Viac

Štandardné farby pre mapy Landcover

Štandardné farby pre mapy Landcover


Obrázky Landsat som zaradil do piatich tried - rôzne palmy, vodné útvary, zastavaná/otvorená plocha, iná vegetácia a rôzne. Na tento proces som použil GRASS GIS a konečné klasifikované mapy použili nevhodné farby. Teraz, keď musím týmto triedam priradiť vhodné farby, premýšľal som o existencii medzinárodne uznávaných štandardov na tieto účely.

Pretože trieda, ktorá ma zaujíma, je dlaň, ktorá pokrýva iba 10% celkovej plochy (na nasledujúcom obrázku je znázornená žltou farbou), chcem, aby bola vo výstupe papiera veľkosti A4 jasne rozlíšiteľná. V najnepravdepodobnejšom prípade absencie noriem sú vítané správne návrhy farieb.


Navrhoval by som štandardnú tabuľku farieb ndvi v GRASS. Pravým tlačidlom myši kliknite na vrstvu a zvoľte NASTAVIŤ ZBARVENÉ.

Vaša otázka je však tautológia. Poukázali ste na to, že ste jediným, koho Palm zaujíma. Štandardná farebná tabuľka by bola navrhnutá tak, aby bola z niečoho najľahšie rozlíšiteľného niečo iné. V prípade farebnej rampy ndvi poskytuje škálu zvyšujúcej sa hustoty vegetatívnej odozvy, pričom v skutočnosti neposkytuje žiadnu klasifikáciu ako takú.

Pomocník pre tabuľku farieb GRASS poskytuje vysvetlenie každej možnosti.


Mapy a zosilňovače geografických informačných systémov (GIS)

Agentúra Adirondack Park (APA) používa GIS na pochopenie a podporu prírodných a kultúrnych zdrojov parku.

Táto stránka obsahuje ukážku MAP agentúry, DÁT, ŠTATISTIK a ANALÝZ.

MAPA IZBA

Faksimile 2018 oficiálnej územnej mapy zobrazujúcej súkromné ​​a štátne klasifikácie pozemkov. Tiež zahŕňa časť Adirondack systému NYS Wild, Scenic and Recreational Rivers System.

Zobraziť kompletnú mapu PDF - marec 2018 (26 MB)

Stiahnite si Shapefile 2021 vhodný na použitie so softvérom GIS. (42 MB apaLandClass202102.zip)

Prezrite si štátne a súkromné ​​statistické údaje o klasifikácii pozemkových tried za rok 2017 podľa krajov a podľa mesta alebo dediny.

Mapa celulárnych veží Adirondack Park

Nové a existujúce štruktúry, pre ktoré APA povolil používanie mobilnej služby (1993 - 10. apríla 2021).

Úplný zoznam povolených štruktúr a ďalšie dôležité informácie nájdete v informáciách o vežiach Adirondack Park Towers.

Mapa povolenia telekomunikácií v parku Adirondack Park

Nové a existujúce štruktúry, pre ktoré APA povolila (1993 - 10. apríla 2021).

Úplný zoznam povolených štruktúr a ďalšie dôležité informácie nájdete v informáciách o vežiach Adirondack Park Towers.

Vydanie mapy územného plánu štátu Land Adirondack Park z júna 1972, ktorú vyrobila agentúra New York Adirondack Park Agency, Nelson A. Rockefeller, guvernér. Označuje v tom čase štátne klasifikácie divočiny, kanoe, primitívnej oblasti, divokého lesa a intenzívneho využívania.

& quot; Park Adirondack - Mapa štátnych lesných krajín, hôr a vôd & quot

Mapa cestovného ruchu Adirondack Park Visitor Interpretive Center (VIC) z roku 2003. Obsahuje miestopisný zoznam Adirondack, ktorý ukazuje polohy štátnych pozemkových jednotiek, osídlené miesta, hlavné jazerá, veľké hory a štátne kempy. Agentúra Adirondack Park už neprevádzkuje VIC Paul Smiths ani Newcomb VIC.

zobraziť mapu PDF (11 MB)
zobraziť zmenšený obrázok mapy (2 MB)

Sčítanie ľudu v mestách v parku Adirondack s odhadmi blokov sčítania, ktoré sa rozprestierajú na hranici parku.

K dispozícii sú aj ďalšie odhady sezónnej populácie a niekoľko dátových vrstiev KMZ regiónu Adirondack pre rok 2010.

Otázka bola položená: „Ako veľa ľudí žije do niekoľko dní od parku Adirondack Park?“ „Táto mapa a analýza GIS za ňou používa údaje zo sčítania ľudu z USA a Kanady, zachytené 350 -míľovým nárazníkom okolo parku Adirondack. Náš odhad jednodňovej jazdy autom bol odvodený zo 7 -hodinového cestovného dňa s priemernou rýchlosťou 50 míľ za hodinu.

Koľko ľudí je teda vzdialených iba jeden deň? Žije tu okolo 84 miliónov ľudí vrátane 18 000 000 Kanaďanov a 66 000 000 Američanov.

Štátne majetkové náklady na ochranu prírody v parku Adirondack od roku 2015 údaje o parcelách kraja. Balíky boli identifikované pomocou údajov o vecnom bremene NYS DEC.

125 rokov - New York State Adirondack Park Forest Preserve Lands - 1892 a 2017

Pokrytie pozemku Adirondack Park z údajov USGS National Land Cover Data

Interpretácia USGS o všeobecných typoch lesných porastov v USA.

Mapa okresov školy Adirondack Park

Mestská ochranná oblasť s výhľadom na deň

zobraziť prezentáciu postupu analýzy (pdf, 1,4 MB)

Mapa oblastí Adirondack Park PSČ

Štátny územný plán (SLMP) načrtáva „najazdené kilometre“ chodníkov na snežných skútroch v čase jeho prijatia v roku 1972. Presná poloha týchto chodníkov však nebola zahrnutá. To vyvoláva otázky? Kde boli tie chodníky ?? Táto mapa je opätovným vytvorením brožúry DEC 1972 o snežných skútroch s názvom: Traily na snežných skútroch v štáte New York (10/1972)

Mapa vojenských výcvikových trás New York Air National Guard Adirondack alebo MTR.

Mapa jazier a rybníkov, ktoré sú úplne obklopené lesnou rezerváciou.

Mapa chodníkov a ciest priľahlých k Remsen-Lake Placid Travel Cooridor.

Mapa existujúcich možností rekreácie a obmedzení prírodných zdrojov pozdĺž severnej časti cestovného kooridoru Remsen-Lake Placid.

ŠTATISTIKA

ANALÝZA A PREZENTÁCIE zosilňovača

& Quot; Košík Room & quot;

V suteréne ústredia APA sa nachádza miestnosť s názvom „Košík“. Košík je skratka pre kartografiu. V priebehu rokov bola táto miestnosť zaplnená kresliacimi stolmi, škatuľami plnými nadrozmerných zvinutých máp a plochými súbormi obsahujúcimi takmer 200 zásuviek máp „quotquad“. Kreslenie pera a mylaru začalo v roku 1981 ustupovať nášmu prvému počítaču láskyplne, ale opatrne, nazývanom „HAL“. To bolo pred dobou DOS, keď „digitalizácia“ bola pre väčšinu z nás neznámym pojmom.

Hal bol nahradený minipočítačom, potom systémom UNIX a potom systémom Windows. Keď boli tieto počítače ešte v menšine, pomenovali ich Colvin, Marcy a Hudson. Tlačiari a plotri boli pomenovaní Winslow, Homer a Tait podľa maliarov Adirondacka. Teraz sú počítače na každom stolnom počítači - príliš veľa na to, aby sme ich pomenovali.

Adirondacky boli kedysi „neznámymi“ krajinami. „Prieskumníci/kartografi ako Verplanck Colvin a Seneca Ray Stoddard začali mapovať divočinu a poskytli nám referenciu, ktorú môžeme nasledovať. V 80. a 90. rokoch dostali digitálne mapy Adirondackovcov od APA tieto krajiny do popredia moderného mapovania v štáte a možno aj v krajine.

Pozrite sa na APA & quot; Systém hľadania & quot ;. Opisuje, ako sa GIS používa v centrále APA na lokalizáciu projektov vo vzťahu k zdrojom parku. Lookup System nie je on-line aplikácia GIS.

Zdroje údajov online máp a zosilňovačov

Agentúra Adirondack Park má k dispozícii niekoľko interaktívnych máp.

Tu sú k dispozícii streamované geografické údaje (koncové body APA REST) ​​na použitie vo vašich mapových aplikáciách.

Tieto mapy a údaje by sa nemali používať na určenie jurisdikcie. Ohľadom klasifikácie vášho majetku sa obráťte na agentúru.

Stiahnite si údaje GA APA

APA na ArcGIS.com
Balíky vrstiev APA so symbolikou a metadátami pre hranicu parku, triedu pevniny a mokrade. Musí mať ArcGIS 9.3.1 alebo novší.

Úložisko geopriestorových informácií Cornell University (CUGIR)

Regionálne mapové aplikácie

Letecké snímky NYS
Zobraziť a stiahnuť Orthophoto Imagery pre New York na
NYS Orthos Online
Orthophotos sú fotografie nasnímané zo vzduchu upravené tak, aby boli prekryté mapami.

DEC
Mapovacia brána odboru ochrany životného prostredia NYS

Pôdy
Pôdne mapy z webového prieskumu pôdy USDA o ochrane prírodných zdrojov (NRCS)
Poskytuje podrobné mapy a popisy pôd. Najprv musíte definovať oblasť záujmu a potom kliknúť na kartu Mapa pôdy.

Podmienky na cestách
Informácie o premávke, cestovaní a tranzite 511NY
aktuálne cestovné podmienky a mapy z ministerstva dopravy NYS

Informačný systém o kultúrnych zdrojoch
NYS OPRHP Historický záchranný úrad Prístup k historickým a kultúrnym databázam zdrojov vrátane dokumentov národného registra, stavebných a archeologických inventárov a správ z prieskumov. Po zadaní CRIS ako hosťa sa po online mape pohybujete kliknutím na VYHĽADAŤ.

Historické základné mapy
Historické mapy USGS v New Yorku a Novom Anglicku Referenčné obrázky z knižnice UNH (nie georeferenčné) štvorkoliek USGS zo začiatku 20. storočia.

County Real Property
Nehnuteľnosti Clinton County - použite verejný prístup

Reality Herkimer County - použite verejný prístup

Webový mapový portál okresu St. Lawrence - rôzne vrstvy vrátane vyhľadávania balíkov

Reality Saratoga County - použite verejný prístup

Reality Washington County - použite verejný prístup

Prezrite si historické mapy z vtáčej perspektívy zozbierané z Kongresovej knižnice pre niekoľko komunít v parku Adirondack.
Stiahnite si súbor kmz a zobrazte ho v aplikácii Google Earth (kmz 4,4 MB vyžaduje softvér Google Earth)
Pozrite si návod na YouTube, ktorý ukazuje, ako si tieto historické panorámy vychutnať v aplikácii Google Earth.


Projekt analýzy medzier

Údaje GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems, založené na klasifikácii ekologických systémov NatureServe, sú základom najpodrobnejšej a konzistentnejšej mapy vegetácie, ktorá je k dispozícii v USA. Tieto údaje uľahčujú plánovanie a riadenie biologickej diverzity v regionálnom a národnom meradle.

Vízia krajinnej pokrývky

Cieľom údajov GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems 2011 je poskytnúť presné a bezproblémové údaje o vegetácii a krajinnej pokrývke USA.

Land Cover Viewer

Dátová vrstva GAP/LANDFIRE National Terrestrial Ecosystems poskytuje podrobné informácie o vegetácii USA. Vrstva priestorových údajov bola vytvorená pomocou satelitných snímok Landsat a podrobnej klasifikácie vegetácie a krajiny.


Zber dát

Akvizícia snímok

Obrázky pre túto štúdiu pochádzajú z rôznych zdrojov a boli hodnotené z hľadiska rozlíšenia obrazu a vhodnosti na klasifikáciu obrazov. Pri pokuse o získanie inštalačného GIS a snímok/vektorových údajov boli kontaktovaní kancelária Fort McCoy pre verejné záležitosti a geografické informačné systémy/integrovaná oblasť výcviku. Všetky údaje získané pri inštalácii sa považujú za FOUO (iba na oficiálne použitie), a preto nie sú k dispozícii na distribúciu pre širokú verejnosť bez náležitého odtajnenia. V dôsledku toho bolo k dispozícii množstvo zdrojov verejných snímok, ktoré boli následne použité ako vstupné údaje pre štúdiu.

Verejne dostupné snímky zahŕňali letecké snímky z Národného programu poľnohospodárskych snímok (NAIP) v rámci amerického ministerstva poľnohospodárstva (USDA), US Geological Survey (USGS) EarthExplorer a Monroe County Land Information Office (GIS Office).

Stiahnuté obrázky prišli v digitálnych ortoštvrťových dlaždiciach (DOQQ) alebo v komprimovanej krajskej mozaike (CCM). Snímky prišli v súboroch .tiff alebo .sid v závislosti od zdroja sťahovania.

Príprava údajov

Satelitné snímky zhromaždené v oblasti Fort McCoy (obrázok 3) zahŕňali roky 2004 a 2018.

Príprava, skúmanie a neskoršie zoskupenie obrázkov do jedného obrázku (mozaika) bolo zásadným krokom na začiatku štúdie s cieľom úspešne spustiť klasifikačné nástroje.

Pred úspešným spustením klasifikačných nástrojov bolo potrebné pre študovanú oblasť mozaikovať snímky (obrázky 4 a 5). Mozaika je kombináciou alebo zlúčením dvoch alebo viacerých obrázkov. Mozaikovanie snímok zefektívnilo proces iba s použitím jedného obrázku ako rastrového vstupu a vyrobil rôzne zoskupené obrázky do štandardizovanej sady obrázkov pre každý rok, čím sa vytvoril jednoduchší spôsob vizualizácie študovanej oblasti ako jedného obrázku namiesto viacerých obrázkov.

Zdroje údajov o vstupných snímkach boli mozaikované spoločne pomocou nástrojov rastrovej množiny údajov ESRI ’s ArcGIS. Nástroj Mozaika zlučuje viacero existujúcich množín rastrových údajov do jednej existujúcej sady rastrových údajov.

Klasifikačný systém

Vojenská pôda často slúži na rôzne ďalšie využitie, ako napríklad: ťažba dreva, poľnohospodárstvo, pastva hospodárskych zvierat, rekreácia terénnych vozidiel a poľovníctvo. Vo svetle potenciálnych kumulatívnych účinkov rozsiahlejšieho a intenzívnejšieho vojenského výcviku v spojení s iným využitím si vojenské spoločenstvo stále viac uvedomuje potrebu udržiavať alebo zlepšovať stav svojich krajín (Warren a Bagley, 1992).

Program Land Condition Trend Analysis (LCTA) je armádnym štandardom pre inventarizáciu a monitorovanie pôdy, ktorý využíva štandardizované metódy prírodných zdrojov, zber údajov, analýzy a podávanie správ navrhnuté tak, aby spĺňali viacero cieľov v rámci vlastnených pozemkov (Anderson, Guertin a Price). , 1996).

Štandardná metodika LCTA bola použitá v kombinácii s Andersonovým klasifikačným systémom (Anderson, Hardy, Roach a Witmer, 1976) na vytvorenie nasledujúcich tried (a) Komplexy, (b) Blacktop, (c) Poľnohospodárstvo/Zelený priestor, a (d) ) Zalesnené pozemky (tab. 1).

Klasifikácia maximálnej pravdepodobnosti

Klasifikátor maximálnej pravdepodobnosti (MLC) je najpoužívanejším algoritmom parametrickej klasifikácie (Manandhar, 2009). MLC bolo zvolené kvôli chybám v klasifikácii objektov v rámci klasifikácie bez dozoru.

Rozenstein a Karnieli (2011) uvádzajú, že klasifikátory maximálnej pravdepodobnosti odbornej prípravy sa vhodnejšie uplatňujú v oblasti, s ktorou sa človek bližšie zoznámil, a ako také vytvárajú klasifikátory so znalosťami oblasti, ktorá je odôvodnená využitím MLC pre túto štúdiu.

TriedaPopis
Zalesnené krajinyOblasti charakterizované stromovou pokrývkou. Zahŕňa oblasti s listnatými, vždyzelenými a/alebo zmiešanými lesnými druhmi.
KomplexySkupina podobných budov alebo zariadení, tj. Kasárne, školiace zariadenia, administratívne budovy atď.
Poľnohospodársky/ zelený priestorOblasti charakterizované vegetáciou obhospodarovanou na produkciu potravín, krmív alebo vlákniny. Zahŕňa pasienky, seno, plodiny, malé zrná, úhor, otvorené polia a rekreačnú pôdu.
BlacktopOblasti charakterizované vybudovaným materiálom vrátane povrchov pevniny s nízkou/vysokou hustotou, ako sú cesty a parkoviská, ktoré odpudzujú dažďovú vodu a nedovoľujú jej vsiaknuť do zeme (tj. Cesty, parkoviská, diaľnice, štrkoviská).
Tabuľka 1. Popisy tried obrazov.


Úvod

Tento štandard stanovuje kritériá a smernice pre implementáciu a údržbu technológie GIS. GIS je informačná technológia, ktorá je schopná zhromažďovať, uchovávať, analyzovať a zobrazovať priestorové (geograficky odkazované) aj mimopriestorové údaje. Komponenty GIS zahŕňajú počítačový hardvér aj softvér, funkcie priestorových údajov (bunky mriežky rastra alebo body, čiary a mnohouholníky) a súvisiace tabuľkové údaje o atribútoch.

Využitie technológie GIS sa vyskytuje v širokej škále aplikácií, od pozemkových informačných systémov (LIS), automatizovaného mapovania a správy zariadení (AM/FM), sčítania ľudu a legislatívnych redistriktív a & quottransportu & quot; GIS (GIS-T) až po manažment prírodných zdrojov, životné prostredie modelovanie a systémy podpory priestorového rozhodovania (SDSS). V dôsledku toho má každá oblasť špecializácie jedinečné potreby pre údaje a výpočty. Táto norma sa zameriava na všeobecné kritériá pre tie aspekty technológie GIS, ktoré sú konkrétne spojené s počítačovou architektúrou (napr. Hardvér a softvér). Okrem toho sú poskytnuté pokyny pre ďalšie dve štandardné kategórie GIS: formát prenosu priestorových údajov a obsah metadát.


Skúmanie satelitných snímok a fotografií s falošnými farbami

Študenti si môžu myslieť, že všetky obrázky Landsat sú fotografie. Niektoré sú v skutočnosti obrázky „falošných farieb“. V lekcii sú informácie o obrázkoch „falošných farieb“.

Postup

A. Zapojte predchádzajúce znalosti.

  1. Porozprávajte sa so študentmi o tom, prečo NASA študuje povrch Zeme.
  2. Diskutujte ako trieda: Aké skúsenosti (ak nejaké) máte so zmenami v krajine, kde žijete? Uskutočnila sa napríklad nejaká väčšia výstavba, ako napríklad výstavba nových bytov, nákupné centrá, diaľnice alebo mosty? Alebo naopak, môžu sa nejaké veľké oblasti vrátiť k prírodnej pokrývke krajiny?
    1. Prostredníctvom služby Google Jamboard zdieľajte odkaz a nechajte študentov, aby vytvorili „poznámky s poznámkami“, ktorými dokumentujú svoje skúsenosti pri odpovedaní na otázku nižšie.

    Platformy NASA na zber údajov. Poďakovanie: NASA

    B. Preskúmajte obrázky s falošnými farbami

    1. Pomocou Prezentácie Google (alebo návratu na Jamboard) zobrazte študentom nasledujúce obrázky. Navádzajte študentov, aby robili pozorovania a dokumentovali otázky, ktoré vás napadnú.
    2. Predstavte satelity Landsat zaradením do radu dvoch krátkych segmentov videa. Študenti si videá prezrú a svoje zistenia zdokumentujú na Jamboarde pomocou „lepiacich poznámok“. Študenti by mali vytvoriť iba jednu myšlienku na jednu poznámku. (Odporúča sa viac poznámok k otázke.) V zariadení Jamboard by študenti mali používať funkciu „rýchla poznámka“ na paneli s nástrojmi pre každú z nasledujúcich otázok:
      1. Prečo je Landsat špeciálny?
      2. Aké prírodné zdroje tieto satelity pozorujú?
      3. Ako môžu byť údaje použité?

      Prístroje Landsat merajú predovšetkým svetlo, ktoré sa odráža od zemského povrchu.

      Nástroje Landsat sú navrhnuté tak, aby detegovali údaje z radu viditeľných a infračervených (blízkych a stredných) vlnových dĺžok, vrátane takých, ktoré ľudské oko nedokáže detekovať.

      Vedci organizujú tieto údaje do „pásiem“ vlnových dĺžok, aby interpretovali krajinnú pokrývku. Vedci robia obrázky v pravdivých alebo nepravých farbách, aby zvýraznili rôzne črty krajinnej pokrývky. Vyberajú pásma vlnových dĺžok, ktoré pravdepodobne zvýraznia tieto vlastnosti.

      C. Preskúmajte charakteristiky krajiny pomocou falošných farebných obrázkov

      1. Pozrite sa na falošný obraz Beverly, Massachusetts, ako aj sprievodné ilustrácie, ktoré ukazujú kľúčové vlastnosti mesta. (Obraz Beverly vo falošných farbách bude slúžiť ako základná vrstva, na ktorú budú študenti pridávať ďalšie ilustrácie.)
        • Ilustračná vrstva 1: Vodné útvary sú načrtnuté a označené.
        • Ilustračná vrstva 2: Prvky dopravného systému oblasti sú načrtnuté a označené.
        • Ilustračná vrstva 3: Obytné a komerčne rozvinuté oblasti sú načrtnuté a označené.
        • Ilustračná vrstva 4: Niektoré vegetačné oblasti, golfové ihrisko, pláže a niektoré „neznáme“ oblasti sú načrtnuté a označené.
        • Ilustračná vrstva 5: Konečná mapa typu krajinnej pokrývky so všetkými načrtnutými a označenými oblasťami.
      2. Pre každú pridanú vrstvu identifikujte falošnú farbu na obrázku, ktorá divákovi pomôže rozlíšiť túto funkciu od ostatných.

      D. Rozšíriť na nové umiestnenia

      Požiadajte študentov, aby vybrali jeden z nasledujúcich snímok v Prezentáciách Google a použili sekvenčné obrázky falošných farieb od spoločnosti Landsat na popísanie toho, ako sa táto oblasť v priebehu času menila.

      1. Ako vedci Zeme využívajú vlastnosti fyzikálnej vedy na vytváranie modelov povrchu Zeme?
      2. Ako vedci používajú obrázky falošných farieb na pomoc pri riešení problémov skutočného sveta?
      3. Aké druhy ľudských a prírodných aktivít je možné použiť na sledovanie monitorovania pomocou snímok Landsat?

      Informácie o učiteľovi

      Čo potrebujete vedieť o satelitoch Landsat pre túto aktivitu

      Keď astronauti NASA začali cestovať na Mesiac na misie Apollo, odfotili našu planétu a poslali ich späť na Zem. Ľudia začali premýšľať o tom, čo by sme sa mohli naučiť z tohto nového výhodného bodu vesmíru, keby sme použili iné druhy nástrojov (senzory). Prvá družica Landsat so špeciálnym senzorom bola vypustená v roku 1972.

      Satelity Landsat obiehajú Zem od pólu k pólu, keď sa Zem otáča pod nimi. To znamená, že každý satelit sa každých 16 dní znova vráti k tej istej geografickej oblasti na Zemi. Senzory na satelitoch Landsat detekujú svetlo odrazené od zemského povrchu. (Nepoužívajú lasery ani radar.) Detekujú viditeľné aj infračervené svetlo. Každá scéna Landsat má rozlohu 185 km na 172 km (115 míľ na 107 míľ). Na poskytnutie referenčného čísla pre každú scénu sa používa mriežkový systém „ciest“ a „riadkov“.

      Priestorové rozlíšenie údajov Landsat je 30 metrov (98,5 stôp). To znamená, že každý pixel na obrázku Landsat predstavuje oblasť na povrchu Zeme, ktorá má 30 metrov x 30 metrov. („Pixel“ je skratka pre prvok obrázku). Pixel je jeden bod v grafickom obrázku. Počítačové monitory zobrazujú obrázky rozdelením obrazovky na tisíce (alebo milióny) pixelov usporiadané v riadkoch a stĺpcoch. Pixely sú tak blízko seba, že sa zdajú byť prepojené - to isté platí pre satelitný obraz. Ak sa pozriete na monitor počítača s lupou, môžete vidieť jednotlivé pixely. Ak dostatočne priblížite satelitný obrázok, uvidíte aj pixely. Počítanie počtu pixelov jednej alebo druhej farby je jedným zo spôsobov, ako kvantifikovať zmeny krajinnej pokrývky pomocou satelitného obrazu.

      O farbe v obrázkoch Landsat

      Senzory na satelitoch Landsat robia pozorovania vo viditeľných aj infračervených (neviditeľných) vlnových dĺžkach elektromagnetického spektra. Infračervené vlnové dĺžky svetla nemôžeme vidieť bez špeciálnej technológie, ktorá ho prevádza na vlnové dĺžky, ktoré vidíme. Keď sa merania infračerveného svetla prevádzajú na viditeľné obrázky, musíme údajom priradiť farby, aby ich videli. Preto niektoré obrázky Landsat zobrazujú falošné farby.

      Prečo NASA skúma tento fenomén?

      Naša krajina sa mení. Pôda pokrytá lesom sa mení na poľnohospodársku pôdu, pôda pokrytá poľnohospodárskou pôdou sa mení na predmestia. Rastie počet miest. Pobrežné čiary sa posúvajú, ľadovce sa topia a hranice ekosystému sa posúvajú. Keďže počty ľudskej populácie rastú, spotreba prírodných zdrojov sa zvyšuje u nás i inde. Meníme povrch Zeme vo veľkom meradle. Držiteľ Nobelovej ceny Paul J. Crutzen povedal: „Ľudia sa stali geologickými činiteľmi porovnateľnými s eróziou a [sopečnými] erupciami ...“

      Zmena krajinnej pokrývky má účinky a dôsledky vo všetkých geografických mierkach: miestnej, regionálnej a globálnej. Tieto zmeny umožnili rastu ľudskej populácie, ale majú vplyv aj na schopnosť krajiny produkovať potraviny, udržiavať sladkú vodu a lesy, regulovať klímu a kvalitu ovzdušia a poskytovať ďalšie základné „služby“. (Pozri Foley a kol.,) Je pre nás dôležité porozumieť zmenám, ktoré prinášame do systémov Zeme, a porozumieť účinkom a dôsledkom týchto zmien na život na našej planéte. Satelity Landsat umožňujú štúdie zmien v regionálnom alebo krajinnom meradle.

      Prvým krokom k pochopeniu zmeny je monitorovanie a druhým krokom je analýza. Táto aktivita umožní vašim študentom vykonať tieto kroky na úvodnej úrovni.


      Obsah

      Ľudia často používajú kategórie v každodennom živote, aby získali zmysel pre svet. Bežné podstatné mená sú kategórie entít a väčšina prídavných mien sú kategórie atribútov týchto entít. Dokonca aj regióny je možné považovať za priestorové kategórie.

      Užitočná kategória je taká, ktorá vytvára kognitívnu účinnosť tým, že nám umožňuje premýšľať o skupinách ako celku bez toho, aby sme museli myslieť na jednotlivcov. Aby sa to dosiahlo, ideálna kategória by pozostávala z jednotlivcov, ktorí majú s ostatnými členmi kategórie široké spektrum vlastností, pričom s jednotlivcami mimo kategórie majú veľmi málo spoločného. To znamená, že dobré kategórie by mali mať minimálne vnútro kategórie variácia a maximálna medzikategória variácia. V takej ideálnej situácii je možné s väčšou istotou odvodiť vlastnosti jednotlivca z kategórií, do ktorých patrí (to znamená, že existuje menšie riziko ekologického omylu). Podľa tohto kritéria by najhorším možným súborom kategórií bolo náhodne priradiť jednotlivcov ku kategóriám, pretože absencia podobnosti v rámci kategórie znamená, že nemožno o jednotlivcovi bezpečne odvodiť nič na základe charakteristík kategórie (aj keď tento nedostatok predvídateľnosti spôsobuje, že náhodná kategorizácia je ideálnym prístupom k štatistickému vzorkovaniu).

      Ideálny súbor kategórií by mal byť schopný klasifikovať každého jednotlivca jednoznačne. Preto by mala byť klasifikačná schéma navzájom sa vylučujúce a kolektívne vyčerpávajúce. Vzájomne sa vylučujúce znamená, že nedochádza k prekrývaniu žiadnych dvoch kategórií (tj. Jednotlivec nemôže patriť do dvoch kategórií súčasne), zatiaľ čo súhrnne vyčerpávajúci znamená, že kategórie „vyčerpávajú“ alebo zahrnujú všetkých jednotlivcov (tj. Jednotlivec nemôže patriť do nulových kategórií) . V ideálnej schéme klasifikácie teda každý jednotlivec patrí do jednej a iba jednej kategórie.

      Každodenné kategórie často tieto ideály porušujú. Hraničné prípady (jednotlivci, ktorí sa zdajú byť zaradení medzi dve kategórie, napríklad rastlina, ktorá má určité vlastnosti „stromu“ a niektoré charakteristiky „kríka“) a odľahlé hodnoty (jedinci, s ktorými sa zdá, že nemajú veľa spoločného čokoľvek iné) sú bežné. Jedinec je v niektorých charakteristikách podobný súboru ostatných, ale v iných charakteristikách sa od nich veľmi líši. Pretože geopriestorová technológia zvyčajne nedokáže zvládnuť tieto nejasnosti, prevádzková klasifikácia v geopriestorových aplikáciách spravidla vyžaduje umelé rozhodnutia a prahové hodnoty.


      Štandardné farby pre mapy Landcover - geografické informačné systémy

      Mengistu TS*, Haile AW

      Škola veterinárneho lekárstva, Univerzita Wolaita Sodo, Etiópia.

      Tilaye Shibbiru Mengistu,
      Škola veterinárskeho lekárstva,
      Univerzita Wolaita Sodo, Etiópia.
      Tel: +251-0924053299
      Fax: +251-046-551-5113
      E-mail: [email protected]

      Prijaté: 24. marca 2017 Prijatý: 04. máj 2017 Uverejnený: 06.05.2017

      Citácia: Mengistu TS, Haile AW (2017) Prehľad o aplikácii geografických informačných systémov (GIS) vo veterinárnej medicíne. Int J Vet Health Sci Res. 5 (4), 176-182. dx.doi.org/10.19070/2332-2748-1700036

      Autorské právo: Mengistu TS © 2017. Toto je článok s otvoreným prístupom distribuovaný podľa licenčného ustanovenia Creative Commons Attribution License, ktoré umožňuje neobmedzené používanie, distribúciu a reprodukciu v akomkoľvek médiu za predpokladu, že je uvedený pôvodný autor a zdroj.

      Geographical Information System (GIS) je počítačový systém, ktorý zobrazuje uložené digitálne údaje vyvinuté za posledné desaťročie. GIS je platforma pozostávajúca z hardvéru, softvéru, údajov a ľudí a zahŕňa základný a univerzálne použiteľný súbor nástrojov s pridanou hodnotou na zadávanie, transformáciu, správu a ukladanie údajov, analýzu a výstupné informácie, ktoré sú geograficky referované. GIS je možné aplikovať na rôzne veterinárne činnosti. Môže pomôcť porozumieť a vysvetliť dynamiku a spôsob šírenia choroby a zvýšiť rýchlosť reakcie v prípade núdzovej choroby. V prípade prepuknutia choroby by to mohlo uľahčiť zvládnutie situácie a mohlo by to tiež poskytnúť nástroj na vyhodnotenie rôznych stratégií na predchádzanie šíreniu infekčných chorôb. Prezentované sú nasledujúce oblasti, do ktorých by mohli byť začlenené GIS a špeciálne funkcie GIS: dohľad a monitorovanie chorôb zvierat, zaznamenávanie a oznamovanie informácií, núdzová situácia v oblasti epidémie, modelovanie šírenia chorôb a plánovanie stratégií kontroly. Technológia má mnoho funkcií, vďaka ktorým je ideálna na použitie pri kontrole chorôb zvierat, vrátane schopnosti uchovávať informácie o demografických a príčinných faktoroch a výskyte chorôb na geografickom pozadí a rôznych funkcií priestorovej analýzy.

      Plný text -HTML

      Geografické informačné systémy Diaľkové snímanie Satelitné snímky Monitorovanie chorôb Veterinárna medicína.

      Asociácia geografických informácií definovala GIS z hľadiska počítačových systémov správy databáz na zachytávanie, ukladanie, kontrolu, integráciu, manipuláciu, analýzu a zobrazovanie údajov, ktoré sú priestorovo priradené k Zemi, s primárnou funkciou integrovať údaje z rôznych zdrojov. [1].

      Jednou z najpoužívanejších definícií GIS je „účinný súbor nástrojov na zhromažďovanie, ľubovoľné získavanie, transformáciu a zobrazovanie priestorových údajov zo skutočného sveta“. Celkovo je GIS platforma pozostávajúca z hardvéru, softvéru, údajov a ľudí a zahŕňa základný a univerzálne použiteľný súbor nástrojov s pridanou hodnotou na zachytávanie, transformáciu, správu, analýzu a prezentáciu informácií, na ktoré sa geograficky odkazuje [8].

      Geografické informačné systémy používané ako nástroj pre akúkoľvek disciplínu, ktorá spracováva údaje, ktoré môžu byť prepojené s geografickými polohami, ako sú krajiny, regióny, komunity alebo súradnice. Systémy sa počas posledného desaťročia rýchlo vyvíjajú a existuje množstvo rôznych softvérov, ktoré sú užívateľsky príjemnejšie než v minulosti. Potreba používať tento systém aj v oblasti veterinárnej medicíny sa objavuje v poslednom desaťročí [22]. Vrátane informácií o konkrétnych lokalitách (priestorové údaje), máp (geografické pokrytie) a atribútov (popisné údaje oblasti) vo forme relačnej databázy spojenej s mapovanými funkciami [30].

      Zavedenie GIS, ktoré môže zahŕňať mnohé výzvy súvisiace so zberom údajov, analytickými metódami a reakciou. Medzi analytické výzvy patrí riešenie neznámeho času, miesta a veľkosti ohniska, snaha prispôsobiť sa prirodzeným priestorovým a časovým odchýlkam a nedostatok vhodných údajov o riziku v populácii. Zatiaľ čo detekciu zhlukovania chorôb v čase alebo priestore je možné dosiahnuť mapovaním alebo vykreslením prípadov ako časového radu, môže byť ťažké zistiť a vizualizovať interakciu medzi časom a priestorom. Využívanie geografických informačných systémov (GIS) a priestorových štatistických analýz je potrebné na úplné preskúmanie presného zoskupenia udalostí spojených s chorobami a úmrtnosťou v časopriestore [61].

      Jednou z hlavných silných stránok GIS je jeho schopnosť integrovať rôzne typy priestorových údajov. GIS sa môže napríklad použiť na mapovanie dostupných epidemiologických informácií a ich porovnanie s faktormi, o ktorých je známe, že ovplyvňujú distribúciu infekčných chorôb, ako sú podnebie a ďalšie environmentálne faktory. Schopnosť získavať relevantné klimatické informácie, najmä v trópoch, kde je nedostatočná infraštruktúra na zber meteorologických údajov, bola posilnená technikami diaľkového snímania (RS), ktoré môžu poskytovať proxy environmentálne informácie odvodené zo satelitných senzorov [24]. Geografický informačný systém (GIS) je nová špičková technológia, ktorá sa používa ako nástroj na vizualizáciu, riadenie a sledovanie biologického rizika vo veterinárnej epidemiológii [15].

      V súčasnej dobe sú tieto systémy široko používané profesionálmi v oblasti výskumu, vlády a priemyslu, pri práci s priestorovo súvisiacimi údajmi [29]. S využitím a analýzou údajov získaných súčasnou technológiou založenou na GIS a GPS (Global Positioning System) je možné získať relevantné údaje o polohe a veľkosti miest lariev komárov, odhadnúť hustotu populácií hmyzu, rozhodnúť o insekticídnom produkte. ktoré sa majú použiť, a použiť optimálne techniky na vytvorenie racionálnej stratégie šetrnej k životnému prostrediu na kontrolu obťažujúcich komárov a chorôb prenášaných vektormi [64].

      Ciele tohto hodnotiaceho dokumentu sú preto tieto:

      Review Preskúmať GIS s podporou všeobecného dohľadu nad chorobami, hlásenia, kontroly a eradikácie.
       Popísať vhodný výber bitúnkov pomocou geografických informačných systémov.

      Základy geografických informačných systémov (GIS)

      GIS je automatizovaný systém na vkladanie, ukladanie, analýzu a výstup priestorových informácií. Tieto údaje v kombinácii s údajmi o populácii a predchádzajúcimi záznamami o chorobách na predikciu chorôb [11].

      Data input refers to the process of identifying and gathering the data required for specific application, thus involving acquisition, reformatting, geo-referencing, compiling, and documenting the data. The data input component converts data from their existing form into one that can be used by the GIS. The data to be used in a GIS may be available in different formats including paper maps, tables of attributes, electronic files of maps and associated attribute data, aerial photos, satellite images and other sources in digital format. One important virtue of a GIS is its efficient capability of integrating different data in different format acquired from a wide range of data sources into compatible format [35, 60].

      Data management and storage:

      Data management include linking, integrating and editing many kinds of data that are located on the Earth’s surface, such as health, social, environment data. GIS facilitate the integration of quantitative determination and control data with data obtained from maps, satellite images, and aerial photos. Frequently, socioeconomic data and qualitative information on health facilities have a spatial basis, and can also be integrated. GIS allows analysis of data generated by Global Positioning Systems (GPS). Combined with data from surveillance and management activities, GIS and GPS provide a powerful tool for the analysis and display of areas of high disease prevalence and the monitoring of ongoing control efforts. The coupling of GIS and GPS enhances the quality of spatial and non-spatial data for analysis and decision making by providing an integrated approach to disease control and surveillance at the local, regional, and national level. Spatial and ecologic data are combined with epidemiologic data to enable analysis variables that play important roles in disease transmission. This integration of data is essential for health policy planning, decision making, and ongoing surveillance efforts [7].

      Data manipulation and spatial analysis:

      When dealing with problems of space, the step beyond simple cartography and mapping is spatial analysis, which in geographic research is the tool used to compare the spatial distribution of a set of features to a hypothetically-based random spatial distribution [40]. These spatial distributions, or patterns, are of interest to many areas of geographic research because they can help identify and quantify patterns of features in space so that the underlying cause of the distribution can be determined [18]. The process of identifying unique spatial distributions, or statistical pattern recognition, can range from simply “eye-balling” features on a map to complex computer-based spatial algorithms that can detect very minute differences on a surface [40].

      Visualization: Can be used in novel ways to explore the results of traditional statistical analysis. Displaying the locations of outlier and influential values on maps and showing variation in values over space can add a great deal to epidemiologic research. Although such tools are being developed and explored, they would benefit greatly from a closer and more seamless link between statistical packages and GIS [4].

      Neighborhood Operations: Evaluate the characteristics of an area surrounding a specified location. Operations included in this category incorporate search, Line-in-Polygon and Pointin- Polygon, Thiessen Polygons, interpolation and contour generation. They determine whether points/lines are inside or outside a polygon boundary. The attributes of these points/lines identified as being within the polygon can then be processed for analysis by display on a map, computing statistics of attribute values, listing attribute values in tabular form, and so on. Point/ line-in-polygon operations are typically performed by topological overlay procedures [35].

      Buffer analysis: GIS can create buffer zones around selected features. The user can indicate the size of the buffer and then join together this information with disease incidence data to establish how many cases fall within the buffer. Buffer or proximity analysis can be used to map the impact zones of vector breeding sites, where control activity needs to be strengthened. The buffer analysis capabilities of GIS are used for computing the health events located within a specified radius of each grid intersection [7]. Buffering is a GIS tool that creates a circle of specified radius for point data such as a well, or parallel lines of specified distance from linear data such as a river or a road [46].

      Overlaying: Involves superimposing thematic plane of GIS features containing geographically and logically related data two or more map layers to produce a new map layer. Map overlay operations allow us to compute new values for locations based on multiple attributes or data layers and to identify and display locations that meet specific. This allows the analyst to compute new values for locations based on multiple features or data layers. GIS can overlay diverse layer of information [7].

      The data output component of GIS provides a way to see the data or information in the form of maps, tables, diagrams, and so on. The results may be output in hard-copy, soft-copy, or electronic format. Maps and tables are commonly output permanently in hard copy format. The hardcopy output takes longer to produce and requires more expensive equipment. However, it is permanent and easily transported and displayed. A large map can be shown at whatever level of detail is required by making the physical size of the output larger. Outputs in electronic formats, on the other hand, consist of computer-compatible files. They are used to transfer data to another computer system either for additional analysis or to produce a hardcopy output at a remote location [2, 35].

      Satellite imagery, are an increasingly important component in understanding and monitoring the Earth. There are a wide variety of satellites now flying the United States alone had more than 80 civil Earth observation instruments operating [44].

      About 26% of users indicated that the only satellite imagery they used in the year prior to the survey came from Landsat sensors. The remaining 74% of Landsat users indicated they used a mix of satellite imagery, with the majority on average coming from Landsat, followed by MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), SPOT (Satellite Pour l’Observation de la Terre), and Quickbird. Landsat imagery provides unique spatial information for use by many people both within and outside of the United States. However, the population of these users is unknown, so determining exactly who these users are, how they use the imagery, and the value and benefits derived from the imagery is a challenge. There have been a few surveys and studies that have addressed this issue. As part of a larger study including multiple surveys and case studies [39].

      The database management component provides the environment within which the GIS functions and the means by which the data is controlled. Any information that is coded by location such as country, province, district or latitude/longitude coordinates, can be stored and manipulated in the GIS. The advantage of using a GIS rather than traditional database management systems (DBMS) is that the data can be viewed, queried and summarized visually through the graphical environment. Moreover, because the data has topology (this means that each feature "knows" its geographical position relative to other features), a variety of spatial processing functions which are not possible on a standard DBMS can be employed to process the information [53].

      Previous institutional experiment with remotes sensing:

      The potential value of remotely sensed data in decision making is worth an investment of resources. Substantial efforts have been made for more than 15 years to provide the technology transfer and infrastructure for utilizing satellite imagery in many African nations. Within a few months of the launching of LANDSAT 1 (=ERTS I), USAID, through the U.S. Geological Survey's Office of International Geology, began sponsoring training in Africa as well as other regions throughout the globe. By the late 1970s, the first Regional Remote Sensing Center was created in Nairobi, Kenya. The purpose of the center, and its associated activities, was to train local and regional scientists and engineers so that they could process, interpret and apply satellite data to specific problems. The strategy was to combine locally trained individuals, the proper facilities, and some economically and politically attractive projects in the expectation that the host governments would adopt the new technology. The strategy was successful in some cases but not in most [41].

      Remote sensing of the Earth traditionally has used reflected energy in the visible and infrared and emitted energy in the thermal infrared and microwave regions to gather radiation that can be analyzed numerically or used to generate images whose variations represent different intensities of photons associated with a range of wavelengths that are received at the sensor. This gathering of a (continuous or discontinuous) range(s) of wavelengths is the essence of what is usually termed multispectral remote sensing [55]. The coverage and resolution of biophysical data derived from remote sensing (RS) satellite data substantially increase our potential to assess the effects of climate change on ecosystems on a regional and global scale. Missing variables, low resolution, inadequate duration, temporal and spatial gaps, and declining coverage in remote sensing data are pervasive [4, 36].

      The Remote Sensing is also an important data resource for presentation of vegetation, landcover and land use as well as the categorization of the habitats and population density of insect vectors, parasite and reservoir hosts [6] and [63].

      The accuracy of RS methods for providing estimates of temperature was investigated in Africa by comparing estimates of land surface temperature with meteorological ground measurements [23]. A significant correlation between land surface temperature and ground observations was found, with root mean square errors of around two degree celsius. Current trends show that systems based on spatial data analysis and the use of remote sensing is now applied to a wide variety of diseases and geographical areas. This is particularly the case with the use of meteorological satellite data to predict spatial distribution patterns of parasites, vectors, intermediary hosts and hosts, not only in the tropics but also at subtropical and temperate latitudes [21].

      Application of GIS Technologies In Veterinary Medicine

      GIS for Epidemiological Investigation of Complex Diseases Problem

      Geo-spatial tools were used for collection of data, and outbreak mappings were recorded [15]. The GIS was used in the geo-spatial analysis and for monitoring the spread of FMD outbreaks, herd proximity and outbreak locations and topography, distribution of disease serotypes and closeness to features that can spin off the virus within the study area [34]. Recent outbreaks of disease in humans and animals have motivated public health agencies and researchers to develop early disease outbreak detection systems utilizing non diagnostic information [28, 45].

      Advantages of the space-time permutation scan statistic method are that it re-quires only case data, is easy to use, makes minimal assumptions about the geographic location, time, or size of the outbreak or stranding event, while automatically adjusting for any natural purely spatial and purely temporal variation, and it allows adjustment for space by time interaction [31].

      Land scape related with epidemiology:

      The landscape of a place is characterized by a mosaic of habitats within the ecosystem. The elements and patterns associated with the biotic, abiotic, and cultural processes within a Landscape are used to identify the factors that influence disease transmission over time and space [38]. The important environmental factors are determined from the examination of the biome and natural nidus of a region where disease activity exists. Identified by its distinct plants, animals, insects, and microbes, a biome is a broad biotic region that is highly predictable based on climate, altitude, and latitude. The natural nidus is the habitat composed of the vectors, hosts, and reservoirs involved in a continuous cycle of transmission that sustain a pathogen within an ecosystem [47].

      Relating the disease cycle to the underlying physical environment:

      Veterinary epidemiology being a holistic approach aimed at coordinating the use of different scientific disciplines and techniques during an investigation of disease and their causation, impaired productivity or welfare of animal population [50]. In this context, the spatial as well as the temporal dimension of disease occurrence is important to measure. GIS technology show the power and potential of spatial analysis capabilities for addressing important health issues at the international, national, and local levels. The application of GIS in Veterinary epidemiology is twofold: used in a research oriented environment to understand a disease (risk factor determination, spatial disease modeling and distribution and prevalence studies) and as a powerful tool in controlling the disease i.e. emergency response, disease detection, operational optimization of the response etc. Among the exploratory methods for epidemiology and public health facilitated by GIS project, some important tasks are to visualize the space-time clusters or hotspot of disease of interest, determining the zones of relative risk around clusters, describing the outbreak (what, when, who and where), analyzing the outbreak (why and how), identify areas in need of resources which can ultimately contribute in planning, controlling and implementing preventive measures of disease concerned. GIS has the ability to combine geo-referenced data generated by global positioning systems (GPS) with ecological data and data from surveillance and management activities for identification and mapping of environmental factors associated with low or high disease prevalence which make it particularly useful for disease surveillance and monitoring of ongoing control efforts [33].

      Ecological analysis also describes the relations existing between the geographic distribution of diseases and environmental risk factors and their analysis by means of statistical procedures [39]. A wide number of papers have been published on the analysis of the relationship between disease indicators (e.g. positivity, incidence and prevalence) and the explanatory environmental and climatic variables [25]. In order to make ecological analysis, the following fundamental steps can be utilized: GIS construction for the study area utilizing data layers on environmental and climatic features geo-referencing the geographic units of interest, creation of buffer zones of a given diameter centered on these geo-referenced points extrapolation of values for each environmental feature within each buffer zone databases with environmental and parasitological data statistical analyses (univariate, multivariate etc.) and individualize of environmental risk factors and/or development of forecast models [12, 51].

      GIS for Early warning systems

      The availability of climatic, geological and phytographic digital data and the accessibility of GIS software also have permitted the implementation of several epidemiological studies in relation to ecological factors and disease prediction, as well as have been providing evidences that its use is indispensable before the elaboration of control plans [5, 35]. Early Warning is the provision of timely and effective response through the recognized institutions that allows individuals exposed to hazards to take actions, to avoid or reduce risk and prepare for an effective response [20]. Early Warning and Response (EWS) are based on the concept of dealing with a disease epidemic in its early stages. From a public health perspective, early warning of outbreaks with a known zoonotic potential of disease will enable control measures that can reduce human morbidity and Mortality rates. The main uses of early warning system include education as an aid to understanding the crucial elements involved in early detection and response to environmental threats [16].

      A sentinel network is an interactive disease surveillance system that involves the collection of health data on a routine basis, usually, by health care professionals over a wide (usually at country level) area [9]. In most industrialized nations, notification of many infectious diseases is a statutory requirement. Rapid collection of data and assessment of regional and national statistics leads to early detection of changes in the incidence of infections [26, 32]. The database also provides information for the planning and implementation of intervention [10]. The growth of such sentinel systems, from independent national networks to coordinate international information systems, has, generated a demand for health information systems capable of forecasting disease [17].

      The present understanding that a facility-based sentinel surveillance system can play an important role disease in providing information for monitoring communicable diseases, guiding further investigation, evaluating control measures and predicting epidemics [49].

      Monitoring of Epidemics diseases:

      In recent years, several vector-borne, parasitic or vector-borne diseases have emerged or re-emerged in different part of the world, with major public health, socio-economic and political consequences. Emergence of these diseases linked to climatic change, human induced landscape changes and human activities that have affected disease ecology. National approaches are used to explore vector and host distribution and identify areas where substantial changes in vector and vector-borne disease distributions have occurred. Introduction the pathogens into new areas may be the consequence of the land cover/land use. There has also been increased the opportunity the vectors to spread their historical distribution areas, via passive transportation (for West Nile virus-WNV the principal hosts are wild and resident birds [57].

      Model of forecasting disease:

      Disease forecasting involves modeling, which may be based either on statistical relationships established between past case numbers and environmental predictors 'statistical approach' or an attempt to capture the biology of the transmission processes 'biological approach' [42]. Briefly, the statistical approach requires samples from as wide a range of environmental conditions as possible predictions arising from this approach assume that the relationships already established between case numbers and environmental variables will persist into the future [19].

      One of the most useful functions of GIS in epidemiology continues to be its utility in basic mapping. Usually, when data are collected either routinely or through purposely-designed surveys, they are presented in tabular forms, which can be exploited for analytical usage. However, the reading and interpretation of such data is often a laborious and timeconsuming task and does not permit easy decision-making [48].

      GIS for Recording and Reporting disease information

      Geographical Information System can be used to produce maps of disease incidence, prevalence, mortality and morbidity on farm, region, or national levels. The information is more easily understood when visualized on a map. Because information on diseases often tends to be aggregated (from information on each individual herd to municipality or county level) the information loses some of its value. If the information is mapped at the farm level, only small parts of a region can be visualized at the same time. Another way to describe the incidences of diseases in a defined area can be to create density maps by using the density function. The density function creates a grid with a defined cell size and gives each cell in the area a density value of the infected farms. To adjust for the underlying population, a density map of the whole population at risk is created with the same cell size. The density maps are then divided to provide a map that shows the incidence of the particular disease in each area unit at the time unit chosen. This function can further provide maps which how the spread of the disease by displaying the maps as a movie. The GIS can also be incorporated in a real time outbreak notification, as done in an eradication program of the Aujeszky’s disease in North Carolina [37].

      GIS for planning disease control strategies

      The neighborhood analysis function can be used to identify all adjacent farms to an infected farm. It is a function that identifies all adjacent features with a certain criteria to a particular feature. Contact patterns such as common use of grasslands or sources of purchasing etc. could be visualized with a so-called spider diagram. This could provide insight into the possibility of transmission of infectious diseases between herds. In the planning of eradication of diseases, GIS has the possibility toper form overlay analysis to find high or low risk areas for diseases which depend on geographical features or conditions related to the geography Studies of trypanosomiasis [52].

      Buffering and overlay are two of the most common operations in disease modeling. A buffer zone is an area that is within a given distance from a map feature. Points, lines, or polygons can be buffered. Buffers are used to identify areas surrounding geographic features. An overlay is the primary way to combine information from two separate themes. Overlays are most common for polygonal data, and perform a geometric intersection, which results in a new layer with the combined attributes of both initial layers. With vector borne disease areas closer to rivers/streams are seen to suffer most [54]. A buffer distance of 500m, 1000m, 1500m and 2000m was generated since the 2000m, is not sufficient because of current ecological differences as far as mosquito flight distance is concerned. The 2000m is the average flight distance of the mosquito [62].

      GIS for Abattoir Site Suitability Analysis

      GIS is a computer based system that offers a convenient & powerful platform for performing suitability evaluation. GIS techniques and procedures have an important role to play in analyzing decision problems. Indeed, GIS is often recognized as a decision support system involving the integration of spatially referenced data in problem solving environment. Site suitability assessment is inherently a multi-criteria problem that involves several competent factors appearing at the same time. GIS, through its spatial analysis tools that are particularly suited for an overlay analysis of various competent factors, ease the task of decision makers. On the other hand, GIS can facilitate the spatial analysis of the detected change through time by overlaying the spatial components of the same feature during two or more periods of time. Accordingly, many spatial decision problems give rise to the GIS based multi criteria decision analysis [23]. The impact that the abattoir poses may manifest in the form of liquid wastes (characterized by effluent salinity and bacterial contamination), airborne wastes (mainly disagreeable odours), large potential for the transmission of zoogenic diseases, noise, traffic congestion, attraction of animals (such as hyenas) and big birds, etc. Much of such environmental problems can greatly be reduced through appropriate siting of the abattoir [14].

      Identifying a new service location is one of the most basic functions of business development. Having the ability to quickly access the geodemographic dynamics of your existing markets in contrast to the likely demand for services at a new location requires a flexible, yet powerful analytical software tools. ArcView Business Analyst, ArcView GIS, Atlas GIS, and Business map project software all provide varying levels of capabilities for site selection [56]. A multi-criteria evaluation (MCE) method can serve to identify, classify, analyze and conveniently arrange the available information concerning choice-possibilities in urban land use planning. It is mainly involved with how to combine the information from several criteria to form a single index of evaluation. It is used to deal with difficulties that decision makers encounter in handling large amounts of complex information. Abattoir site location was determined within the study town through the integration of geographic information system (GIS), weighted linear combination (WLC) analysis, and remote sensing techniques. Several parameters were collected from various sources in vector and raster GIS formats, and then, used within the GIS-based WLC analysis to select suitable abattoir site [58].

      A main concern of urban land use planning is the designation of suitable sites for the appropriate land uses. The selection of suitable site for abattoir must be based on a set of local criteria to ensure that the maximum cost-benefit ratio for a community is attained. The suitability of a site for an abattoir is influenced by the various characteristics of the site. However, each characteristic only reflects an aspect of the overall suitability for the specific land use. Furthermore, when a site is found suitable for an abattoir it does not automatically ensure a maximum benefit for the community to assign the site for such a use. Several land uses may compete for the same site. The necessary choices are the subject of the overall urban development planning or the master plan of an area [27].

      Suitable distance from main roads, churches, schools and health services:

      Slope is associated with building cost. Building the abattoir is less expensive on low slopes. The slope is also closely related to surface drainage characteristics of the site. Desirable slope for abattoir site is suggested to be gently sloping area which ranges from two to ten percent. Slope values below two percent are not suitable from safe drainage point of view [59].

      Overlaying suitable sites:

      Finally, all the parameters were weighted with their respective percent of influence and overlay to produce the suitability map. Also adopted criteria are applied to the spatial data using if or then queries, buffering capabilities within GIS, and map overlays and intersections to create a composite site suitability map [3].

      Conclusion and Recommendations

      GIS represent a new technology in veterinary epidemiology for the reporting of animal disease information and the study and modeling of specific disease problems. However, the technology is not a panacea in its own right and any adoption of such a system must be preceded by a careful evaluation of information needs. A fully featured GIS software package, the necessary hardware and the digital maps needed to run a complete system can be relatively expensive, when all that may be required is a standard database management system and an additional graphical package that can display coloured maps with a certain amount of text or numeric information appended. This would not provide any sophisticated spatial analysis functions, but may suffice as a reporting system.

      As needs grow and resources become available, an investment in a more complete system could be made. There are three situations in veterinary science where it is suggested that GIS will play an increasingly important role in the future: the need to solve epidemiologically complex disease problems, the need rapidly to monitor highly contagious diseases that might cross international boundaries, and the need to deal with politically sensitive diseases for which prompt and accurate reporting is essential.

      Based on the above conclusion and points, the following recommendations are forwarded:

       The concerned body of government should develop and support GIS application in veterinary science to prevent and reduces the spread of disease and its economic impacts.
       The veterinary clinician and workers should aware how to use GIS in the office and field.
       It is highly recommended to use GIS tools and its application to produce maps to abattoir site selection around urban of Ethiopia.
       There should be a further study using GIS technologies for a change detection to explore the effect of Land cover on the disease.


      Mapy a osídlenie južnej Palestíny, 1799–1948: historická/GIS analýza

      Na historické mapy púšte Negev, ktoré tvoria polovicu celkovej rozlohy Palestíny, je možné nahliadnuť z niekoľkých prelínajúcich sa perspektív týkajúcich sa aspektov, ako je ich príspevok k vysledovaniu modelov osídlenia a poľnohospodárskej histórie, imperializmu a mapovania a právnej geografie vlastníctva pôdy a domorodých ľudí. Tu sa zameriavame hlavne na prvú tému, začleňujeme nové metódy a demonštrujeme ich aplikáciu do štúdií v historickej geografii.

      Od konca 18. storočia púta Negev značnú pozornosť vďaka svojej strategickej polohe na troch kontinentoch, svojej histórii a archeológii. Potom, čo európske mocnosti v polovici 19. storočia uznali geopolitický význam tejto oblasti, bolo vykonaných množstvo prieskumov a mapovacích aktivít. V tejto štúdii sme preskúmali 375 historických máp pokrývajúcich časti alebo celý Negev v rokoch 1799 až 1948. Tieto historické mapy sú kľúčové pre pochopenie koloniálneho vývoja, ako aj pre procesy krajiny a osídlenia a sedentarizáciu beduínskej populácie. Tieto mapy sme naskenovali a opravili pomocou geografických informačných systémov (GIS), aby sme umožnili kvantitatívnu analýzu ich presnosti a odhalili nové pohľady na procesy osídľovania a sedentarizácie. Zatiaľ čo priemerná chyba máp, ktoré boli založené na poznámkach prieskumníkov, bola počas väčšiny 19. storočia rádovo niekoľko kilometrov, rôzne prieskumy Palestínskeho prieskumného fondu (1872 - 1890) zredukovali tieto chyby na niekoľko stoviek metrov a neskôr mapy vyrobené Britmi počas prvej svetovej vojny a britským povinným prieskumom Palestíny získali chyby hlboko pod 100 m. Starostlivá analýza týchto máp nám umožňuje vymedziť hranicu medzi obrábanou pôdou a púšťou, sledovať vznik nových osád a kvantifikovať proces sedentarizácie kočovného beduínskeho obyvateľstva. Prišli sme k záveru, že analýza historických máp pomocou GIS poskytuje nástroj na stanovenie ich presnosti, a teda potenciálnej užitočnosti pre štúdium tém, ako sú procesy vyrovnania a právne spory o vlastníctvo pôdy.


      Standard Colors for Landcover Maps - Geographic Information Systems

      Maps have features to help understand and read these. The features are located on the boundaries or just outside the maps. Maps normally share common features but some may be omitted depending on map types and uses.

      A map is a representation of the earth&rsquos surface and most of its features such as roads, buildings and vegetation. These features are represented by symbols and colors on maps.

      Below are typical symbols that can be found on maps:

      In measuring road distance on a map, use the scale bar. First, get a thread or a string. Second, mark your point A and point B. Third, measure the distance from point A to point B by scaling along the road, following every turns and curves, using the string. Fourth, when you reached point B, cut the string. And lastly, hold the string against the scale bar and count the number of intervals that the string has covered.

      If the entire length of the string covers four points of the scale and the scale has a five kilometer interval, just multiply the number of points by five. You will get 20 which means the road distance from point A to point B is 20 kilometers.

      Topografické mapy show the earth&rsquos natural features like mountains, lakes, rivers and man-made structures like roads, buildings, and dams. Data on ground elevation is a necessary feature of this map.

      Thematic maps show a generalized representation and description of a particular theme such as forest, soils, population, land use, land cover, geology, climate, mineral resources, and tourist zones. These maps provide information for management and development activities of the government and private sectors. Examples of thematic maps and their definitions are:

      Land condition maps show areas prone or susceptible to natural calamities like floods and earthquakes. These maps show land form classifications, ground elevations and also the locations of the organizations and facilities for relief operations.

      Land cover maps depict different land or vegetative covers and provide information for land use management, planning and resources management.

      Land use maps show actual land use as commercial, industrial, residential, and agricultural areas.

      Cadastral maps exhibit the location of land boundaries portraying the subdivision of tracts into smaller parcels. This type of map determines the land description for incorporation in leases, deeds and other legal instruments. It also depicts the location of streets, sewers, water lines and other minor drainage structure. It is an official register of
      quantity, value and ownership of the real property.

      Route or road maps illustrate the location of highways, avenues, streets, minor roads, intersections and other structures like a cul de sac (dead end) and islands of major and minor thoroughfares in a certain vicinity.

      Tourist maps are multi-colored maps showing the location of national parks, historic spots and other places that may be of interest to tourists.

      Soil maps are multi-colored maps showing the soil types in an area.

      Mineral maps depict the position of ground works and surface structures of mines position and direction of tunnels and shafts and the surface boundary of adjacent properties.

      A geografický informačný systém (GIS) is a computer system for capturing, storing, querying, analyzing and displaying geospatial data. The term geospatial implies a subset of space which is applied specifically to the surface and near surface of the Earth.


      Pozri si video: USA MAPA - TOHLE NIKDO NEČEKAL, CO? - Farming Simulator 19 CZ USA MAPA #01