Zuordnung mit Google BigQuery

Für diejenigen, die gerne SQL schreiben, bietet Google eine Kopie von GDELT in seiner BigQuery-Datenbankplattform, die Sie verwenden können Erstellen Sie einige wirklich tolle Karten, die sich über mehrere Monate erstrecken oder extrem komplexe Abfragen beinhalten. Melden Sie sich einfach für ein Google Big Query-Konto an und beginnen Sie mit dem Experimentieren!

Ausgabe von Plotmedien

Zur Inspiration wurde die folgende Heatmap von Felipe Hoffa, Developer Advocate für Big Data bei Google, erstellt visualisieren Sie einen Tag im Leben der globalen Nachrichtenmedien über GDELT mit Google BigQuery und CartoDB. Die Karte zeigt alle Orte weltweit, die an einem einzigen Tag der von GDELT überwachten globalen Berichterstattung erwähnt wurden, wobei die oben verlinkte Kopie von GDELT verwendet wird.

In seinem Reddit-Beitrag geht Felipe durch den Prozess, den er zum Erstellen der Karte verwendet hat, einschließlich seiner BigQuery SQL, einer re:dash-Schnittstelle und des optimierten Importvorgangs in CartoDB mit der [neuen „Oneclick“-Schnittstelle]. Sie werden feststellen, dass diese Karte eng mit den Schätzungen der globalen Bevölkerungsdichte für 2015 übereinstimmt, insbesondere wenn Ballungsräume in ihre Schwerpunktpunkte gruppiert werden, wie dies bei GDELT der Fall ist.


Analyse der Tsunami-Katastrophenkarte durch das Geographische Informationssystem (GIS): Aceh Singkil-Indonesien

Die Tsunami-Risikokarte wird von den Interessengruppen als Grundlage für die Entscheidung über einen Evakuierungsplan und eine Bewertung nach einer Katastrophe verwendet. Die Katastrophenkarten des Distrikts Aceh Singkil in Aceh-Indonesien wurden mit Hilfe eines GIS-Tools entwickelt und analysiert. Überlagerungsmethoden durch Algorithmen werden verwendet, um eine Gefahrenkarte, Verwundbarkeit, Kapazität und schließlich eine Katastrophenrisikokarte zu erstellen. Raumkarten werden verwendet topografische Karten, Verwaltungskarte, SRTM. Die Parameter sind soziale, wirtschaftliche, physische Umweltverwundbarkeit, Grad der exponierten Personen, Parameter von Häusern, öffentlichen Gebäuden, kritischen Einrichtungen, produktives Land, Bevölkerungsdichte, Geschlechterverhältnis, Armenverhältnis, Behindertenverhältnis, Altersgruppenverhältnis, der geschützte Wald, Naturwald und Mangrovenwald. Die Ergebnisse zeigen eine Tsunami-Katastrophe mit hohem Tsunami-Risiko in neun Dörfern mit mittlerem Ausmaß, siebzehn Dörfer und andere Dörfer weisen ein Tsunami-Katastrophenrisiko mit geringem Risiko auf.

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Inhalte aus diesem Werk dürfen unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution 3.0-Lizenz verwendet werden. Bei einer Weiterverbreitung dieses Werkes müssen die Autoren und der Titel des Werkes, Zeitschriftenzitat und DOI angegeben werden.


Wie kann man den Autor der CartoDB-Karte kontaktieren? - Geografisches Informationssystem

Leistungsbeschreibung: USGS hat The National Map Gazetteer als föderalen und nationalen Standard (ANSI INCITS 446-2008) für die geografische Nomenklatur basierend auf dem Geographic Names Information System (GNIS) entwickelt. Das National Map Gazetteer enthält Informationen über physische und kulturelle geografische Merkmale, geografische Gebiete und örtliche Einheiten, die allgemein erkennbar und namentlich auffindbar sind (die einen gewissen Wahrzeichenstatus erreicht haben) und für jede Regierungsebene oder die Öffentlichkeit für jeden Zweck von Interesse sind die zur Darstellung des Merkmals in gedruckten oder elektronischen Karten und/oder geografischen Informationssystemen führen würden. Dieser WFS-Datensatz umfasst aktuelle und historische Merkmale aller Art in den Vereinigten Staaten, den zugehörigen Gebieten und der Antarktis, jedoch ohne Straßen und Autobahnen. Das Dataset enthält den staatlich anerkannten Namen jedes Features und definiert den Standort des Features nach Bundesstaat, Landkreis, topografischer USGS-Karte und geografischen Koordinaten. Andere Attribute umfassen andere Namen oder Schreibweisen als den offiziellen Namen, die Merkmalsklassifizierung sowie historische und beschreibende Informationen. Der Datensatz weist eine eindeutige, permanente Merkmalskennung, die Merkmals-ID, als standardmäßigen Bundesschlüssel für den Zugriff, die Integration oder den Abgleich von Merkmalsdaten aus mehreren Datensätzen zu. Bei diesem Dataset handelt es sich um ein flaches Modell, das keine Beziehungen zwischen Features wie hierarchischen, räumlichen, rechtlichen, organisatorischen, administrativen oder auf andere Weise herstellt. Als integraler Bestandteil von The National Map sammelt der Gazetteer Daten aus einem breiten Programm von Partnerschaften mit Bundes-, Landes- und Kommunalbehörden und anderen autorisierten Mitwirkenden. Der Gazetteer stellt Daten allen Regierungsebenen und der Öffentlichkeit sowie zahlreichen Anwendungen über eine Web-Abfrage-Site, Webkarten, Feature- und XML-Dienste, Datei-Download-Dienste und auf Anfrage angepasste Dateien zur Verfügung. Der National Map Download-Client ermöglicht das kostenlose Herunterladen von gemeinfreien geografischen Namensdaten nach Bundesstaat in einem durch Pipes getrennten Textformat. Weitere Informationen finden Sie unter https://nationalmap.gov/gnis.html.

  • Struktur (0)
  • Transport (1)
  • Verwaltung (2)
  • Historisch (3)
  • Gemeinschaft (4)
  • Kultur (5)
  • Landschaftsform (6)
  • Hydropunkte (7)
  • Hydroleitungen (8)
  • Antarktis (9)

Urheberrechtstext: USGS Die Nationale Karte: Informationssystem für geografische Namen. Daten aktualisiert April 2021.

Raumbezug: 4326 (4326)


Single Fused Map Cache: falsch

    XMin: -77.25318879454588
    YMin: 38.95924623731462
    XMax: -77.0782179266422
    YMax: 38,99651645470549
    Raumbezug: 4326 (4326)

    XMin: -179.91666669999998
    YMin: -88.49999999999994
    XMax: 179.98333330000003
    YMax: 76.68959131800005
    Raumbezug: 4326 (4326)

Einheiten: esriDezimalGrad

Unterstützte Bildformattypen: PNG32,PNG24,PNG,JPG,DIB,TIFF,EMF,PS,PDF,GIF,SVG,SVGZ,BMP


Grundwasserqualitätsmodellierung mit selbstorganisierender Karte (SOM) und geografischem Informationssystem (GIS) an der kaspischen Südküste

Grundwasser ist die Hauptquelle für die Wasserversorgung in den ariden und semiariden Gebieten wie dem Iran. Die Grundwasserqualität wurde mithilfe eines Hybridmodells simuliert, das eine selbstorganisierende Karte (SOM) und ein geografisches Informationssystem (GIS) integriert. SOM und GIS wurden als Vor- und Nachbearbeitungswerkzeuge in der Mazandaran-Ebene verwendet. Darüber hinaus wurden der Grundwasserqualitätsindex (GWQI) und seine effektiven Faktoren anhand digitaler Karten und der Sekundärdaten geschätzt. Zur Simulation der Grundwasserqualität wurde die Software NeuroSolutions verwendet. Dazu wurde ein Modell im SOM trainiert und optimiert und anschließend das optimierte Modell getestet. Im nächsten Schritt wurde die Leistungsfähigkeit von SOM in der Grundwasserqualitätssimulation bestätigt (Testphase, RQuadrat = 0,8 und MSE = 0,008). Anschließend wurden die digitalen Karten der SOM-Eingaben im GIS in das Rasterformat umgewandelt. Im letzten Schritt wurde ein Raster-Layer generiert, indem die Modelleingabe-Layer kombiniert wurden, die die Modelleingabewerte umfassten. Das getestete SOM wurde verwendet, um GWQI in den Standorten ohne die Sekundärdaten der Grundwasserqualität zu simulieren. Schließlich wurde die Grundwasserqualitätskarte durch Kopplung der Ergebnisse von SOM-Schätzungen und GIS-Fähigkeiten erstellt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kopplung von SOM und GIS eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Simulation der Grundwasserqualität aufweist. Den Ergebnissen zufolge weist ein begrenzter Bereich der untersuchten Ebene Grundwasserressourcen mit geringer Qualität auf (GWQI>0.04). Daher ist dies eine Bedrohung für das Leben von Menschen, Tieren und vegetativen Arten. Daher ist es notwendig, die Bewirtschaftung der Grundwasserqualität in der Mazandaran-Ebene zu planen.


Verwendete Hauptfarben

Es gibt kein optimales Farbschema, aber denken Sie daran, dass die kräftigen Dominanz- und Akzentfarben der Website Persönlichkeit und Schwerpunkte verleihen, während die schlichte Hintergrundfarbe den Fokus Ihrer Besucher auf Ihre Inhalte oder Produkte lenkt.

  • 30% #f01010
  • 19% #f0f0ff
  • 15% #f0f0f0
  • 8% #102040
  • 8% #ffffff
  • 7% #203050
  • 2% #204060
  • 1% #f04040
  • 1% #e05050
  • 1% #fff0f0
  • 1% #c0c0d0
  • 1% #ffe0e0

CARTO Karten- und Ortungsdienste

CartoDB wurde 2012 offiziell als Web-Mapping-Frontend für eine PostgreSQL + PostGIS-Backend-Datenbank eingeführt. Die Software war Open Source und konnte auf der eigenen Hardware laufen, aber gleichzeitig bot CartoDB einen Online-Abo-Service an, bei dem Kunden Datensätze hochladen und Karten erstellen konnten, ohne den Quellcode anfassen oder selbst konfigurieren zu müssen. 2015 kam einer der bekanntesten PostGIS-Masterminds, Paul Ramsey, zu CartoDB. Im Jahr 2016 änderte das Unternehmen seinen Namen in CARTO und positionierte sich als "Location Intelligence"-Tool und nicht nur als einfache Web-Mapping-Schnittstelle und Online-Datenbank. Als solches bietet es nun auch geodemografische Analyse-, Routing-, Näherungs- und Adressfindungsdienste an.

Sie werden feststellen, dass einige der Dienste denen der anderen SaaS-Angebote ähneln, die wir in diesem Kurs untersuchen: Mapbox und ArcGIS Online. Dies ist unvermeidlich, da diese Unternehmen einen eifrigen Markt für die von ihnen angebotenen Dienstleistungen gefunden haben und der Wettbewerb ein Nebenprodukt ist. In diesen Kurslektionen haben wir versucht, die exemplarischen Vorgehensweisen auf einige der einzigartigen Stärken jeder Plattform oder der Technologien, für die sie Pionierarbeit geleistet haben, zu konzentrieren. Einer der einzigartigen Punkte von CARTO ist seine Vielfalt an thematischen Mapping-Optionen und seine ansprechenden Basiskarten- und thematischen Styling-Optionen. Die Farbschemata verwenden die in Penn State entwickelten ColorBrewer-Rampen, die auf der wissenschaftlichen Farbtheorie basieren. Kartographen, die CARTO verwenden, können Punktdaten zu tessellierten Regionen wie Hexbins oder eigenen Boundary-Dateien, die sie hochladen, aggregieren. Sie können auch Zeitreihenkarten, gerasterte Dichteoberflächen im Heatmap-Stil, proportionale Symbolkarten usw. erstellen.

CARTO bietet eine „Builder“-App für webbasiertes Design und ein „Engine“-Stück bestehend aus APIs. CARTO-Dienste können möglicherweise entweder als PaaS oder SaaS betrachtet werden. Wie können wir sie unterscheiden? Eine Möglichkeit besteht darin, zu überlegen, wie sie verwendet werden. Wenn der Dienst als Quelle verwendet und mit anderen kombiniert wird, handelt es sich wahrscheinlich um einen Plattformdienst. Wenn es direkt vom Endbenutzer konsumiert wird, handelt es sich um einen Softwaredienst. Wenn Sie programmgesteuert auf den Dienst zugreifen, handelt es sich in ähnlicher Weise eher um einen Plattformdienst, als wenn Sie mit einer grafischen Benutzeroberfläche darauf zugreifen.

Wenn wir also CARTO als Quelle für Webkarten verwenden, die wir an Endbenutzer weitergeben, dann handelt es sich um einen Softwaredienst. Wenn wir CARTO als „Table in the Cloud“ nutzen, dann nutzen wir es als Plattform. CARTOs Bereitstellung von Geodatentabellen im Internet, zusammen mit GUI und programmatischem Zugriff für Benutzer und Programmierer, macht sie zu einem guten Beispiel für ein Cloud-GIS.


Analyse der Tsunami-Katastrophenkarte durch das Geographische Informationssystem (GIS): Aceh Singkil-Indonesien

Die Tsunami-Risikokarte wird von den Interessengruppen als Grundlage für die Entscheidung über einen Evakuierungsplan und eine Bewertung nach einer Katastrophe verwendet. Die Katastrophenkarten des Distrikts Aceh Singkil in Aceh-Indonesien wurden mit einem GIS-Tool entwickelt und analysiert. Überlagerungsmethoden durch Algorithmen werden verwendet, um eine Gefahrenkarte, Verwundbarkeit, Kapazität und schließlich eine Katastrophenrisikokarte zu erstellen. Raumkarten werden topografische Karten, Verwaltungskarten, SRTM verwendet. Die Parameter sind soziale, wirtschaftliche, physische Umweltverwundbarkeit, Grad der exponierten Personen, Parameter von Häusern, öffentlichen Gebäuden, kritischen Einrichtungen, produktives Land, Bevölkerungsdichte, Geschlechterverhältnis, Armenverhältnis, Behinderungsverhältnis, Altersgruppenverhältnis, der geschützte Wald, Naturwald und Mangrovenwald. Die Ergebnisse zeigen eine Tsunami-Katastrophe mit hohem Tsunami-Risiko in neun Dörfern mit mittlerem Ausmaß, siebzehn Dörfer und andere Dörfer weisen ein geringes Tsunami-Risiko-Risiko auf.

Zitat und Zusammenfassung exportieren BibTeX RIS

Inhalte aus diesem Werk dürfen unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution 3.0-Lizenz verwendet werden. Bei einer Weiterverbreitung dieses Werkes müssen die Autoren und der Titel des Werkes, Zeitschriftenzitat und DOI angegeben werden.


Agenda

Mittwoch, 22. Oktober

  • Drohnenkartierung für GIS - Waldbrände für die Weinherstellung
    Devon Humphrey - Flightline Geographics
  • Sensoren verstehen
    Randall Mayden - Surdex Corporation
  • Drohnenintegration in die digitale Geländemodellierung
    Robert Youens - Camera Wings Luftaufnahmen
  • Gehen groß oder nach Hause gehen. Wie viel GIS-Infrastruktur brauchen wir wirklich?
    David Nikosia - Remme Corporation
  • Kombination von ESRI-Technologie und Open Source-Systemen in der Cloud: Ein Jahr später und Follow-up
    Dale Emrich – DrillingInfo, Inc, Quanah Berkley – DrillingInfo, Inc, Jennifer Weiss – DrillingInfo, Inc
  • Einfache Tipps zu Python, Textpad und Ergebnisfenstern zur Steigerung der ArcGIS-Effizienz
    Nick Jones - Dewberry
  • Austins Flood Response: Schwimmen durch eine Datenflut
    Kevin Smith - Stadt Austin
  • Neugestaltung der Sektorgrenzen der Polizeibehörde von Austin
    Sara Davis - Austin Police Department
  • GIS und offene Daten für kleine Gemeinschaften: Eine Fallstudie zu Stafford, Texas
    Jonathan Farmer - Stadt Stafford
  • Privatsphäre und Fernerkundung: Eine Landschaft im Wandel
    Chuck Boyer - Aerial Services, Inc
  • Automatisieren der Kartierung von undurchlässigen Oberflächen für die Regenwasserabrechnung
    Ajay Jadhav - CDM Smith
  • Landbedeckungsdatensätze und ihre Anwendungen in der Kommunalverwaltung
    Bridget Marcotte - Sanborn Map Company
  • Ökologische Kartierungssysteme von Texas: Anwendung und Verbreitung von "Big Data
    Amie Treuer-kuehn - TPWD
  • Ein Leitfaden für Manager zum Einsatz von Technologie zur Unterstützung des Asset Managements und des Systembetriebs
    Sydney Kase - CDM Smith
  • Echte räumlich-zeitliche Analyse in ArcGIS mit STEAF - einem räumlich-zeitlichen Erweiterungs- und Analyse-Framework
    Dan Goldburg - Texas A&M University
  • Erstellen eines Parcel-Stoffs für Cedar Park
    Richard McEntee & Conor Barber - City of Cedar Park
  • Anwendungen und Architektur der nächsten Generation – Hin zu Microservices und Single Page Applications
    Brent Porter - UT Center for Space Research
  • Es war einmal in Mexiko Binationale GIS-Zusammenarbeit
    Sally Holl - United States Geological Survey
  • Bessere Erkennung von urbanen Veränderungen
    Frank Obusek - Hexagon Geospatial
  • Spielzeug, Technologie und Denken über den Tellerrand hinaus
    Eric Andelin, MBA, CP – Airphrame
  • Eine Open-Source-GIS-Analyselösung: Probleme bei der Integration mehrerer Technologien
    Lucia Barbato - Texas Tech University
  • Konturen als Daten-QA/QC-Tool
    Amy Crowell - Mesquite GCD
  • Orthorektifizierung und Verzerrungsanalyse historischer San Jacinto Battleground Maps aus dem 19. Jahrhundert mit ERDAS Imagine und einem Open Source Tool
    Nancy Heger - TPWD, Wildtiere
  • GIS günstig mit Google
    Sean Moran - Bürgeranalytik
  • Kreative Ebenen im GIS-Routing für 9-1-1
    Anthony Haddad - Intrado Inc.
  • Kartierung für eine langfristige Dürre
    John Zhu - TWDB

Donnerstag, 23. Oktober

  • ArcGIS Online für Landplanung und -entwicklung
    Robert LaBarbera - Brown & Gay Engineers
  • GIS ist ins Web umgezogen: Ein Blick darauf, wie fortschrittliche GIS-Tools auf CartoDB laufen
    Jaime De Mora - CartoDB
  • Kostengünstiges GIS für GIS-Profis
    David McKittrick - Blue Marble Geographics
  • Kartierung von Meeresmigrationen, um Ressourcenmanagement und Raumplanungsbemühungen im Golf von Mexiko zu priorisieren
    Carly Voight - Der Naturschutz
    Michael Thompson - The Nature Conservancy
  • Verwendung von GIS zur Erstellung eines Habitat-Eignungs-Index im Landschaftsmaßstab für östliche wilde Truthähne
    Jason Estrella -Texas Parks and Wildlife-Region 3
  • TPWDs Projekt zur Klassifizierung und Kartierung von ökologischen Systemen
    Jack Hill - Sam Houston State University
  • Wasserdaten für die Nation
    Daniel Pearson - USGS
  • Vom Archiv in die Reichweite der Menschen: Historische Luftaufnahmen rund um die Uhr verfügbar machen
    Miriam Olivares - Texas A&M University - Institut für Geographie und Hochschule für Architektur
    Sierra Laddusaw – Texas A&M University - Karten- und GIS-Bibliothek
  • Farbmanagementstandards für den Farbdruck
    Efrain Carrero - Professionelle Plottertechnologie
  • Verwendung von QGIS im Feld
    Tatiana Perry - Blackbeard-Datendienste
  • Eine Open-Source-GIS-Architektur für vernetzte und verknüpfte Daten
    Jerry Hayes - IBM Austin Research Labs
  • HTTP-basierte Webservices für GIS, einschließlich GeoTxt
    Frank Hardisty - Penn State University
  • Lyme-Borreliose in Texas? Verbesserung der Prävention durch die Identifizierung von Risikobereichen
    Susan Swinson-Williams - Lyme-Pennsylvania State University
  • Räumliche Analyse von Tuberkulose in Texas
    Bernsteinfarbenes Echtblut - TAMHSC/DSHS
  • Mückenbekämpfung durch Wasserscheidenanalyse
    Jeremiah Johnson - Vermessung und Kartierung, LLC
  • Interaktive Webanwendung der 3D ArcGIS Structural Mapping of Edwards Aquifer, Balcones Fault Zone, Texas, USA
    Sarah Eason, GISP - Edwards Aquifer Authority
  • Raumschallmodellierung für kommerzielle Weltraumflughäfen
    Sumant Mallavaram - HDR
  • 3DGIS und GeoDesign: Änderung des Planungsgesprächs
    Nathan Brigmon - Bürgeranalytik

Gestalten Sie unsere Zukunft mit. Wir werden diese Gelegenheit nutzen, um mit einem Gremium hochrangiger Vertreter der Agenturen zu sprechen, um aktuelle Technologien, Programmentwicklungsbedürfnisse zu diskutieren und das Wort für jedes Thema zu öffnen, das Sie diskutieren möchten.


Schau das Video: Using Mapbox styles in Carto (Oktober 2021).