أكثر

العرض والمسافة عند استخدام أنماط الخطوط في QGIS

العرض والمسافة عند استخدام أنماط الخطوط في QGIS


أحاول عمل تعبئة مضلع فتحة متقاطعة (رابط مثال مرفق) باستخدام القيم (المحددة بموجب القانون) 0.1 مم لعرض الخط و 0.8 مم للمسافة بين السطور. لكني لا أحصل على / أرى أي فتحة بمثل هذه القيم الصغيرة ، لذلك أود أن أعرف ما إذا كانت القيم الأقل من 1 مم مدعومة على أي حال أم يجب علي حل هذا بشكل مختلف؟


انتقل أولاً إلى خصائص الطبقة ثم النمط. اضغط على زر علامة الجمع أسفل طبقات الرموز ؛ يجب أن يتم تحميل رمز تعبئة بسيط. في قسم نوع طبقة الرمز على اليمين ، حدد "تعبئة نمط الخط" ثم يمكنك تعيين الزاوية وعرض الخط وما إلى ذلك. كرر هذا حتى يكون لديك طبقتان من رموز "تعبئة نمط الخط" وقم بإعدادهما بنفس السمات باستثناء اجعل الزوايا متعامدة مع بعضها البعض.

امل ان يساعد.


نمط يفقس مخصص يقلد الرسم اليدوي

بعد هذا السؤال الرائع ، كنت أرسم صورة تحاكي الرسم اليدوي. أرغب في ملء بعض المواد الصلبة بنمط فتحة بسيط ، لكني لا أعرف كيفية تطبيق ديكور المسار على الخطوط التي يتكون منها النموذج. هنا MWE الخاص بي:

حاولت استخدام المثال التالي من الدليل كنقطة بداية ولكني لست متأكدًا من كيفية تطبيق الزخارف على "مستوى pgf":


3 إجابات 3

أول شيء يجب ملاحظته هو أن كل شق ينتج نمط حيود يتم التحكم في عرضه بواسطة عرض الشق وطول موجة الضوء.
يتم التحكم في كمية الضوء التي تنتقل من شق في اتجاه معين بواسطة نمط الانعراج الناتج عن شق واحد.
تتداخل (تتداخل) موجات الضوء من كل شق وتنتج نمط تداخل.
يتم تعديل شدة الحواف الناتجة عن تداخل الضوء من الشقوق بواسطة نمط الانعراج الناتج عن كل شق.
هذا هو السبب في أن شدة أطراف التداخل تتلاشى مع زيادة ترتيب الأطراف.

إذن ، هذا هو نمط التداخل المعدل لشق واحد ، وشقين ، وثلاثة شقوق ، وخمسة شقوق مع عرض جميع الشقوق بنفس العرض وبنفس المسافة الفاصلة بين الشقوق.

لاحظ تعديل شدة الضوء لأطراف التداخل بواسطة غلاف الانعراج.
لاحظ أيضًا أن الفصل بين الحد الأقصى الرئيسي لترتيب الشقوق 2 و 3 و 5 هو نفسه. يتم التحكم في تباعد الحد الأقصى الأساسي عن طريق فصل الشقوق $ d $ والطول الموجي للضوء $ lambda $ شرط $ n ^ < text> الحد الأقصى الأساسي $ n lambda = d sin theta_n $.
كنت قد استوفيت هذه المعادلة عند دراسة محزوز الحيود لكنها نفس المعادلة لأي عدد $ N $ للشقوق بشرط أنك تتعامل مع الحد الأقصى الأساسي.

عند دراسة تداخل شقين ، تكون الزاوية $ theta $ صغيرة (& lt 0.1 راديان أو & lt 5 $ ^ circ $) وبالتالي فإن التقريب $ sin theta almost theta $ هو قيمة جيدة.

لذا فإن شرط الحد الأقصى يصبح $ n lambda = d theta_n $ مما يؤدي إلى ظهور الهوامش متباعدة بشكل متساوٍ.

عند استخدام محزوز الانعراج لأن المسافة الفاصلة بين الشق صغيرة مقارنةً بالترتيب الطبيعي للشقين ، تكون الزوايا التي توجد عندها الحدود القصوى كبيرة.
لذلك لا يمكن إجراء تقريب الزاوية الصغير وعدم تباعد الأطراف بشكل متساوٍ.

الشيء المدهش الآخر حول أنماط 2 و 3 و 5 هو أن الحد الأقصى الأساسي يصبح أضيق مع زيادة عدد الشقوق ، كما أن هناك أيضًا بين الحد الأقصى الرئيسي الحد الأقصى الفرعي الأقل كثافة.
ما يوضحه الشكل التالي هو أنه بالإضافة إلى أن الحد الأقصى الأساسي يصبح أضيق في نفس الوقت يصبح أكثر سطوعًا.

ما يحدث هو أنه مع زيادة عدد الشقوق ، تزداد كمية الضوء القادم عبر الشقوق وفي نفس الوقت يتم توجيه الضوء إلى عرض زاوي أصغر (عرض الهامش).
تجاهل مغلف الانعراج للشقين 2 هو شدة الحد الأقصى الرئيسي $ I_2 propto (2A) ^ 2 $ حيث $ A $ هو سعة الموجة من شق واحد.
لثلاثة شقوق $ I_3 propto (3A) ^ 2 $ ولخمسة شقوق $ I_5 propto (5A) ^ 2 $.

لذلك في محزوز الحيود إذا تم تقليل عدد الشقوق المستخدمة ، لنفترض أن نصف الشبكة مغطاة بورق أسود ، سيصبح نمط التداخل أقل سطوعًا وسيزداد عرض الحد الأقصى الأساسي.

الصور الثلاث الخاصة بك لا تقارن مثل بالمثل.
على سبيل المثال ، قد يبدو أن نمط الشق المزدوج في المنتصف به شقوق أضيق بكثير من الشق المستخدم في نمط الشق الأحادي.
والسبب في هذا الاستنتاج هو أن عرض تعديل كثافة غلاف الانعراج أوسع بكثير في الرسم البياني الثاني من الأول.
من المحتمل أن تُظهر الصورة الأخيرة للنمط من محزوز الحيود نطاقًا زاويًا أكبر بكثير من الصورة الوسطى لأنها تُظهر التباعد غير المتكافئ للأطراف.
يُظهر أيضًا أنه من المحتمل أن يكون عرض الشقوق في محزوز الحيود أصغر بكثير من تلك الموجودة في ترتيب الشقين لأنه يبدو أنه لا يكاد يكون هناك أي دليل على تعديل غلاف الانعراج للكثافة على مدى زاوي واسع جدًا لصورة محزوز الحيود.

على الرغم من أنه يمكن اشتقاق جميع الرسوم البيانية للشدة رياضياً ، فقد يكون من المفيد استخدام مخطط الطور لشرح ما يحدث.
لتسهيل التحليل ، فقد تجاهلت تأثير غلاف الانعراج.

بالنسبة لثلاث شقوق ، يكون لديك تراكب موجات من ثلاثة مصادر متماسكة لكل منها سعة $ A $.

عندما يكون $ theta = 0 ^ circ $ الموجة الثلاثة ، يكون فرق الطور بين الموجات صفرًا ، وبالتالي عندما تتداخل فإنها تنتج سعة ناتجة عن الحد الأقصى الأساسي البالغ 3A $. هذا هو $ n = 0 $ هامش.
يحدث نفس الشيء عندما يكون فرق المرحلة 360 $ ^ circ $ وهو فرق مسار $ lambda $. ينتج عن هذا مرة أخرى سعة قصوى أساسية تبلغ 3A $. هذا هو $ n = pm 1 $ fringe.

عندما يكون فرق الطور 180 $ ^ circ $ وهو فرق مسار $ frac lambda 2 $ ، يكون هناك حد أقصى ثانوي للسعة $ A $.

بالنسبة لاختلافات الطور التي تبلغ 120 دولارًا ^ circ $ و $ 240 ^ circ $ والتي تتوافق مع اختلافات المسار $ frac <3> $ و $ frac <2lambda> <3> $ السعة الناتجة هي صفر . هناك حد أدنى في تلك المواقف.

إذن في المسافة بين الحد الأقصى المتجاور للشقين ، يوجد الآن حدان أدنى وحد أقصى ثانوي. وبالتالي يجب أن يكون عرض الحد الأقصى الرئيسي قد انخفض.

تخيل مدى ضيق وسطوع الحد الأقصى الأساسي لمحزوز الحيود إذا كان هناك 5000 شق مستخدم.

أخيرا. يتم التحكم في فصل الحد الأقصى الرئيسي عن طريق فصل الشقوق وطول موجة الضوء وترتيب الأطراف بينما يتم التحكم في عرض وشدة الحد الأقصى الرئيسي من خلال عدد الشقوق.


3. الشحن البحري

تعد صناعة الشحن البحري واحدة من أكثر الصناعات عولمة وهي جزء من دورة حياة تشمل البناء والتسجيل والعمليات والتخريد النهائي للسفينة. كل هذه الأنشطة مجزأة إلى حد كبير في ملكيتها وعملياتها. تهيمن البضائع السائبة على الشحن البحري ، والتي استحوذت على 69.6٪ تقريبًا من إجمالي الأطنان-الأميال التي تم شحنها في عام 2005. ومع ذلك ، فإن حصة الشحنات السائبة تتزايد باطراد ، وهو اتجاه يُعزى بشكل أساسي إلى النقل بالحاويات. واجه الشحن البحري تقليديًا عيبين فيما يتعلق بالأنماط الأخرى. أولاً ، إنه كذلك بطيء، مع سرعات في البحر يبلغ متوسطها 15 عقدة للسفن السائبة (26 كم / ساعة) ، على الرغم من أن سفن الحاويات مصممة للإبحار بسرعات تزيد عن 20 عقدة (37 كم / ساعة). ثانيا، التأخير مصادفة في المنافذ حيث يتم التحميل والتفريغ. قد تتطلب هذه الأخيرة عدة أيام من المناولة عندما يتعلق الأمر بكسر البضائع السائبة. هذه العيوب تقيد بشكل خاص حيث يجب نقل البضائع لمسافات قصيرة أو حيث يتطلب الشاحنون عمليات تسليم سريعة.

شهد الشحن البحري العديد من الابتكارات التقنية الرئيسية التي تهدف إلى تحسين أداء السفن أو وصولها إلى مرافق الموانئ ، ولا سيما في القرن العشرين. يشملوا:

  • مقاس. شهد القرن الماضي نموًا في عدد السفن وكذلك متوسط ​​حجمها. الحجم إذا كان القاسم المشترك للسفن هو التعبير عن النوع وكذلك السعة. في كل مرة يتم مضاعفة حجم السفينة ، يتم مضاعفة سعتها (ثلاثة أضعاف). على الرغم من أن الحد الأدنى لحجم المناولة السائبة الفعالة من حيث التكلفة يقدر بحوالي 1000 طن من الوزن الساكن ، إلا أن وفورات الحجم دفعت إلى زيادة أحجام السفن لخدمة الطلب على النقل. بالنسبة لأصحاب السفن ، فإن الأساس المنطقي للسفن الكبيرة يعني انخفاض تكاليف الطاقم والوقود والرسو والتأمين والصيانة. تبلغ أكبر ناقلات البضائع السائبة (ULCC) حوالي 500000 طن من الوزن الساكن (الحجم السائد بين 250.000 و 350.000 طن من الوزن الساكن) ، في حين أن أكبر ناقلات السوائب الجافة تبلغ حوالي 350.000 طن (الحجم السائد بين 100.000 و 150.000 طن). القيود الوحيدة المتبقية على حجم السفينة هي قدرة الموانئ والمرافئ والقنوات لاستيعابها.
  • سرعة. يبلغ متوسط ​​سرعة السفن حوالي 15 عقدة (1 عقدة = 1 ميل بحري = 1،853 مترًا) ، أي 28 كم في الساعة. في ظل هذه الظروف ، يمكن للسفينة أن تسافر حوالي 575 كيلومترًا في اليوم. يمكن للسفن الحديثة السفر بسرعات تتراوح بين 25 إلى 30 عقدة (45 إلى 55 كم في الساعة) ، ولكن من غير المألوف أن تسافر سفينة تجارية أسرع من 25 عقدة بسبب متطلبات الطاقة. لمواكبة متطلبات السرعة ، تحسنت تقنية الدفع والمحركات من الأشرعة إلى البخار ، إلى الديزل ، إلى التوربينات الغازية ، والنووية (فقط بالنسبة للسفن العسكرية ، تم التخلي عن المحاولات المدنية في أوائل الثمانينيات). منذ اختراع اللولب ، تحسن الدفع بشكل كبير ، لا سيما من خلال استخدام الحلزون المزدوج ، ولكن تم الوصول إلى الذروة بحلول السبعينيات. لا يزال الوصول إلى سرعات بحرية أعلى يمثل تحديًا باهظ التكلفة للتغلب عليه. نتيجة لذلك ، من المتوقع حدوث تحسينات محدودة في السرعات البحرية التجارية. ممارسة تجارية ناشئة ، خاصة في شحن الحاويات ، تهم & # 8220 تبخير بطيء & # 8221 حيث يتم تقليل سرعة التشغيل إلى حوالي 19-20 عقدة لتقليل استهلاك الطاقة.
  • تخصص السفن. غالبًا ما ترتبط اقتصاديات الميزان بالتخصص نظرًا لأن العديد من السفن مصممة لنقل نوع واحد فقط من البضائع. كلتا العمليتين تعديل النقل البحري إلى حد كبير. بمرور الوقت ، أصبحت السفن متخصصة بشكل متزايد لتشمل سفن الشحن العامة ، والناقلات ، وناقلات الحبوب ، والصنادل ، وناقلات المعادن ، وناقلات البضائع السائبة ، وناقلات الغاز الطبيعي المسال (LNG) ، وسفن RO-RO (الدحرجة للمركبات) والحاويات السفن.
  • تصميم السفن. لقد تحسن تصميم السفن بشكل كبير من أجسام خشبية إلى هياكل خشبية ذات تجهيزات فولاذية ، إلى هياكل فولاذية (كانت الأولى عبارة عن سفن حربية) وإلى هياكل من الصلب والألومنيوم والمواد المركبة. هياكل السفن المعاصرة هي نتيجة جهود كبيرة لتقليل استهلاك الطاقة وتكاليف البناء وتحسين السلامة. اعتمادًا على مدى تعقيدها ، يمكن أن تستغرق السفينة ما بين 4 أشهر (حاويات وناقلات النفط الخام) وسنة واحدة لبناء (سفينة سياحية).
  • أتمتة. تقنيات الأتمتة المختلفة ممكنة ، بما في ذلك السفن التي يتم تفريغها ذاتيًا ، والملاحة بمساعدة الكمبيوتر (يتم تقليل احتياجات الطاقم ، وزيادة السلامة) ، وأنظمة تحديد المواقع العالمية. كانت النتيجة الإجمالية للأتمتة هي الحاجة إلى أطقم أصغر لتشغيل سفن أكبر.

استخراج التدفقات القائمة على المسار بين نماذج M³

يؤدي عرض مجموعات كبيرة من خطوط المسار إلى الفوضى بسرعة. تم تطوير مناهج تجميع مختلفة لمعالجة هذه المشكلة. ومع ذلك ، فإن معظم الأساليب ، مثل الرسوم البيانية للتنقل أو خرائط التدفق المعممة ، لا يمكنها التعامل مع مجموعات بيانات الإدخال الكبيرة. بناءً على نماذج M³ الأولية ، يمكن استخدام النهج التالي في بيئات الحوسبة الموزعة لاستخراج التدفقات من مجموعات البيانات الكبيرة.

يعتمد استخراج التدفق هذا على عملية من خطوتين ، تشبه من الناحية المفاهيمية خرائط تدفق Andrienko: أولاً ، نقوم باستخراج نماذج M³ من بيانات الحركة. في الخطوة الثانية ، نحدد التدفقات بين هذه النماذج الأولية ، بما في ذلك معلومات حول: توزيع سرعات السفر وعدد التحولات المرصودة. يمكن تصور التدفقات الناتجة ، على سبيل المثال ، لاستكشاف شعبية مسارات الحركة المختلفة:

بعد حساب النماذج الأولية ، تحسب خوارزمية التدفق الانتقالات بين أزواج من النماذج الأولية. كائن يتحرك من النموذج الأولي A إلى النموذج الأولي B يؤدي إلى تحديث التدفق المقابل. للسماح بالمعالجة الموزعة ، تحتاج كل عقدة في بيئة الحوسبة الموزعة إلى نسخة من النماذج الأولية المحسوبة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تحويل سجلات بيانات الحركة الأولية إلى مسارات. بعد ذلك ، تتم معالجة كل مسار بشكل مستقل ، من خلال استعراض سجلاته بترتيب زمني:

  1. ابحث عن أفضل نموذج أولي مطابق للسجل الحالي
  2. تأكد من أن المسافة إلى المباراة أقل من حد المسافة وأن النموذج الأولي المتطابق مختلف عن النموذج الأولي السابق
  3. احصل على أو أنشئ التدفق بين النموذجين الأوليين
  4. تأكد من تطابق النموذج الأولي واتجاهات التدفق بشكل جيد مع اتجاه السجل الحالي و # 8217
  5. قم بتحديث خصائص التدفق: سرعة السفر وعدد الانتقالات ، بالإضافة إلى مرجع النموذج الأولي السابق

يتناسب هذا النهج مع مجموعات البيانات الكبيرة نظرًا لأن النماذج الأولية ونتائج التدفق (الوسيطة) والمسار الجاري العمل عليه حاليًا يجب أن تظل في الذاكرة لكل تكرار. ومع ذلك ، لا تسمح هذه الخوارزمية بالتحديثات المستمرة. يجب إعادة حساب التدفقات (محليًا على الأقل) كلما تغيرت النماذج الأولية. لذلك ، لا تدعم الخوارزمية استكشاف تدفقات البيانات المستمرة. ومع ذلك ، يمكن استخدامه لاستكشاف مجموعات البيانات التاريخية الكبيرة:

مثال على التدفق: أنماط سرعة سفينة الركاب توضح سرعات التدفق المتوسطة (لون الخط: الألوان الداكنة تساوي سرعات أعلى) وتغير السرعة (عرض الخط)


تعدين أنماط التواجد الإقليمي باستخدام كNNG

يكتشف التعدين المكاني لنمط الموقع المشترك مجموعات فرعية من الميزات التي تقع أحداثها بشكل متكرر معًا في الفضاء الجغرافي. يعتمد البحث الحالي حول هذا الموضوع على عتبة المسافة التي لها قيود في مجموعات البيانات المكانية بأحجام مختلفة من مسافات الجوار ، خاصة بالنسبة لتعدين أنماط الموقع المشترك الإقليمية. في هذه الورقة ، نقترح إطارًا هرميًا للتعدين في الموقع المشترك يحسب كل من مسافات الأحياء المختلفة وعدم التجانس المكاني. من خلال التبني ك-أقرب رسم بياني للجيران (كNNG) بدلاً من عتبة المسافة ، نقترح "معامل تباين المسافة" كإجراء جديد لدفع عمليات التعدين وتحديد رسم بياني لعلاقة الجوار الفردية لكل منطقة. تنتج خوارزمية التعدين المقترحة مجموعة من المناطق مع كل منها مجموعة فردية من أنماط الموقع المشترك الإقليمي. تظهر النتائج التجريبية على كل من مجموعات البيانات الاصطناعية والعالمية الواقعية أن إطار عملنا فعال لاكتشاف أنماط التواجد الإقليمي هذه.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


مقدمة

يؤثر تدمير الموائل ، بشكل رئيسي بسبب التغيرات في استخدام الأراضي ، سلبًا على التنوع البيولوجي العالمي ويؤدي في النهاية إلى انقراض الأنواع (Titeux 2018). يمكن أن تؤثر هذه التغييرات البيئية أيضًا على توزيع ووفرة تفاعلات الأنواع من خلال فقدان الموائل والتغيرات في تكوين الموائل لأجزاء الموائل المتبقية (Gonzalez et al. 2011). حاليًا ، يتم تجزئة معظم الموائل الطبيعية في جميع أنحاء العالم بشكل متزايد ، مع عواقب قصيرة وطويلة الأجل على بنية المجتمع وعمل النظام البيئي (حداد 2015) ، على سبيل المثال ، من خلال الانقراض الفوري والمتأخر للأنواع التي قد تؤثر على تنوع التفاعل وطوبولوجيا البيئة البيئية. الشبكات. يمكن تعريف التنوع التفاعلي للشبكة البيئية بمقاييس بسيطة مثل ثراء التفاعل (أي عدد التفاعلات الزوجية المتميزة بين الأنواع) ، بطريقة مماثلة لثراء الأنواع ، أو بمقاييس أكثر تعقيدًا تتضمن ترددات التفاعل. على الرغم من أن الاهتمام بالشبكات البيئية ليس جديدًا ، إلا أننا نعرف القليل عن كيفية تأثر خصائص الشبكة البيئية ، مثل تنوع التفاعل ، بتجزئة الموائل (Sabatino 2010) مقارنة بالعواقب على السكان والمجتمعات التي تنتمي إلى مستويات غذائية معينة.

نتيجة لتجزئة الموائل ، يتم تحويل الموائل الطبيعية إلى مجموعة من الأجزاء ذات الأحجام والأشكال والسمات البيولوجية المختلفة ، مفصولة عن بعضها بواسطة مسافات جغرافية متغيرة وأنواع مصفوفة مختلفة (Fahrig 2003). أظهرت الدراسات السابقة على الشبكات الغذائية أن انخفاض حجم الموائل يؤدي إلى انخفاض ثراء الأنواع وأن السمات المظهرية تؤثر على معدلات فقدان الأنواع من المناظر الطبيعية المجزأة (هولت وآخرون 1999 ، كاغنولو 2009). وبالمثل ، فإن ثراء الارتباط في الشبكات التبادلية يتناقص بشكل أسرع من ثراء الأنواع مع تناقص حجم الموائل (Sabatino 2010) ، ومن المرجح أن تنقرض التفاعلات المتخصصة النادرة (Aizen et al. 2012). على النقيض من ذلك ، فإن اتصال الموائل ، الذي حدده Taylor et al. (1993) مثل العلاقة الوظيفية بين بقع الموائل بسبب توزيعها المكاني وحركة الكائنات الحية استجابة لهيكل المناظر الطبيعية ، يبدو أنه مؤشر أكثر تعقيدًا لأنه قد يعتمد على المسافات والمناطق المجاورة ضمن نطاق مكاني (Moilanen and Neiminen 2002) ، والذي يرتبط بسمات تاريخ حياة الأنواع ، مثل القدرة على التشتت (جونز وآخرون. 2015) ، مكان مناسب اتساع ومعدل التكاثر (Öckinger 2010). على الرغم من أن بعض الدراسات النظرية (إيكونومو وكيت 2010) والتجريبية (تشيشولم وآخرون 2011) والدراسات القائمة على الملاحظة (كارتينين وروزلين 2011 ، بورثاجاراي وآخرون 2015) أظهرت أن التكوين المكاني للموئل له تأثيرات كبيرة على بنية المجتمع المحلي ، فإن المدى لا يزال حجم الموائل والاتصال الذي يؤثر في نفس الوقت على أنماط تفاعل الأنواع غير واضح.

شبكات الموئل هي أدوات قوية لتمثيل المناظر الطبيعية المكانية الصريحة ولتحديد العمليات المكانية (Dale and Fortin 2010). في شبكة الموائل ، يتم تمثيل مسارات الهجرة والتشتت كروابط بين أجزاء الموائل التي قد يكون لها أوزان مختلفة (على سبيل المثال ، معدلات التشتت) وميزات (على سبيل المثال ، اتجاه التشتت) ، ويتم تمثيل أجزاء الموائل كعقد قد يكون لها أيضًا أوزان مختلفة ( على سبيل المثال ، حجم الجزء) والميزات (مثل تكوين الموارد). على الرغم من أن نظرية الجغرافيا الحيوية للجزيرة (MacArthur and Wilson 1967) تفترض التشتت من البر الرئيسي أو الموائل المستمرة إلى الجزر أو بقع الموائل كآلية إقليمية للتنبؤ بالتنوع المحلي ، إلا أنها لا تأخذ في الاعتبار تشتت الرقع بشكل صريح (Prugh et al. 2008). في المقابل ، يفترض نهج مجتمع ما وراء المجتمع (Leibold and Chase 2018 ، Leibold 2004) أن المجتمعات المحلية مرتبطة بتشتت أنواع متعددة من المحتمل أن تتفاعل ، مما يبرز أهمية التدفق الفردي بين البقع المجاورة على بنية المجتمع المحلي (إيكونومو وكيت 2010). لذلك ، يمثل التشتت عملية مكانية تمنع الانقراض المحلي وتسمح بإعادة استعمار الأنواع المنقرضة محليًا من البقع المجاورة ، وليس فقط من موطن مستمر (Thompson et al. 2017). علاوة على ذلك ، يسمح تصور الشبكة بنمذجة هذه المناظر الطبيعية الأكثر واقعية لتقييم تأثيرات الروابط والعقد في وقت واحد على المجتمعات المحلية (Chisholm et al. 2011 ، Urban and Keitt 2001).

يُحدِّد الموقع الجغرافي للجزء في منظر طبيعي الأجزاء التي تكون جيرانها. تم اقتراح العديد من مقاييس الاتصال ، وتحديدها على أنها إما مستقلة عن الكائنات الحية (المقاييس الهيكلية على سبيل المثال ، المسافة إلى أقرب رقعة باستخدام مسافات إقليدية) أو تعتمد عليها (المقاييس الوظيفية ، على سبيل المثال ، المسارات الأقل تكلفة باستخدام مسافات مرجحة بتكوين المصفوفة). تعتبر كيفية ارتباط المكونات الهيكلية والوظيفية أمرًا أساسيًا لتحسين فهمنا لاتصال الموائل للمجتمعات بأكملها وعواقبها المحتملة (Öckinger et al. 2018). تعد المسافة الجغرافية العنصر الأكثر وضوحًا للتوصيل الهيكلي في شبكة الموائل ، بينما تحدد المسافة غير الجغرافية ، مثل المسافة التركيبية من حيث الموارد المشتركة بين الأجزاء ، الاتصال الوظيفي. يرتبط إنشاء الأنواع في المجتمع بالموارد المحلية ، بحيث تحتوي البقع ذات الموارد المماثلة عادةً على مجموعات استهلاكية مماثلة (Tilman 1982). حتى الآن ، تم اعتبار الموارد المحلية بديلاً أو معدلًا لمنطقة التجزئة (على سبيل المثال ، ثراء الموارد أو التنوع ومنطقة فعالة Schooley and Branch 2011) ولكن ، على حد علمنا ، ليس كعنصر من مكونات الاتصال المحلي. نقترح هنا توسيع مفهوم وقياس اتصال الموائل عن طريق إضافة الموارد المشتركة بين الموائل (أي التشابه في تكوين الموارد) كعنصر من مكونات اتصال الموائل ، وبالتالي تعديل تأثيرات المسافة الجغرافية ومنطقة التجزئة على الاتصال.

هدفنا هو تقييم المدى الذي تشرح فيه منطقة التجزئة والاتصال ، بما في ذلك المسافة الجغرافية ومنطقة الأجزاء المجاورة والتشابه بين الأجزاء في تكوين النبات ، تنوع التفاعلات بين النباتات وأربعة نقابات آكلة للأعشاب في منظر طبيعي مجزأ. نحدد الاتصال كدالة للمسافة الجغرافية للأجزاء المجاورة الموزونة حسب مساحتها والتشابه في تكوين الموارد بين الأجزاء ، وبالتالي توسيع مقاييس الاتصال السابقة (Hanski and Thomas 1994، Steffan-Dewenter 2003). نحن نفترض أن هناك نقابات غذائية منفصلة تمتلك فيها الأنواع متطلبات بيئية مماثلة ، وبالتالي ، ترتبط بالمناظر الطبيعية بطريقة مماثلة (على سبيل المثال ، في استخدامها لمسارات التشتت). وبالتالي ، نتوقع أنه بالنسبة لكل نقابة غذائية يمكننا تحديد شبكة موطن مميزة بناءً على نموذج اتصال محدد (Borthagaray et al. 2015).


يغادر المزيد من الأمريكيين المدن ، لكن لا تسميها نزوحًا حضريًا

بعد مرور عام على انتشار جائحة Covid-19 ، بعد الكثير من التكهنات حول وسط البلدات الفارغة واحتمال العمل عن بُعد ، تظهر أوضح صورة حتى الآن حول كيفية تحرك الناس. لا توجد نزوح جماعي إلى المدن ، ربما يكون الأمر أكثر من خلط حضري. على الرغم من الحديث عن تحركات جماعية إلى فلوريدا وتكساس ، تظهر البيانات أن معظم الأشخاص الذين انتقلوا فعلاً ظلوا قريبين من المكان الذي أتوا منه - على الرغم من أن مناطق Sun Belt التي كانت شائعة حتى قبل الوباء قد شهدت مكاسب.& # 8221 المصدر: Bloomberg & # 8217s CityLab

قبل عام ، أشارت بعض التحذيرات الأكثر خطورة بشأن الهجرة المتعلقة بـ COVID-19 إلى انهيار المراكز الحضرية الكبرى وتهديد وجودي للتحضر كما نعرفه. صحيح أن المستوطنات عالية الكثافة قد تأثرت بشدة ولكن المخاوف من أن مدينة نيويورك لن تكون "المدينة" كانت مبالغًا فيها بعض الشيء.

خارج مدينة نيويورك ومنطقة الخليج ، كانت معظم الهجرة داخل الولايات المتحدة داخل مناطق إحصائية حضرية ، وعادةً من النواة الأكثر كثافة إلى الأطراف الخارجية. لذلك شهدت المدن الضيقة والضواحي والضواحي والمناطق الصغيرة زيادة ، لكن العديد من هذه التحركات تم تسريعها ببساطة بسبب الوباء. الرسوم البيانية والخرائط التفاعلية هي التي تجعل هذه المقالة مصدرًا تعليميًا استثنائيًا.

أسئلة للتأمل: كيف تغير الملف الديموغرافي لمنطقتك أثناء الوباء؟ ما هي مناطق ولايتك التي تأثرت بشدة؟ عندما ينتقل الناس من مقاطعتك ، إلى أين يذهبون؟ من أين يأتي المهاجرون إلى مقاطعتك؟ ما هي الأنماط التي تراها وما الذي يفسر هذه الأنماط؟ ما هي عوامل الدفع والجذب التي تؤثر على هذه الخيارات؟


تصميم مسار الرحلة

في هذا القسم ، نبدأ العمل العملي لتخطيط الرحلة لمهمة الصور. بنهاية هذا القسم ، يجب أن تكون قادرًا على تطوير خطة طيران لمهمة التصوير الجوي. يتطلب التنفيذ الناجح لأي مشروع تصوير ضوئي تخطيطًا دقيقًا قبل تنفيذ أي نشاط في المشروع.

تتمثل الخطوة الأولى في التصميم في تحديد حجم الصور أو دقتها والدقة المطلوبة. بمجرد معرفة هذين المطلبين ، تتبع العمليات التالية:

  1. تخطيط التصوير الجوي (تطوير خطة الطيران)
  2. تخطيط الضوابط الأرضية
  3. اختيار البرامج والأدوات والإجراءات اللازمة لإنتاج المنتجات النهائية
  4. تقدير التكلفة وجدول التسليم.

بالنسبة لخطة الرحلة ، يحتاج المخطط إلى معرفة المعلومات التالية ، والتي ينتهي بعضها بحساب:

  1. البعد البؤري لعدسة الكاميرا
  2. ارتفاع الطيران فوق مقياس مسند أو صورة فوتوغرافية مذكور
  3. حجم اتفاقية مكافحة التصحر
  4. حجم مصفوفة CCD (كم عدد البكسل)
  5. حجم وشكل المنطقة المراد تصويرها
  6. مقدار اللفة النهائية والجانبية
  7. مقياس خريطة الرحلة
  8. السرعة الأرضية للطائرة
  9. كميات أخرى حسب الحاجة.

هندسة الكتلة التصويرية

يوضح الشكل 4.8 ثلاثة مربعات متداخلة مع دخول أشعة الضوء إلى الكاميرا عند نقطة تركيز العدسة. تشكل الصور المتداخلة المتتالية شريطًا من الصور نسميه عادةً "شريطًا" أو "خط طيران" ، لذلك يتكون الشريط التصويري (الشكل 4.8) من عدة صور متداخلة على طول خط الطيران ، بينما تتكون الكتلة التصويرية (الشكل 4.9) من عدة شرائط متداخلة (أو خطوط الطيران).

تصميم وتخطيط خطة الطيران

بمجرد حساب التغطية الأرضية للصورة ، كما تمت مناقشتها في قسم "هندسة الصورة العمودية" ، يمكننا حساب عدد خطوط الطيران وعدد الصور ورسمها على خريطة المشروع (الشكل 4.10) ، الطائرات السرعة ، ارتفاع الطيران ، إلخ.

قبل أن نبدأ حسابات خطوط الطيران وأرقام الصور ، أود أن تفهم التلميحات المفيدة التالية:

    بالنسبة لمشروع مستطيل الشكل ، استخدم دائمًا أصغر أبعاد منطقة المشروع لتخطيط خطوط الطيران الخاصة بك. بهذه الطريقة ينتج عن ذلك عدد أقل من خطوط الطيران ومن ثم عدد أقل من المنعطفات بين خطوط الطيران (الشكل 4.11). في الشكل 4.11 ، تمثل الخطوط الحمراء ذات رؤوس الأسهم خطوط الطيران أو الشرائط ، بينما تمثل خطوط الشرطة السوداء حدود المشروع.

حسابات خطوط الطيران

الآن ، دعونا نبدأ في معرفة عدد خطوط الطيران التي نحتاجها لمنطقة المشروع الموضحة في الشكل 4.13 ، إلى اليمين. يوضح الشكل 4.13 حدود المشروع المستطيلة (بخطوط سوداء متقطعة) بطول متساوٍ و LENGTH وعرض يساوي WIDTH تم تصميمه ليتم نقله بواسطة 6 خطوط طيران (خطوط حمراء مع رؤوس سهام). لمعرفة عدد خطوط الطيران اللازمة لتغطية منطقة المشروع ، سنحتاج إلى إجراء الحسابات التالية:

  1. احسب التغطية على الأرض لصورة واحدة (على طول عرض مصفوفة CCD للكاميرا (أو W)) كما ناقشنا في القسم 4.3.
  2. احسب تباعد خطوط الطيران على النحو التالي:
    تباعد الأسطر أو المسافة بين خطوط الطيران (SP) = تغطية الصورة (W) × (100 - مقدار اللفة الجانبية) / 100.
  3. عدد خطوط الطيران (NFL) = (WIDTH / SP) + 1.
  4. قم دائمًا بتقريب عدد خطوط الطيران ، أي أن 6.2 تصبح 7.
  5. ابدأ أول خط طيران على الحدود الشرقية أو الغربية للمشروع.

في الشكل 4.13 ، ربما لاحظت أن اتجاه الرحلة لكل خط طيران يتناوب بين الشمال إلى الجنوب ومن الجنوب إلى الشمال من خط طيران إلى الخط المجاور. إن تحليق المشروع بهذه الطريقة يزيد من كفاءة وقود الطائرات بحيث يمكن للطائرة البقاء في الهواء لفترة أطول.

عدد حسابات الصور

بمجرد تحديد عدد خطوط الطيران ، نحتاج إلى معرفة عدد الصور التي ستغطي منطقة المشروع. للقيام بذلك ، نحتاج إلى إجراء الحسابات التالية:

  1. احسب التغطية على الأرض لصورة واحدة (على طول ارتفاع مصفوفة الكاميرا CCD (أو L)) كما ناقشنا في القسم 4.3.
  2. احسب المسافة بين صورتين متتاليتين ، أو ما نسميه "القاعدة الجوية" ب ، على النحو التالي: القاعدة الجوية أو المسافة بين صورتين متتاليتين (ب) = تغطية الصورة (أفقي) × ((100 - مقدار اللفة النهائية) / 100 ).
  3. عدد الصور لكل خط طيران (NIM) = (LENGTH / B) + 1.
  4. قم دائمًا بتقريب عدد الصور ، أي 20.2 يصبح 21.
  5. أضف صورتين في بداية خط الرحلة قبل الدخول إلى منطقة المشروع وصورتين عند الخروج من منطقة المشروع الشكل 4.14 (مطلوب لضمان تغطية ستريو مستمرة) ، أي إجمالي 4 صور إضافية لكل خط طيران أو رقم عدد الصور لكل خط طيران = (LENGTH / B) + 1 + 4.
  6. العدد الإجمالي للصور للمشروع = NFL x NIM.

الشكل 4.14 هو نفسه الشكل 4.13 مع الدوائر الزرقاء المضافة التي تمثل مراكز الصور للصور المصممة. الدوائر معطاة لخط طيران واحد فقط ، وسأترك الأمر لخيالك لملء جميع خطوط الطيران بمثل هذه الدوائر.

حسابات ارتفاع الطيران

الارتفاع الطائر هو الارتفاع فوق مرجع معين تطير أنظمة الطائرات بدون طيار أثناء الحصول على البيانات. المرجعان الرئيسيان المستخدمان هما إما متوسط ​​(متوسط) ارتفاع الأرض أو متوسط ​​مستوى سطح البحر. يوضح الشكل 4.15 العلاقة بين الطائرة والمرجع وكيف يرتبط النظامان ببعضهما البعض. في الشكل 4.15 ، لدينا طائرة تحلق على ارتفاع 3000 قدم فوق متوسط ​​(متوسط) ارتفاع الأرض ، ممثلة بالخط الأفقي الأزرق في الشكل. لدينا أيضًا متوسط ​​ارتفاع التضاريس (الخط الأفقي الأزرق) ، والذي يقع على ارتفاع 600 قدم فوق متوسط ​​مستوى سطح البحر. لذلك ، سيتم التعبير عن ارتفاع الطيران بطريقتين ، وهما:

  1. إذا أردنا استخدام التضاريس كمرجع ، فسنقوم بالتعبير عنها على أنها Flying Altitude = 3000 قدم فوق متوسط ​​التضاريس أو AMT
  2. إذا استخدمنا مستوى سطح البحر ، فسوف نعبر عنه على أنه ارتفاع الطيران = 3600 قدم فوق متوسط ​​مستوى سطح البحر (ASL أو AMSL).

نحتاج الآن إلى تحديد الارتفاع الذي يجب أن ينطلق فيه المشروع. للقيام بذلك ، نعود إلى الهندسة الداخلية للكاميرا والمقياس كما ناقشنا في القسم 4.3. افترض أن الصور التي سيتم الحصول عليها بكاميرا ذات البعد البؤري للعدسة f وحجم CCD من b. نحن نعلم أيضًا مسبقًا ما يجب أن تكون عليه دقة أرض الصور أو GSD. سيتم حساب ارتفاع الطيران على النحو التالي:

المقياس = الطول البؤري للعدسة (و) ارتفاع الطيران (H) = المسافة أب المسافة AB

f ارتفاع الطيران (H) = ab AB أو G S D يمكن من خلاله تحديد H.

هنا ، نحتاج إلى التأكد من تحويل كل من f و b إلى نفس الوحدة الخطية ، وفي هذه الحالة سيكون الارتفاع الناتج في نفس الوحدة الخطية لـ GSD. إذا افترضنا القيم التالية:

GSD = 0.30 متر ، سيكون ارتفاع الطيران:

H = 50 مم · 0.30 متر 0.010 مم = 1500 متر فوق مستوى سطح الأرض

سرعة الطائرات وجمع الصور

يعد التحكم في سرعة الطائرة أمرًا مهمًا للحفاظ على اللفة الأمامية أو النهائية المتوقعة للصور. حلق بالطائرة بسرعة كبيرة ، وينتهي بك الأمر بلفة أمامية أقل مما كان متوقعًا ، بينما يؤدي تحليق الطائرة ببطء شديد إلى الكثير من التداخل بين الصور المتتالية. كلا الموقفين ضاران بالمنتجات المتوقعة و / أو ميزانية المشروع. يقلل مقدار التداخل القليل من القدرة على استخدام مثل هذه الصور لعرض الاستريو ومعالجته ، بينما ينتج عن التداخل المفرط عدد كبير جدًا من الصور غير الضرورية التي قد تؤثر على ميزانية المشروع بشكل سلبي. في الأقسام الفرعية السابقة ، قمنا بحساب القاعدة الجوية أو المسافة بين صورتين متتاليتين على طول خط طيران واحد والتي تلبي مقدار اللفة النهائية اللازمة للمشروع. يعد حساب الوقت بين حالات التعرض أمرًا بسيطًا بمجرد تحديد القاعدة الجوية وتحديد سرعة الطائرة.

حساب الوقت بين صورتين متتاليتين

عندما تعرض الكاميرا صورة ، نحتاج إلى أن تتحرك الطائرة مسافة مساوية للقاعدة الجوية قبل أن تعرض الصورة التالية. إذا افترضنا أن سرعة الطائرة هي (الخامس) لذلك يتم حساب الوقت (t) بين صورتين متتاليتين من المعادلة التالية:

الوقت (ر) = القاعدة الجوية (ب) سرعة الطائرة (ت)

على سبيل المثال ، إذا حسبنا أن القاعدة الجوية هي 1000 قدم واستخدمنا طائرات بسرعة 150 عقدة ، فإن الوقت بين التعرض يساوي:

الوقت (ر) = 1000 قدم 150 عقدة = 1000 قدم 150 عقدة ⋅ 1 .15 ميل / ساعة = 1000 قدم 172.5 ميل / ساعة = 1000 قدم 172.5 ميل / ساعة ⋅ 5280 قدم / ميل = 0.0010979 ساعة = 3 .95 ثانية

نقاط الطريق

في عالم الملاحة ، يتم تعريف نقاط الطريق على أنها "مجموعات من الإحداثيات التي تحدد نقطة في الفضاء المادي". بالقرب من هذا التعريف هو التعريف الذي يستخدمه متخصصو الخرائط ، ويتضمن ذلك استخدام مجموعات من الإحداثيات لتحديد نقطة البداية ونقطة النهاية لكل خط رحلة. نقاط الطريق مهمة للطيار ومشغل الكاميرا لتنفيذ خطة الرحلة. عادةً ما توجد نقاط الطريق في الحصول على صور الطائرات المأهولة على بعد ميلين خارج حدود المشروع على جانبي خط الرحلة (على سبيل المثال ، بضعة أميال قبل الاقتراب من منطقة المشروع وبضعة أميال بعد الخروج من منطقة المشروع أو للطائرات بدون طيار تستغرق العمليات مئات الأمتار قبل الاقتراب من منطقة المشروع ومئات الأمتار بعد الخروج من منطقة المشروع). يستخدم الطيار نقاط الطريق لمحاذاة الطائرة مع خط الطيران قبل الدخول إلى منطقة المشروع. في عملية أنظمة الطائرات بدون طيار ، تشير "نقطة الطريق" إلى بداية أو نهاية خط الطيران حيث إما أن تضع أنظمة الطائرات بدون طيار نفسها قبل البدء في التقاط الصور أو تنتهي بالتقاط الصور على خط طيران معين.

مثال على تصميم خطة الطيران وتخطيطها

يبلغ طول منطقة المشروع 20 ميلاً في الاتجاهين الشرقي والغربي و 13 ميلاً في اتجاه الشمال والجنوب. The client asked for natural color (3 bands) vertical digital aerial imagery with a pixel resolution or GSD of 1 ft using a frame-based digital camera with a rectangular CCD array of 12,000 pixels across the flight direction (W) and 7,000 pixels along the flight direction (L) and a lens focal length of 100 mm. The array contains square CCDs with a dimension of 10 microns. The end lap and side lap are to be 60% and 30%, respectively. The imagery should be delivered in tiff file format with 8 bits (1 byte) per band or 24 bits per color three bands (RGB). Calculate:

  1. the number of flight lines necessary to cover the project area if the flight direction was parallel to the east-west boundary of the project. Assume that the first flight line falls right on the southern boundary of the project
  2. the total number of digital photos (frames)
  3. the ground coverage of each image in acres
  4. the storage requirements in gigabytes aboard the aircraft required for storing the imagery
  5. the flying altitude
  6. the time between two consecutive images if the aircraft speed was 150 knots.

Looking into the project size (20x13 miles) and the one-foot GSD requirements, a mission planner should realize right away that image acquistion task for such project size and specifications can only be achieved using a manned aircraft.

The camera should be oriented so the longer dimension of the CCD array is perpendicular to the flight direction (see Figure 4.12).

  1. $ تبدأ< ext < Line spacing or distance between flight lines >(mathrm)= ext < tmage coverage >(mathrm) imes(100- ext < the amount of side >> end $ $ =12,000 ext < pixels >x 1 mathrm / ext < pixel >mathrm(100-30) / 100)=12,000 imes 0.70=8,400 mathrm $ $ egin< ext < Number of flight lines >(mathrm)=( ext < project WIDTH >/ mathrm)+1=((13 ext < miles > imes 5,280 mathrm / mathrm) / 8,400 mathrm)+1=8.171> <+1=9.171 approx 10 ext < flight lines (with rounding up). >>end $
  2. $ تبدأ< ext < Airbase or distance between two consecutive images >(mathrm)= ext < Image coverage >(mathrm) imes((100- ext < amount of >> < ext < end >operatorname) / 100)=7000 ext < pixels > imes 1 mathrm / mathrm imes(100-60) / 100 mathrm ext < ) >=7000 mathrm imes 0.40=2,800 mathrm>end $ $ egin< ext < Number of images per flight line >=( ext < project >L E N G T H / B)+1+4=((20 ext < miles >x 5,280 mathrm / mathrm) / 2,800 mathrm)+> <1+4=(105,600 / 2,800)+1+4=37.714+1+4=42.714 approx 43 ext < images per flight line. >>end $. $ تبدأ< ext < Total number of images for the project >=10 ext < flight lines > imes 43 ext < images/fight line >=430 ext < images >> < ext < (frames). >>end $
  3. $ تبدأ< ext < Ground coverage of each image >=mathrm imes mathrm=12,000 ext < pixels > imes 1 mathrm imes 000 ext < pixels > imes 1 mathrm=84,000,000.0 mathrm 2=> <84,000,000 mathrm2,143,560 mathrm 2 / mathrm=1,928.37 ext < acres. >>end $
  4. The storage requirement for the RGB (color) images: Each pixel needs one byte per band, therefore each of the three (R,G,B) bands needs W x L x 1 byte/per pixel, or $ 12,000 ext < pixels > imes 7,000 ext < pixels > imes 1 ext < byte/pixel >=84,000,000 ext < bytes >=84 ext < Mega bytes (Mb). >$ $ egin< ext < Total storage requirement >= ext < Number of images >x ext < Number of bands > imes 84 ext < Mb/image >=430 ext < images >x> <3 imes 84 ext < Mb/image >=108,360 mathrm=108.360 ext < Giga byte >(mathrm) .>end $
  5. $ ext < Flying Altitude >H=frac< ext < ab >>=frac <100 mathrm imes 1 mathrm><0.010 mathrm>=10,000 mathrm ext < above terrain. >$
  6. Time between consectuive images $ egin ext < Time >(mathrm) &=frac<2,800 mathrm><150 mathrm> &=frac<2,800 mathrm><150 mathrmcdot 1.15 mathrm / mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm> &=frac<2,800 mathrm><172.5 mathrm/ mathrm cdot 5,280 mathrm / mathrm> &=0.0030742 mathrm &=11.067 mathrm نهاية $

Cost estimation and delivery schedule

Past experience with projects of a similar nature is essential in estimating cost and developing delivery schedule. In estimating cost, the following main categories of efforts and materials are considered:

Once quantities are estimated as illustrated in the above steps, hours for each phase are established. Depending on the project deliverables requirements, the following labor items are considered when estimating costs:

  • aerial photography
  • ground control
  • aerial triangulation
  • stereo-plotting (# of models = # photos -1)
  • map editing
  • ortho production
  • lidar data cleaning

The table in Figure 4.16 provides an idea about the going market rates for geospatial products that can be used as guidelines when pricing a mapping project using manned aircraft operation and metric digital camera and lidar. The industry needs to come up with a comparable table based on Unmanned operations. There is no good pricing model established for UAS operation as the standards and produicts quality are widely varialble depending on who offers such services and whether it fall strictly under the "Professional Services" designation.

Figure 4.16: Examples of the going market rates for geospatial data prices
منتج GSD ft Price per sq mile تعليقات
أورثو 0.5 $150-$200 Based on large projects أورثو 1.0 $80-$100 Based on large projects أورثو 2.0 $30-$60 Based on large projects ليدار 3.2 $100-$500 Depends on accuracy, terrain, and required details

Delivery Schedule

After the project hours are estimated, each phase of the project may be scheduled based on the following:

  • number of instruments or workstations available
  • number of trained personnel available
  • amount of other work in progress and its status
  • urgency of the project to the client

The schedule will also consider the constrains on the window of opportunity due to weather conditions. Figure 4.17 illustrates the number of days, per state/region, available annually for aerial imaging campaigns. Areas like the state of Maine have only 30 cloudless days per year that are suitable for aerial imaging activities.

To Read

Chapter 18 of Elements of Photogrammetry with Applications in GIS, 4th edition

To Do

For practice, develop two flight plans for your project, one by using manual computations and formulas as described in this section and one by using "Mission Planner" software. Compare the two.


ملخص

For developers, layers offer a way to categorize the functions that must be performed by a big data solution, and suggest an organization for the code that must address these functions. For business users wanting to derive insight from big data, however, it’s often helpful to think in terms of big data requirements and scope. Atomic patterns, which address the mechanisms for accessing, processing, storing, and consuming big data, give business users a way to address requirements and scope. The next article introduces atomic patterns for this purpose.


شاهد الفيديو: كيفية التحكم في خصائص شكل طبقة الخطوط ببرنامج QGIS