Lagi

Mendapatkan metadata vektor dan raster dari database PostGIS?


saya menggunakan php/postgres/postgis di aplikasi web, saya ingin tahu apakah mungkin untuk mendapatkan metadata dari db tentang semua tabel shp/geotiff seperti (nama, proyeksi, jenis (kapal/tiff), tanggal, desc, pemilik dll...) saya sudah menggunakan tabel geometri_kolom untuk mendapatkan beberapa data ini tetapi tidak cukup bagi saya.

saya menggunakan kueri ini:

PILIH f_table_catalog, f_table_schema, f_table_name, f_geometry_column, coord_dimension, srid, ketik FROM geometric_columns;

Apakah data itu perlu dimasukkan ke dalam file (shp/tiff) oleh pemilik file (dalam waktu produksi) atau adakah tabel yang berisi semua ini?


Jawaban singkatnya adalah pada waktu produksi.

Pemuat yang saya ketahui (shp2pgsql, misalnya) akan memuat proyeksi (prj), geometri dan atribut (dbf), tetapi hal-hal seperti pemilik data dan file bukan bagian dari spesifikasi shp, secara langsung, jadi tidak mungkin untuk loader tahu tentang mereka.

Untuk tiff, jika melihat source code raster2pgsql, tidak disebutkan metadata atau atribut selain SRID. Ini diharapkan, karena format tiff memungkinkan atribut arbitrer (meta data) dibuat di header, jadi pengkodean korespondensi antara atribut header yang tidak dikenal dan Postgres akan bermasalah -- kecuali jika Anda menggunakan beberapa penyimpanan kunci/nilai seperti hstore (seperti yang dilakukan osm untuk tag yang jarang digunakan).

Pokoknya saya ngelantur. Di luar metadata standar yang diperlukan untuk banyak fungsi spasial, seperti SRID, tidak ada mekanisme dalam shp atau pemuat tiff untuk metadata arbitrer dan tidak ada tabel sistem tersembunyi yang berisi informasi ini. Anda harus menambahkannya pada waktu buka.


Pengantar Basis Data GIS

Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah metode berbantuan komputer untuk mengumpulkan, memanipulasi, menganalisis, dan menampilkan data spasial. Data ini ada dalam dua format digital yang berbeda (vektor atau raster). Dalam format vektor, data spasial direpresentasikan sebagai titik, garis atau poligon, dengan kemampuan untuk menyimpan atribut tambahan dengan fitur (misalnya, lokasi sampel, sungai, jaringan jalan, atau batas politik). Dalam format raster, data disimpan sebagai bidang kontinu sel grid berukuran seragam di mana setiap sel berisi nilai tunggal (misalnya, citra satelit atau model elevasi). University of Kansas Field Station, melalui Kansas Biological Survey (KBS), memelihara kemampuan GIS menggunakan perangkat lunak ESRI ArcGIS yang diinstal pada komputer di laboratorium dan kantor.

GIS merupakan alat yang ampuh untuk menyelidiki beragam pertanyaan penelitian dan untuk pengelolaan sumber daya alam. Di Stasiun Lapangan, para ilmuwan menggunakan GIS untuk menjawab pertanyaan terkait dengan perubahan penggunaan lahan dan tutupan lahan, penilaian habitat, dan fenomena tingkat lanskap lainnya. Pada skala spasial yang lebih baik, peneliti menggunakan GIS untuk menganalisis data dari plot percobaan dan grid yang berhubungan dengan distribusi vegetasi, pergerakan hewan, dan tema lainnya.

Stasiun Lapangan menyediakan kumpulan data dasar bagi komunitas penggunanya untuk digunakan tanpa batasan: misalnya, tanah, topografi, batas-batas unit pengelolaan, fasilitas, vegetasi bersejarah, dan serangkaian luas fotografi udara sejak tahun 1941 tersedia. Stasiun Lapangan juga memelihara database GIS pada proyek penelitian individu dan data biologis yang tersedia berdasarkan permintaan.

Data dapat diakses melalui portal web Kansas Biological Survey di sini. Sesampai di sana, gunakan panel sisi kiri untuk menelusuri kumpulan data Stasiun Lapangan Universitas Kansas.


Basis data yang diselaraskan untuk mengikuti lintasan demografi kota-kota Eropa, basis data TRADEVE (Jalur Demografi Kota-Kota Eropa)

TRADEVE Database menyediakan informasi berikut untuk Zona Morfologi Perkotaan Eropa (UMZ) dengan lebih dari 10.000 penduduk pada tahun 2011:
- Nama UMZ
- Nama negara
- Kode yang sesuai dengan peta vektor
- Populasi tahun 1961, 1971, 1981, 1991, 2001, 2011
- Disertai dengan peta vektor dari perimeter UMZ untuk tahun 1961, 1971, 1981, 1991 dan 2001.

Database TRADEVE didasarkan pada Urban Morphological Zones (UMZ) (EEA, 2004). UMZ diperkaya dalam Proyek Basis Data ESPON 2008-2014 dengan memberi nama UMZ dan dengan membuat kamus korespondensi antara UMZ dan Satuan Administrasi Daerah (LAU). Sebuah grid kepadatan populasi dari Pusat Penelitian Gabungan awalnya digunakan untuk menghubungkan populasi ke UMZ.
Integrasi waktu berasal dari retropolasi UMZ 2000 kembali ke 1961. Database Populasi Historis LAU Eropa diizinkan untuk mengatribusikan populasi selama enam tanggal (dari 1961 hingga 2011), dalam geometri LAU 2012. Sebuah model data memberikan batas kota yang berkembang dari retropolasi UMZ 2000 hingga 1961. Dua kriteria digunakan: kedekatan dan populasi minimal (2000 jiwa) dari blok bangunan. Perubahan populasi antara tahun 2001 dan 2011 telah terdaftar dalam batas-batas UMZ 2000.

La base de données TRADEVE permet de suivre les information suivantes pour les Zones Urbaines Morphologiques (UMZ) de plus de 10 000 habitants en 2011 :
- Nom de l'UMZ
- Nom du membayar
- Kode associé au fond vectoriel
- Populasi tuangkan 1961, 1971, 1981, 1991, 2001, 2011
- ainsi que le fond vectoriel des périmètres d'UMZ pour 1961, 1971, 1981, 1991 et 2001.

La base TRADEVE s’appuie sur la base des Zones Urbaines Morphologiques (UMZ) (EEA, 2004). Dans le cadre du projet ESPON Database (2008-2014), les UMZ ont été richies de plusieurs manières : un nom leur a été attribué, un dictionnaire de korespondensi entre les UMZ et les unités administrative locales (LAU) a été créé et populasi leur a été affectée l'aide de la grille de population du Joint Research Centre. L'intégration du temps dans TRADEVE est issue d'une rétropolation des UMZ 2000 jusqu'en 1961. L'attribution des populations aux 6 tanggal (de 1961 2011) a été permise par l'exploitation de la base de données historique des unités administrative locales (LAU), dans la géométrie des LAU de 2012. L'évolution des périmètres urbains a été déduite d'un modle de données décrivant la rétropolation des UMZ 2000 jusqu'en 1961. populasi minimal (2000 penduduk) des menyatukan wilayah administrasi. Les changements de population entre 2001 et 2011 ont été enregistrés dans les limites des UMZ 2000.


Unduh Unduh TatukGIS Viewer 5.30.1.1893

Apa yang baru di TatukGIS Viewer 5.30.1.1893:

  • Memperbaiki masalah dengan versi 64-bit dan skrip dalam proyek yang membutuhkan banyak memori. EDT-3359
  • Versi ini didasarkan pada Kernel Pengembang 11.47.0.

Penampil TatukGIS adalah aplikasi pemetaan GIS canggih yang mencakup dukungan untuk sebagian besar format gambar raster dan file GIS / CAD, serta untuk proyek ArcView, MapInfo, dan ArcExplorer profesional.

Ini mendukung banyak format file

Program ini mencakup fungsionalitas GIS umum dan memberi Anda berbagai fitur yang memungkinkan Anda memasukkan beberapa format file vektor dalam satu proyek, mengatur, mengelompokkan, dan memprioritaskan lapisan, menyesuaikan properti lapisan, keterangan, dan tampilan. peta mengubah warna dan gaya, menambahkan label dan menyesuaikan transparansi.

Perlu dicatat bahwa alat ini mendukung berbagai format file, vektor, dan basis data, seperti JPEG2000, OSM, S57, CSV, JSON, CADRG, GeoTIFF, ESRI ArcSDE dan ArcSDE Raster, OpenGIS SQL Layer, Oracle Spatial & #038 GeoRaster, MSSQL Space Server, dll., dll.
Lapisan baru dapat dengan mudah ditambahkan dari server jauh (WMS, WFS, atau ECWP) dan operasi topologi standar (seperti persimpangan atau persimpangan) dapat dilakukan. Permintaan spasial dan pilihan pilihan juga tersedia. Saran peta memberikan informasi tentang titik mana pun di bawah kursor mouse, sedangkan fitur tautan langsung URL membantu Anda menautkan bentuk peta ke situs web mana pun.

Termasuk alat sistem pengukuran peta dan koordinat

Selain berbagai format file, aplikasi ini menyertakan seperangkat alat pengukuran peta untuk menentukan jarak, area, dan perimeter. Ini memiliki fitur zoom canggih dan memungkinkan pencetakan standar atau berbasis template. Banyak koleksi sistem koordinat geografis tersedia, tetapi Anda juga dapat menambahkan yang ditentukan pengguna. Program ini mencakup pengenalan sistem koordinat otomatis dan tampilan peta waktu nyata.

Pemetaan tematik, alat manipulasi lapisan piksel, geometri peta khusus, pemfilteran dan dukungan kueri SQL, opsi pelabelan lanjutan, dukungan untuk file vektor besar, kemampuan ekspor PDF dan ASP.NET adalah manfaat lain yang ditawarkan aplikasi ini.

Alat canggih untuk mewakili peta dan manipulasi data GIS

Terlepas dari namanya, TatukGIS Viewer bukan hanya utilitas sederhana untuk membuka dan melihat file GIS dan CAD. Kumpulan fitur canggihnya menjadikannya pemenang dalam kategorinya karena menyediakan alat lengkap untuk mewakili peta berkualitas tinggi dan bekerja dengan data GIS.

Diarsipkan di

Penampil gambar raster Editor GIS Penampil peta GIS Tampilan grafis Pengeditan

Hub bawah

TatukGIS Viewer adalah bagian dari koleksi unduhan ini: Buka SHP, Lihat DCW, Lihat SHP


Isi

Database Multimedia (MMDB) menampung satu atau lebih tipe data multimedia [3] (yaitu teks, gambar, objek grafik, audio, video, urutan animasi). Tipe data ini secara luas dikategorikan menjadi: tiga kelas:

  • Media statis [3] (tidak tergantung waktu: gambar dan objek grafis).
  • Media dinamis [3] (tergantung waktu: audio, video, dan animasi).
  • Media dimensi [3] (permainan 3D dan program penyusunan berbantuan komputer).

Perbandingan tipe data multimedia Edit

Medium Elemen Ketergantungan waktu
Grafis Vektor, daerah Tidak
Gambar Piksel Tidak
audio Volume suara ya
Video Gambar raster, grafik ya

Selain itu, Database Multimedia (MMDB) perlu mengelola informasi tambahan yang berkaitan dengan data multimedia yang sebenarnya. Informasinya adalah tentang hal-hal berikut:

  • Data media: data aktual yang mewakili suatu objek.
  • Data format media: informasi tentang format data media setelah melalui fase akuisisi, pemrosesan, dan penyandian.
  • Data kata kunci media: deskripsi kata kunci, biasanya berkaitan dengan pembuatan data media.
  • Data fitur media: data yang bergantung pada konten seperti berisi informasi tentang distribusi warna, jenis tekstur, dan berbagai bentuk yang ada dalam gambar.

Tiga jenis terakhir disebut metadata karena mereka menggambarkan beberapa aspek yang berbeda dari data media. Data kata kunci media dan data fitur media digunakan sebagai indeks untuk tujuan pencarian. Data format media digunakan untuk menyajikan informasi yang diambil.

Seperti database tradisional, database Multimedia harus memenuhi persyaratan berikut:

  • Integrasi
    • Item data tidak perlu diduplikasi untuk permintaan program yang berbeda
    • Pisahkan database dan manajemen dari program aplikasi
    • Memungkinkan transaksi bersamaan
    • Objek data dapat disimpan dan digunakan kembali oleh berbagai transaksi dan permintaan program
    • Kontrol akses dan otorisasi
    • Memastikan konsistensi basis data antar transaksi
    • Kegagalan transaksi seharusnya tidak mempengaruhi penyimpanan data yang persisten
    • Memungkinkan kueri data multimedia dengan mudah

    Basis data multimedia harus memiliki kemampuan untuk melakukan kueri data secara seragam (data media, data tekstual) yang direpresentasikan dalam format yang berbeda dan memiliki kemampuan untuk secara bersamaan menanyakan sumber media yang berbeda dan melakukan operasi basis data klasik di seluruh media tersebut. (Dukungan kueri)

    Mereka harus memiliki kemampuan untuk mengambil objek media dari perangkat penyimpanan lokal dengan cara yang baik. (Dukungan penyimpanan)

    Mereka harus memiliki kemampuan untuk mengambil respon yang dihasilkan oleh sebuah query dan mengembangkan presentasi dari respon tersebut dalam bentuk media audio-visual dan memiliki kemampuan untuk menyampaikan presentasi ini. (Dukungan presentasi dan penyampaian)


    Perancangan dan Implementasi Basis Data Spasial untuk Real Estat yang Diperdagangkan

    1 Perancangan dan Implementasi Basis Data Spasial untuk Real Estat yang Diperdagangkan Ewa D BI SKA, Polandia Kata kunci: basis data spasial, sistem informasi geografis, Bahasa Pemodelan Terpadu RINGKASAN Seorang surveyor real estat membutuhkan akses cepat ke informasi yang relevan untuk melakukan pekerjaannya secara efektif. Setiap surveyor mengumpulkan data tentang real estate yang menjadi subyek transaksi pasar. Bergantung pada jenis real estat yang disurvei, data dapat berisi transaksi terkait real estat yang dikembangkan, belum dikembangkan, atau perumahan. Selain itu, database dikumpulkan untuk berbagai wilayah, kabupaten atau kota. Saat membuat estimasi nilai, surveyor harus menganalisis seluruh basis data dan memilih transaksi yang relevan dengan jenis real estat yang dipertimbangkan, lokalisasinya, dan memperbarui basis data jika perlu. Kegiatan di atas menjadikan basis data spasial, yang merupakan dasar untuk setiap sistem informasi spasial, solusi ideal untuk surveyor real estat. Selain itu, tugas dasar yang dialokasikan untuk sistem informasi geografis, seperti memasukkan, menyimpan, menganalisis, dan membuat anotasi data spasial juga merupakan tugas dasar yang diperlukan dalam survei real estat. Saat ini, proses desain database yang paling populer adalah Computer Aided Software Engineering - CASE. Menggunakan alat CASE yang relevan memungkinkan peningkatan efektivitas pengembangan basis data. Model logis dari database yang dapat direkam menggunakan bahasa pemodelan objek Unified Modeling Language dapat digunakan untuk pembuatan skema database secara otomatis yang sesuai dengan spesifikasi. Makalah ini mengusulkan model database pada real estat yang tunduk pada transaksi pasar. Model data siap pakai berisi kelas objek yang memungkinkan lokasi kawasan yang belum dikembangkan, dikembangkan dan perumahan, serta kelas objek yang relevan untuk rencana pengembangan tata ruang lokal, untuk kabupaten dan wilayah. Di atas kelas objek yang berisi data geometri, kami juga telah merancang tabel untuk informasi akta notaris dan register realestate. Untuk kelas dan tabel yang ditentukan, kami juga telah mendefinisikan atribut yang paling relevan dalam proses survei. Kami juga telah mendefinisikan pembuatan basis data dan metode entri data, serta disajikan menggunakan GIS dalam proses survei pada tahap entri data dan kemudian, manajemen basis data.) 1/8

    2 Desain dan Implementasi Basis Data Spasial untuk Real Estat yang Diperdagangkan Ewa D BI SKA, Polandia 1. PENDAHULUAN Seorang surveyor real estat membutuhkan akses cepat ke informasi yang relevan untuk melakukan pekerjaannya secara efektif. Setiap surveyor mengumpulkan data tentang real estate yang menjadi subyek transaksi pasar. Bergantung pada jenis real estat yang disurvei, data dapat berisi transaksi terkait real estat yang dikembangkan, belum dikembangkan, atau perumahan. Selain itu, database dikumpulkan untuk berbagai wilayah, kabupaten atau kota. Saat membuat estimasi nilai, surveyor harus menganalisis seluruh basis data dan memilih transaksi yang relevan dengan jenis real estat yang dipertimbangkan, lokalisasinya, dan memperbarui basis data jika perlu. Kegiatan di atas membuat database spasial, yang merupakan dasar untuk setiap sistem informasi spasial, solusi ideal untuk surveyor real estate. 2. PENGERTIAN BASIS DATA SPASIAL DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Basis data adalah kumpulan data yang terintegrasi dari domain tertentu. Basis data spasial adalah jenis basis data yang diperluas dengan faktor spasial, yang berarti bahwa basis data mencakup catatan geometri objek, kecuali atribut deskriptif objek. Data spasial termasuk dalam pengertian sebagai data yang mengacu pada permukaan bumi (Bielecka 2006). Basis data spasial adalah elemen mendasar dari sistem informasi geografis (SIG). GIS adalah sistem untuk membuat, menyimpan, menganalisis, memodernisasi dan mengelola data spasial (Ga dzicki 2001). Itu membutuhkan perangkat keras, data perangkat lunak khusus, serta sekelompok orang terpelajar, yang melayani komponen-komponen tersebut. Organisasi dan kerjasama yang baik dari unsur-unsur tersebut dapat menyebabkan penghematan waktu dan biaya kerja. Agar sistem berfungsi dengan benar, kehadiran semua elemen sangat penting, tetapi data tampaknya menjadi elemen yang paling penting. Tanpa data yang benar, pada tingkat ketelitian dan akurasi yang tepat, bahkan kelompok orang terpelajar dan program khusus pun tidak dapat memberikan jawaban atas pertanyaan yang diberikan oleh pengguna, seperti: Di ​​mana ul. Szeroka berlokasi di Krakow? Atau kavling mana yang berada di sekitar kavling nomor 256? Basis data menentukan kisaran kemampuan penerapan SIG. Oleh karena itu, tahap formatif database sangat penting. Pemilihan yang tepat dari kelas fitur untuk deskripsi bagian yang dipilih dari dunia nyata selama fase desain proyek tidak hanya penting untuk pemeliharaan penting dari berbagai informasi sistem, tetapi juga memiliki pengaruh pada efisiensi manajemen selanjutnya. data (Makowski 2005). 2/8

    3 3. PROYEK DATABASE Microsoft Office Visio 2003 digunakan untuk merekam proyek database real estate. Visio adalah perangkat lunak milik alat CASE. CASE berarti Rekayasa Perangkat Lunak Berbantuan Komputer dan merupakan jenis perangkat lunak yang meningkatkan proses proyek dan dicirikan oleh alat canggih untuk mengedit grafik. Alat CASE dapat menggunakan teknik yang berbeda untuk visualisasi proyek. Salah satu yang paling sering digunakan adalah Unified Modelling Language (UML). UML sekarang menjadi standar yang paling umum digunakan untuk pemodelan berorientasi objek. Ide utama dari UML adalah untuk memungkinkan penggunaan cara sederhana untuk membuat model grafis yang menyajikan setiap fragmen dari kenyataan. Ini adalah alat yang sangat baik untuk ekspresi pikiran yang akurat dalam bentuk model grafis. Notasi UML adalah seperangkat simbol dan tanda yang dapat dibaca yang dapat dipahami oleh siapa saja dengan tingkat pengetahuan minimal ilmu komputer. Dalam model basis data spasial yang disarankan (Gbr. 1), ada kelas fitur yang direncanakan untuk kawasan perumahan seperti kawasan maju, belum berkembang, dan pemukiman. Jenis-jenis perkebunan yang disebutkan di atas paling sering ditemui di pasar real estat. Mempertimbangkan fakta bahwa database yang disarankan sedang dalam tahap pengembangan, jenis properti lainnya telah dihilangkan. Sumber informasi tentang sifat spasial menurut perkebunan yang dinilai bagi surveyor adalah kadaster tanah dan bangunan (LBC). Objek permukaan dasar dan terpenting dalam LBC adalah parsel. Sebuah persil dapat didefinisikan sebagai area tanah yang terus menerus yang terletak di dalam batas satu unit, homogen menurut hukum, dibatasi dari garis batas yang dikelilingi oleh sarana (Hycner 2007). Dengan alasan yang disebutkan di atas, dalam model database yang disarankan, persil juga merupakan kelas fitur utama, dan berdasarkan ini, dimungkinkan untuk menentukan lokasi perkebunan yang dikembangkan dan yang belum dikembangkan. Terdapat persamaan yang jelas antara klasifikasi hukum perkebunan yang maju dan yang tidak berkembang, karena dalam kedua kasus tersebut terdapat hak milik atau hak pakai abadi dari hukum utama. Sedangkan kawasan pemukiman mencirikan ketidaksamaan yang jelas dalam kaitannya dengan jenis-jenis real estat yang disebutkan di atas. Hukum utama untuk kawasan hunian bukanlah hak milik melainkan kepemilikan atas hunian sehingga keterkaitan lokasi hunian dengan persil tidak akan cukup informasi yang tepat. Dalam situasi banyak bangunan di satu bidang, satu bangunan dapat ditempatkan lebih menguntungkan dan yang lain kurang, dan ini dapat memberikan pengaruh pada nilai akhir perkebunan. Oleh karena itu, suatu kawasan hunian dalam model database dihubungkan dengan feature class Building, karena itu kawasan hunian beton dicatat pada lokasi yang tepat dalam ruang - bangunan. 3/8

    4 Janji -TransactionDate: esrifieldtypedate -UsableFloorage_m2: esrifieldtypedouble -TenureTypes: D_TenureTypes -PirceOfLandAndDwell: esrifieldtypeinteger -Adderss: esrifieldtypestring -Building_ID: esrifieldtypestring 1 .. ND_DwellArea -NoNotDeed: esrifieldtypestring OwnerToDwell -Owner_ID: esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle OwnerToBuilding -Owner_ID: esrifieldtypestring -Building_ID : esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle 1 Tata Ruang :: Bangunan -Building_ID: esrifieldtypestring -TenureTypes: D_FunkcjaBud -BuildingYear: esrifieldtypeinteger -Konstruksi: esrifieldtypestring -UsableFloorage: esrifieldtypeinteger -NoFloors: esrifieldtypedouble -Street: esrifieldtypestring -NoHouse: esrifieldtypestring Pemilik -Owner_ID: esrifieldtypestring -OwnType : Spasial Domain::Parcel -ParcelArea : esrifieldtypesingle -PriceBuildingAndParcel : esrifieldtypeinteger -BuildingQuant : esrifieldtypeinteger -NoLandProperty : esrifieldtypeinteger -NoDe velopedProperty: esrifieldtypeinteger -NoMortageRegister: esrifieldtypestring ND_Parcel -NoNotDeed: esrifieldtypestring 1 .. OwnerToParcel 0 .. -Owner_ID: esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle LandProperty -NoLandProperty: esrifieldtypeinteger -TransactionData: esrifieldtypedate -TypeOwnership: Domain -ParcelsArea: esrifieldtypedouble -Pirce: esrifieldtypeinteger -Address : esrifieldtypestring NotarialDeed -NoNotDeed:. Rep esrifieldtypestring -Seller: Domain -Buyer: Domain -Harga: esrifieldtypeinteger -PartSharedArea: esrifieldtypestring -NoMortageRegister: esrifieldtypestring -SpecialTermsOfSales: esrifieldtypestring MR_ND -NoMortageRegister: esrifieldtypestring -NoNotDeed: esrifieldtypestring DevelopedProperty -NoDevelopedProp: esrifieldtypeinteger -TransactionData: esrifieldtypedate -NoParcels : esrifieldtypestring -Area_m2 : esrifieldtypedouble -Harga : esrifieldtypedouble -TypeOwnership : Domain -Alamat : esrifieldtypestring MortageRegister -No MortageRegister : esrifieldtypestring -TypeOfOwnership : esrifieldtypestring -ParcelaArea : esrifieldtypedouble -LimitedRightInProperty : esrifieldtypestring -PartSharedArea : esrifieldtypestring Gambar 1. Proyek basis data spasial untuk real estat yang diperdagangkan yang ditulis dalam UML. Sumber: sumber daya sendiri 4/8

    5 Premis didefinisikan sebagai tabel, bukan sebagai kelas fitur, di mana objek memiliki atribut spasial. Informasi perolehan lokasi kamar akan dimungkinkan melalui hubungan yang ditentukan dalam tabel bernama Premise dan kelas fitur Gedung. Ada dua jenis hubungan yang mungkin: sederhana dan komposit. Hubungan sederhana adalah hubungan antara dua atau lebih objek dalam database yang ada secara independen satu sama lain. Dalam kasus hubungan komposit, masa pakai satu objek mengontrol masa pakai objek terkait. Aplikasi praktis dari hubungan komposit dapat, misalnya, dalam pembongkaran bangunan, di mana tempat tinggal. Saat kami menghapus bangunan yang dihancurkan dari catatan basis data, semua tempat tinggal yang terkait dengan bangunan tersebut juga akan dihapus secara otomatis. Dalam skema database untuk real estate yang diperdagangkan dimana semakin banyak transaksi semakin baik hubungan tersebut tidak akan baik hasilnya. Oleh karena itu, hubungan antara Building dan Promise didefinisikan sebagai hubungan yang sederhana. Namun, jika situasi ini terjadi, pengguna akan memiliki akses ke semua transaksi mengenai tempat tinggal yang tidak ada, tetapi dia tidak memiliki kemungkinan untuk menemukan di peta sebuah bangunan di mana pernah ada tempat tinggal. Agar database yang dirancang berfungsi penuh, ada tabel yang ditentukan bernama AD dan RD untuk informasi dari akta otentik dan daftar akta. Dalam model database, terdapat kelas fitur bernama Jalan dan LSDP, yang memungkinkan untuk menyimpan informasi tentang jalan dan Rencana Pengembangan Tata Ruang Tanah dalam satu database. Namun, mungkin sulit untuk memasukkan data vektor untuk kelas LSDP. Nanti di artikel tersebut, disediakan proposal untuk solusi masalah ini. Pada akhir deskripsi perancangan database, perlu dikatakan bahwa proyek ini telah dikonsultasikan dengan surveyor real estate. Akibatnya, setiap kelas fitur telah mendefinisikan atribut yang paling penting untuk menghasilkan estimasi nilai. Namun, kisaran yang diusulkan dari informasi yang dijelaskan belum final, karena skema model UML memungkinkan penggunaan yang lebih banyak dan objek dan atribut modifikasi gratis. Akibatnya, database spasial untuk real estate yang dinilai dapat sesuai dengan kebutuhan dan disposisi surveyor. 4. IMPLEMENTASI SPATAIL DATABASE Setelah tahap desain, model diperiksa oleh makro Semantics Checker. Langkah selanjutnya adalah membuat geodatabase kosong secara otomatis di ArcGIS. Proses ini didokumentasikan dalam sebuah laporan. Penyiapan geodatabase yang akan digunakan oleh surveyor meliputi pemasukan data spasial kabupaten, jaringan jalan, rencana tata ruang lahan, persil dan bangunan. Sistem ArcGIS memungkinkan untuk mengimpor data dari berbagai format seperti .shp, .dgn, .dwg dan .dxf. Basis data yang disiapkan seperti itu harus lengkap dengan informasi tentang transaksi. Dari hasil penelitian bahwa sebagian besar surveyor mengumpulkan data real estate di Microsoft Excel. Banyak juga yang menggunakan software WALOR. WALOR adalah alat profesional untuk penilai. Ini merekam data dalam Microsoft Access, tetapi pengguna dapat merevisi data hanya melalui antarmuka perangkat lunak atau melalui ekspor ke format .xls. Konversi dari format XLS ke geodatabase dimungkinkan oleh dbase format tengah. Didefinisikan dalam hubungan skema database antara kelas fitur dan tabel memungkinkan integrasi akhir data. 5/8

    6 5. APLIKASI GIS UNTUK PENILAIAN Database untuk real estate di GIS adalah sumber informasi spasial yang ideal bagi surveyor yang membutuhkan informasi untuk penilaian. Setiap perangkat lunak yang termasuk dalam kelompok yang digambarkan sebagai GIS desktop memiliki alat untuk menemukan, menyortir, dan menganalisis informasi yang dijelaskan dan geografis dalam geodatabase. Bagaimana kita dapat menggunakan database yang dibuat dalam sistem ArcGIS dijelaskan di bawah ini. ArcGIS memungkinkan pencarian data dan kemudian pemilihan record dalam database dengan membangun ekspresi SQL (Gbr. 2). Kita dapat menggunakan operator perbandingan seperti: sama (=), tidak sama (<>), lebih besar dari (>), kurang dari (<), lebih besar atau sama (>=), kurang dari atau sama (<=), operator logika seperti AND, OR, NOT dan operator aritmatika, mis PILIH dari Janji DI MANA: [PULokalu_m2] > 40 DAN [PULokalu_m2] < 60 DAN [DataTransakcji] < AND [DataTransakcji] > Hasil seleksi dapat diurutkan dalam satu atau lebih kolom yang dicatat dalam laporan serta di kelas fitur baru atau tabel. Selanjutnya, setiap record dalam tabel non-spasial, mis. Promise, DevelopedEstate, dapat ditemukan di peta berkat alat khusus dan hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Lokalisasi suatu objek dilakukan secara tunggal, yaitu untuk setiap catatan secara individual. Ini adalah batasan besar, karena tidak mungkin menjalankan analisis spasial untuk catatan-catatan itu. Dalam hal ini, solusi terbaik adalah membuat geocoding tabel: Promise, UndevelopmentEstate, dan DevelopedEstate. Geocoding adalah proses menetapkan lokasi, biasanya dalam bentuk nilai koordinat, ke alamat dengan membandingkan elemen lokasi deskriptif di alamat dengan yang ada di materi referensi (ArcGIS Desktop Help). Hasil dari proses geocoding adalah kelas fitur titik baru. Setiap titik memiliki atribut yang sama dengan record terkait dalam tabel. Representasi setiap transaksi sebagai titik, yang memiliki koordinat XY, memungkinkan pemilihan lokasi selama pengumpulan data oleh surveyor. Pemilihan berdasarkan lokasi memungkinkan pemilihan objek berdasarkan lokasinya relatif terhadap fitur lain, mis. Gambar 2. Kotak dialog Pilih Berdasarkan Atribut. Sumber: sumber daya sendiri berada dalam jarak, sepenuhnya dalam, berisi. Meskipun terkadang hanya menampilkan transaksi pada peta dapat menunjukkan hubungan timbal balik dan ketergantungan mereka pada objek lain di lingkungan (Gbr. 3). Yang paling penting adalah hubungan spasial, yang tidak terlihat selama revisi data yang direkam dalam tabel. 6/8

    7 Gambar 3. Lokasi dan identifikasi atribut properti yang dipilih. Sumber: sumber sendiri GIS mengatur data geografis ke dalam serangkaian lapisan dan tabel tematik. Itu memungkinkan pelapisan lapisan dalam urutan apa pun. Akan sempurna jika semua lapisan yang ditampilkan pada peta bisa menjadi vektor, tetapi kenyataannya berbeda, dan di Polandia surveyor harus bekerja dengan raster, yang sering terjadi menurut LSDP. Dalam kasus data ini, kita dapat menggunakan georeferensi, yang berarti menetapkan koordinat dari sistem referensi yang diketahui ke koordinat halaman raster (gambar) atau peta planar. Data raster cukup untuk ditampilkan, di-query, dan dianalisis dengan data geografis lainnya. Terakhir, pengguna memutuskan lapisan mana yang akan ditampilkan dan bagaimana data akan divisualisasikan pada peta. Lagi pula hanya perlu sekali melihat surveyor di peta untuk menjawab pertanyaan: di unit mana terletak properti yang dinilai? Berapakah angka satuan selanjutnya? Apakah ada LSDP dan apa pendiriannya? 7/8

    8 6. RINGKASAN Disajikan dalam model database artikel adalah proposal awal. Kelas fitur yang diusulkan serta atributnya dapat dimodifikasi. Penulis menyadari bahwa database yang diusulkan di ArcGIS tidak berguna untuk orang yang belum pernah berhubungan dengan GIS desktop. Oleh karena itu, penulis sedang mengerjakan pembuatan aplikasi yang dapat mempermudah penggunaan database untuk real estate yang diperdagangkan. REFERENSI Bielecka E Systemy informacji geograficznej. Teoria i zastosowania. Wyd. PJWSTK, Warszawa Ga dzicki J Leksykon geomatyczny. Wyd. PTIP. Warszawa Hycner R Catatan dari kuliah: Dasar-dasar manajemen kadaster dan real estat, tahun akademik 2007/08 Kucharska-Stasiak E Nieruchomo w gospodarce rynkowej. Wyd. PWN. Warszawa Makowski Sistem informasi topograficznej kraju. Wyd. PW. Warszawa. - Bantuan Desktop ArcGIS KONTAK Ms. AGH Universitas Sains dan Teknologi Departemen Geomatika Al. Mickiewicza Kraków POLANDIA Tel Fax/8


    Basis data geografis

    Database GEOGRAFIS dapat didefinisikan sebagai katalog yang menyimpan data yang bereferensi spasial. Basis data ini adalah kumpulan data serupa yang terkait baik melalui lokasi, struktur atau jenis data, atau tujuan umum yang mendasarinya.

    Basis data geografis dapat dibagi menjadi dua konsep data utama, grafis dan nongrafis. Data nongrafis adalah data yang tidak “mendeskripsikan” atau “mendefinisikan” gambar grafis atau fitur peta. Ada empat jenis data nongrafik: atribut, data bereferensi geografis, hubungan spasial, dan indeks geografis. Umumnya, atribut data nongrafik menggambarkan fitur peta tertentu atau terkait dengan elemen grafis melalui pengidentifikasi atau geocode. Contoh pengenal atau geocode akan digunakan untuk menggambarkan item atau tindakan di lokasi geografis seperti izin bangunan, laporan kecelakaan, atau catatan pajak. Data nongrafik dalam database geografis dapat berbentuk indeks geografis atau digunakan untuk menggambarkan hubungan spasial.

    Examples of geographic indexes include street addresses, mailing addresses, parcel numbers, or account numbers. Spatial relationship examples include various topological relationships such as connectivity, adjacency, and proximity. All of these elements of nongraphic geographic data are stored in geographic databases as alphanumeric characters.

    Graphic data in geographic databases consists of points, lines, polygons, and other map or cartographic features such as projections, coordinate systems, and cartographic symbols. Graphic data is commonly stored in the database in the form of coordinates, symbols, rules, or pixels. There are two methods in which graphic data can be stored within a geographic database: vector or raster. Vector data are denoted by coordinates (example, x and y or latitude and longitude) of nodes and lines or rules for connecting the various lines into areas. Vector data defines objects, polygons, and other involved units so that they can be displayed or analyzed based upon their associated attributes. Raster data sets are stored as a set of uniform grid cells that represent a continuous surface.

    There are many different forms that data models or bases can take. Some of the more basic and widely usedones are hierarchical, sequential, and relational. Hierarchical data models can take the form of parent-child relationships or one-to-many relationships where, for the database to be successful, direct linkages between entries are necessary. Relational data models consist of relational tables where rows are records, columns define the attribute relation, and each cell has a particular attribute value.

    Management of geographic databases is very important to help ensure the accuracy of the data, the integrity of the database, and the reliability of the analysis done using a particular database. Included in this management of the database is establishing data standards, definitions, quality, and maintenance schedules. Administrators of digital geographic databases are also charged with controlling access and use of the database, backing up the database and creating and maintaining a data directory or dictionary. The data directory, also referred to as metadata, is essential to the management of a geographic database. Information included in a data directory is the definition of the particular entities, attributes and valid values. Data directories also describe the various entities and attributes when necessary, along with describing the accuracy, completeness, or other data characteristics that are important the integrity of the database.


    Create Bathymetric and Port ENCs easily within an integrated system

    Maritime professionals, such as Port Pilots, VTS Operators and Harbour Masters, are demanding higher resolution and comprehensive datasets to deliver safe and efficient port and maritime operations. NS ENC Writer Extension for Maritime Toolbar enables you to produce your own Bathymetric and Port ENCs to:

    • reduce risk by increasing your confidence in operational decision making
    • provide clearer insight through customised ENCs to meet particular needs
    • improve service provision by easily sharing critical data via PPUs and VTS

    As ENCs can be produced within hours of receipt of the latest survey data, you are assured that all users are getting the most up-to-date and accurate information about your location, reducing risk and increasing confidence.

    You can include additional local information on your ENCs which may not be available on standard charts from national hydrographic offices. Customised ENCs can be created so users have the most relevant information for their particular purpose. This provides for clearer and more detailed insight for their operations.

    The ENCs produced can easily be shared with other maritime applications, such as Pilots for use in their Portable Pilotage Units, or in your VTS System. The extension enables you to:

    • export compliant S-57 data files for use on ENC compatible devices
    • create high resolution bathymetry from surveys to overlay on official ENCs
    • produce more accurate and up-to-date ENCs from source datasets
    • read directly from a common spatial database management system
    • avoid standalone software products and replicate datasets

    The extension was developed in collaboration with our Licensed Partner, Geomod.

    If you don’t have access to GIS, we can create mapping outputs for your specific needs, such as ENCs or other maps for critical projects or operations. Please click here for more information.

    What is your data challenge?

    Take the test, and find out how you could save time and money by modernising your approach to data management

    Port Electronic Navigational Chart (pENC) created by OceanWise has proved an essential new tool in our ability to safely navigate vessels within the River Clyde.

    The pilots are finding the ENCs with Pilots’ PPUs an invaluable tool

    © OceanWise 2021. OceanWise Limited is an independent company specialising in marine environmental data acquisition, management, publishing and GIS.
    Registrar of Companies of England and Wales No. 7206926 and Companies Registration Office Ireland No. 641571.


    Tonton videonya: Հայաստանի ազգային պոլիտեխնիկական համալսարան - Ընդունելություն 2020 (Oktober 2021).