Hơn

Làm thế nào để truy cập lớp trong QGIS?

Làm thế nào để truy cập lớp trong QGIS?


Tôi muốn QGIS cập nhật từ tệp CSV như trong tệp này Làm cách nào để cập nhật dữ liệu từ bảng bên ngoài trong thời gian thực? câu hỏi, tuy nhiên tôi không thể tìm ra những gì cần đặt cho "myLayer". Làm cách nào để xác định lớp QGIS đang hoạt động trong mã của tôi?


Cách tiếp cận cơ bản nhất sẽ là

myLayer = iface.activeLayer ()

Yêu cầu

Plugin này hoạt động trên QGIS phiên bản 3.0 hoặc cao hơn.

Tải về

Có thể cài đặt plugin bằng trình quản lý plugin QGIS. Chọn Quản lý và cài đặt plugin từ menu Plugin.

Trong cửa sổ trình quản lý plugin, hãy đảm bảo rằng bạn đang ở trên tab Tất cả và tìm kiếm TravelTime. Plugin sẽ xuất hiện trong danh sách. Chọn nó trong danh sách và nhấp vào cài đặt.

Nâng cấp và gỡ cài đặt

Nếu có bản cập nhật, bạn sẽ nhận được thông báo từ cửa sổ QGIS chính. Có thể nâng cấp hoặc gỡ cài đặt plugin khỏi cửa sổ trình quản lý plugin.


GIS dành cho các nhà sinh học

GIS dành cho các nhà sinh học nhằm mục đích cung cấp chương trình đào tạo tương đối rẻ, dễ tiếp cận, chất lượng cao cho các nhà sinh vật học muốn học cách sử dụng Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) trong nghiên cứu của họ. Nó là một đối tác trực tuyến với các khóa học trực tiếp phổ biến do GIS trong hệ sinh thái, và nó cung cấp một cách để truy cập các khóa học này với chi phí giảm đáng kể và không có chi phí đi lại hoặc ăn ở liên quan, làm cho chúng được tiếp cận rộng rãi hơn nhiều. Chương trình đào tạo của chúng tôi dựa trên các bài tập thực hành trong một cuốn sách có tên GIS dành cho các nhà sinh học: Giới thiệu thực tế cho sinh viên chưa tốt nghiệp và bao gồm một loạt video theo yêu cầu cung cấp hướng dẫn từng bước để hoàn thành mỗi bài tập.

Hiện tại, có ba bài tập (Bài tập Một & # 8211 Cách Lập Bản đồ, Bài tập 2 & # 8211 Cách tạo Lớp dữ liệu tính năng của riêng bạn và Bài tập 3 & # 8211 Cách làm việc với lớp dữ liệu Raster), cùng nhau cung cấp một khóa học giới thiệu ngắn về việc sử dụng GIS trong nghiên cứu sinh học. Tổng cộng, khóa học này chỉ bao gồm hơn ba giờ video và ước tính sẽ mất đến chín giờ để hoàn thành (bao gồm xem video, đọc thông tin cơ bản được đề xuất và hoàn thành các bài tập thực hành). Các video có thể được đăng ký với giá 15 đô la cho mỗi bài tập riêng lẻ, trong khi đăng ký toàn bộ khóa học sẽ có giá 30 đô la (khoản này cộng với chi phí mua sách dựa trên các bài tập này). Để mua đăng ký, chỉ cần nhấp vào liên kết trang cho một trong các bài tập (chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu với bài tập một), sau đó nhấp vào video đầu tiên. Thao tác này sẽ đưa ra các tùy chọn thanh toán mà bạn có thể sử dụng để thanh toán cho các video mà bạn muốn truy cập.

Mỗi bài tập cũng đi kèm với một Tùy chọn thêm phần. Các phần này cho phép bạn kiểm tra các kỹ năng GIS mới đạt được của mình trên một nhiệm vụ mới, nhưng có liên quan. Nếu bạn đã đăng ký toàn bộ khóa học, thay vì một bài tập riêng lẻ, bạn cũng sẽ có tùy chọn gửi kết quả của các phần bổ sung tùy chọn này để đánh giá và nếu tất cả các phần bổ sung tùy chọn cho các bài tập đã được hoàn thành thành công, bạn sẽ được cấp với một quan chức GIS trong hệ sinh thái chứng chỉ hoàn tất. Có một khoản phí bổ sung cho việc đánh giá và chứng nhận tùy chọn này để trang trải các chi phí quản lý liên quan. Chi tiết về các chi phí này có thể được tìm thấy trong phần bổ sung tùy chọn ở cuối mỗi bài tập riêng lẻ.

Chương trình đào tạo của chúng tôi dựa trên QGIS, một gói phần mềm GIS mã nguồn mở. Có ba lý do tại sao chúng tôi sử dụng QGIS. Thứ nhất, nó được cung cấp miễn phí và điều này có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó bất kể họ có đủ tài nguyên để trả tiền cho giấy phép phần mềm thương mại hay không. Thứ hai, QGIS đang ngày càng trở thành phần mềm GIS tiêu chuẩn trong số những người sử dụng sinh học, đặc biệt là trong các trường đại học, các tổ chức chính phủ và các cơ quan tư vấn môi trường nhỏ hơn. Cuối cùng, QGIS cung cấp khả năng truy cập dễ dàng vào các phiên bản cụ thể của phần mềm. Điều này có nghĩa là chúng tôi có thể cung cấp các tài liệu khóa học không dễ bị cập nhật phần mềm. Tuy nhiên, chương trình đào tạo của chúng tôi được cung cấp theo cách tương đối độc lập với phần mềm. Do đó, mặc dù chúng tôi cung cấp đào tạo bằng cách sử dụng một phiên bản cụ thể của QGIS (phiên bản 2.8.3 & # 8211 có thể được tải xuống từ đây), nó được cung cấp theo cách có nghĩa là các kỹ năng dễ dàng chuyển sang các phiên bản mới hơn của phần mềm này. Tương tự, bạn & # 8217 sẽ thấy rằng cũng dễ dàng chuyển các kỹ năng bạn học được từ khóa đào tạo của chúng tôi sang phần mềm GIS khác, chẳng hạn như ESRI & # 8217s ArcGIS gói hàng.

Để khám phá các bài tập có sẵn, hãy nhấp vào Bài tập GIS trong menu trên, hoặc nếu bạn muốn bắt đầu làm việc thông qua các bài tập của chúng tôi, hãy nhấp vào Bắt đầu.

Ghi chú: Trang web này chủ yếu được thiết kế để sử dụng bởi các cá nhân. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách bạn có thể mua đăng ký nhiều người dùng với mức chiết khấu để nhiều cá nhân trong tổ chức của bạn có thể truy cập vào các khóa học / bài tập GIS của chúng tôi, như một phần của chương trình đào tạo của riêng bạn hoặc cho các mục đích giảng dạy xa hơn tổ chức giáo dục, vui lòng truy cập trang đăng ký nhiều người dùng của chúng tôi.


Thủ tục¶

Giải nén tệp KMRL-Open-Data.zip đã tải xuống vào một thư mục trên máy tính của bạn. Bạn sẽ nhận thấy rằng thư mục được giải nén chứa nhiều tệp văn bản. Mỗi tệp chứa dữ liệu cho một khía cạnh khác nhau của hệ thống chuyển tuyến. Định dạng của các tệp và cách sử dụng của chúng được mô tả trong Tài liệu tham khảo GTFS. Trong số tất cả các tệp, 2 tệp chứa dữ liệu không gian địa lý và được chúng tôi quan tâm. Tệp shape.txt chứa các điểm mô tả con đường vật lý mà phương tiện đi và tệp stop.txt chứa vị trí của mỗi điểm dừng phương tiện. Cả hai đều là tệp CSV có thể được nhập vào QGIS. Nhấp vào nút Trình quản lý nguồn dữ liệu mở.

Trong hộp thoại Trình quản lý nguồn dữ liệu, chuyển sang tab Văn bản được phân cách. Nhấp vào nút… bên cạnh Tên tệp và duyệt đến tệp shape.txt. Chọn CSV (các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy) làm Định dạng tệp. Trường X và trường Y sẽ được tự động điền. Nhấp vào Thêm.

Tương tự, nhấp lại vào nút… và chọn tệp tin stop.txt. Nhấp vào Thêm. Nhấp vào Đóng.

Bạn sẽ thấy 2 điểm dừng và hình dạng lớp mới được thêm vào bảng điều khiển Lớp. Hãy chuyển đổi lớp điểm hình dạng thành lớp đường biểu thị đường đi của tuyến tàu điện ngầm. Đi tới Hộp công cụ Xử lý ‣.

Tìm kiếm và định vị công cụ tạo Vectơ ‣ Point to path. Nhấp đúp để khởi chạy nó.

Chọn các hình dạng làm lớp Điểm đầu vào. Theo thông số kỹ thuật GTFS, mỗi tuyến đường riêng lẻ có một shape_id duy nhất, vì vậy hãy chọn nó làm trường Nhóm. Chúng ta cũng có thể chỉ định thứ tự của các điểm sẽ tạo thành đường bằng cách chọn shape_pt_sequence làm trường Order. Bấm Chạy.

Một lớp mới Đường dẫn sẽ được thêm vào bảng điều khiển Lớp. Bạn có thể tắt khả năng hiển thị của lớp hình dạng để xem lớp đường mới được thêm vào.

Bây giờ chúng tôi đã thêm các ga tàu điện ngầm và dữ liệu tuyến, chúng tôi đã sẵn sàng để bắt đầu phân tích mạng. Trong Hộp công cụ xử lý, tìm kiếm và định vị công cụ ORS Tools ‣ Isochrones ‣ Isochrones From Layer. Nhấp đúp để khởi chạy nó.

Chọn openrouteservice làm Nhà cung cấp. Chúng tôi sẽ tính toán một đa giác khoảng cách đi bộ 15 phút từ mỗi ga tàu điện ngầm. Chọn điểm dừng làm Lớp điểm đầu vào. Chọn stop_id làm Trường ID lớp đầu vào. Từ menu thả xuống Chế độ di chuyển, hãy chọn đi bộ. Vì chúng tôi quan tâm đến khu vực dựa trên thời gian, hãy chọn thời gian làm Thứ nguyên. Cuối cùng nhập 15 phút làm phạm vi. Nhấp vào Chạy.

Lưu ý rằng API Openrouteservice có giới hạn 20 yêu cầu mỗi phút đối với Isochrones. Vì vậy, nếu lớp của bạn có nhiều hơn 20 điểm, bạn có thể thấy lỗi cho biết rằng giới hạn tỷ lệ đã vượt quá. Bạn có thể giữ cho công cụ chạy và nó sẽ tiếp tục xử lý 20 điểm / phút.

Khi công cụ kết thúc, bạn sẽ thấy một lớp Isochrones mới được tải trong bảng điều khiển Lớp. Mỗi điểm có một đa giác liên kết đại diện cho khu vực có thể đến được trong vòng 15 phút đi bộ. Để xem điều này trong ngữ cảnh dữ liệu được sử dụng để tạo chúng, chúng ta có thể thêm bản đồ cơ sở OpenStreetMap. Cuộn xuống bảng Trình duyệt và tìm XYZ Tiles ‣ OpenStreetMap. Kéo nó vào canvas.

Một lớp mới OpenStreetMap sẽ được thêm vào bảng điều khiển Lớp. Kéo nó xuống để thay đổi thứ tự lớp và giữ nó ở dưới cùng của ngăn xếp lớp. Thu phóng và xoay để xem kết quả có khớp với mạng lưới đường không. Bạn sẽ thấy rằng các đa giác không phải là hình tròn, vì thời gian di chuyển được tính dọc theo các con đường, vì vậy những vùng không có đường sẽ có diện tích nhỏ hơn được bao phủ.

Để tính toán vùng dịch vụ, chúng ta cần hoàn thành một tác vụ cuối cùng. Chúng ta có thể hợp nhất các đa giác isochrone riêng lẻ để tạo thành một đa giác duy nhất đại diện cho các khu vực có thể tiếp cận được. Tìm kiếm và xác định vị trí hình học Vectơ ‣ Giải thể.

Chọn Isochrones làm lớp Đầu vào và nhấp vào Chạy.

Khi quá trình xử lý kết thúc, một lớp mới được Giải thể sẽ được thêm vào bảng điều khiển Lớp. Đa giác này đại diện cho toàn bộ khu vực có thể đến được từ hệ thống tàu điện ngầm trong vòng 15 phút đi bộ.

Đây là một ví dụ đơn giản về cách thức phân tích khu vực kinh doanh cho một dự án giao thông công cộng có thể được thực hiện trong QGIS. Một phân tích khu vực dịch vụ toàn diện hơn cho hệ thống tàu điện ngầm sẽ bao gồm các phương thức vận tải khác. Chúng tôi có thể bao gồm các xe buýt trung chuyển, các điểm dừng xe buýt gần đó và các tuyến đường phục vụ các điểm dừng xe buýt đó để mở rộng phân tích. Chúng tôi cũng có thể bao gồm việc di chuyển bằng các phương thức khác như ô tô và taxi.

& sao chép Bản quyền 2019, Ujaval Gandhi.
Cập nhật lần cuối vào ngày 18 tháng 6 năm 2021.
Được tạo bằng Sphinx 4.0.1.


ArcGIS ESRI trực tuyến (Hướng dẫn WMS)

Nếu bạn sử dụng phiên bản trực tuyến của ESRI ArcGIS, hãy làm theo hướng dẫn bên dưới để bao gồm giao diện WMS của chúng tôi để tạo bản đồ của riêng bạn.

  • Bắt đầu bằng cách mở trang web ArcGIS ESRI Trực tuyến và đăng nhập.
  • Để thêm bảo đảm Dịch vụ tin học cho Đăng ký ArcGIS Online hoặc Cổng Doanh nghiệp ArcGIS của bạn, bạn cần phải thêm vào API Meteomatics như một máy chủ đáng tin cậy:
    Trong Đăng ký ArcGIS Online của bạn / Cổng ArcGIS Enterprise của bạn, hãy nhấp vào Tổ chức & rarr Cài đặt & rarr Bảo vệ và dưới Máy chủ đáng tin cậy thêm URL https://api.meteomatics.com vào danh sách các máy chủ đáng tin cậy.

Nhấp vào Thêm, nơi bạn chọn Thêm Lớp từ Web từ trình đơn thả xuống:

Tiếp tục bằng cách chọn Một Dịch vụ Web WMS OGC và nhập URL WMS của chúng tôi https://api.meteomatics.com/wms? . Nhấp vào nhận các lớp, thao tác này sẽ yêu cầu bạn nhập thông tin đăng nhập tài khoản Meteomatics API của mình,

và chọn lớp mong muốn (chỉ một lớp mỗi lần được hỗ trợ). Sau đó, nhấn thêm lớp

và lớp mong muốn sẽ được tải và hiển thị.

Truy vấn các lớp WMS với các thông số tùy chỉnh

Để sử dụng đầy đủ giao diện WMS của chúng tôi, chẳng hạn như để truy vấn các lớp WMS cho các thời điểm cụ thể, bạn sẽ cần thêm các thông số tùy chỉnh.
Để chứng minh cách hoạt động của điều này, chúng ta hãy xem qua các bước cần thiết để truy vấn lớp WMS trong một THỜI GIAN cụ thể. Các thông số tùy chỉnh khác sau đó có thể được sử dụng tương tự.

Khi thêm lớp, hãy sử dụng Thêm thông số tùy chỉnh như được hiển thị trong hình ảnh sau:

Nếu bạn đã thêm lớp, bạn có thể thay đổi các thông số tùy chỉnh về mặt trước bằng cách đi tới các tùy chọn của lớp và thay đổi Tùy chọn WMS OGC.

Với Tham số TIME, bạn có thể truy vấn lớp cho ngày bạn muốn bằng Thêm Tham số và nhập Tham số và thời gian mong muốn.

Nhấp vào Nhận lớp, chọn lớp bạn quan tâm và thêm nó bằng cách thêm lớp:

Sau đó, bạn sẽ có thể nhìn thấy lớp (trong trường hợp này là điểm sương) với các thông số tùy chỉnh:


Dữ liệu OpenStreetMap có sẵn cho 14 Quốc đảo Thái Bình Dương, ở định dạng thân thiện với GIS. Dữ liệu OSM đã được chia thành các lớp dựa trên các chủ đề (tòa nhà, đường xá, điểm ưa thích, v.v.) và đi kèm với dự án QGIS để giúp bạn bắt đầu sử dụng dữ liệu. Để biết thêm chi tiết, hãy nhấp vào bên trên hoặc tìm kiếm bộ dữ liệu OSM trên Cổng Dữ liệu Môi trường quốc gia của bạn.


Học máy trong GIS: Phân tích ảnh bìa sử dụng đất

Khóa học này được thiết kế để đưa những người dùng sử dụng QGIS cho dữ liệu không gian địa lý cơ bản / phân tích GIS / Viễn thám để thực hiện nhiều hơn nhiệm vụ phân tích không gian địa lý nâng cao bao gồm phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu khác nhau và áp dụng thuật toán hiện đại của Học máy. Ngoài việc giúp bạn thành thạo QGIS để phân tích dữ liệu không gian, bạn sẽ được giới thiệu về một hộp công cụ xử lý mạnh mẽ khác - Hộp công cụ Orfeo và các khả năng thú vị của Google Earth Engine!

Tôi rất vui vì bạn đã tìm thấy khóa học LULC Advanced của tôi. Khóa học này được thiết kế để trang bị cho bạn kiến thức thực tế của nâng cao Bản đồ sử dụng đất và lớp phủ đất (LULC), là một trong những kỹ năng cốt lõi cho bất kỳ nhà phân tích Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) và Viễn thám nào. Đến cuối khóa học, bạn sẽ cảm thấy tự tin và hoàn toàn hiểu và áp dụng phân tích Không gian địa lý nâng cao bao gồm cả việc thực hiện Các thuật toán Máy học để sử dụng đất và lập bản đồ lớp phủ đất và học phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng và các khái niệm cơ bản về phân đoạn. Tất cả những điều này bạn sẽ có thể thực hiện trên dữ liệu thực trong một trong những phần mềm GIS phổ biến nhất là QGIS và Google Earth Engine.

Khóa học này khác với các nguồn đào tạo khác. Mỗi bài giảng đều tìm cách nâng cao kỹ năng GIS và Viễn thám của bạn một cách dễ hiểu và dễ thực hiện, đồng thời cung cấp cho bạn các giải pháp thực tế có thể thực hiện được. Bạn sẽ có thể bắt đầu phân tích dữ liệu không gian cho các dự án của riêng mình và nhận được sự đánh giá cao từ các nhà tuyển dụng tương lai với các kỹ năng GIS tiên tiến và kiến ​​thức về các kỹ thuật LULC tiên tiến.

Trong khóa học, bạn sẽ có thể học cách thực hiện tất cả các giai đoạn của lập bản đồ LULC từ thu thập dữ liệu vệ tinh đến đánh giá độ chính xác của bản đồ và thiết kế một bản đồ thay đổi đẹp có sẵn để chèn vào tài liệu hoặc báo cáo của bạn.

Khóa học lý tưởng cho các chuyên gia như nhà địa lý, lập trình viên, nhà khoa học xã hội, nhà địa chất và tất cả các chuyên gia khác, những người cần sử dụng bản đồ LULC trong lĩnh vực của họ và muốn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về LULC và phát hiện thay đổi trong GIS. Nếu bạn dự định thực hiện một nhiệm vụ yêu cầu sử dụng các thuật toán phân loại hiện đại để tạo, chẳng hạn như lớp phủ đất và bản đồ sử dụng đất, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn sự tự tin cần thiết để hiểu và giải quyết vấn đề không gian địa lý như vậy.

Một phần quan trọng của khóa học là các bài tập thực hành. Bạn sẽ được cung cấp một số hướng dẫn, mã và bộ dữ liệu chính xác để tạo bản đồ LULC và thay đổi bản đồ bằng phần mềm QGIS và Google Earth Engine.

Trong khóa học này, tôi bao gồm các tài liệu thực tế có thể tải xuống sẽ dạy cho bạn:

- Cách cài đặt phần mềm GIS mã nguồn mở (QGIS và hộp công cụ Orfeo) trên máy tính của bạn và cấu hình chính xác

- Giao diện phần mềm QGIS bao gồm các thành phần chính và trình cắm thêm của nó

- Tìm hiểu cách phân loại ảnh vệ tinh bằng các thuật toán học máy khác nhau trong QGIS

- Tìm hiểu cách thực hiện đào tạo, thu thập dữ liệu xác thực và đánh giá độ chính xác

- Tìm hiểu cách thực hiện phân tích hình ảnh dựa trên đối tượng

- Tìm hiểu cách thực hiện ánh xạ loại cây trồng dựa trên đối tượng trong QGIS

- Tìm hiểu cách chạy Thuật toán học máy có giám sát và không được giám sát trong Google Earth Engine

BAO GỒM TRONG KHÓA HỌC: Bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả dữ liệu được sử dụng trong khóa học, cùng với các tệp mã Java. Bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào các tài nguyên trong tương lai. Đăng ký khóa học ngay hôm nay & amp tận dụng những tài liệu đặc biệt này!


Các loại sản phẩm

NAM Phân tích

Mô hình Lưới / Quy mô Kỷ lục Chu kỳ mô hình Bước đầu ra Timestep Liên kết truy cập dữ liệu
NAM-ANL 218 (12km) - Miền 18May2020 & ndashPresent trực tuyến, kể từ 03Mar2004 trong kho lưu trữ 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC +00, (+03, +06 trường lượng mưa) HTTPS TDS AIRS
NAM-ANL, Lịch sử 218 (12km) - Miền 03Mar2004 & ndash15May2020 trực tuyến 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC +00, (+03, +06 trường lượng mưa) HTTPS TDS AIRS

Dự báo NAM

Mô hình Lưới / Quy mô Kỷ lục Chu kỳ mô hình Bước đầu ra Timestep Liên kết truy cập dữ liệu
NAM-NMM 218 (12km) - Miền 31May2020 & ndashPresent trực tuyến, kể từ 20Jun2006 trong kho lưu trữ 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +84 giờ HTTPS TDS AIRS
NAM-NMM, Lịch sử 218 (12km) - Miền 20Jun2019 & ndash15May2020 trực tuyến 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +84 giờ HTTPS TDS AIRS
Meso-ETA 218 (12km) - Miền 15Feb2005 & ndash19Jun2006 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +84 giờ HÀNG KHÔNG
Meso-ETA 218 (12km) - Miền 01Mar2004 & ndash23Mar2005 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +84 giờ HÀNG KHÔNG
Meso-ETA 215 (20km) - Miền 02Jun2003 & ndash25May2005 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +60 giờ HTTPS
Meso-ETA 212 (40km) - Miền 02Jun2003 & ndash25May2005 4 / ngày: 00, 06, 12, 18UTC 3 giờ, +00 đến +60 giờ HTTPS
Meso-ETA 211 (81km) - Miền 02Jun2003 & ndash25May2005 2 / ngày: 00, 12UTC 6 giờ, +00 đến +60 giờ HTTPS
ETA sớm 212 (40km) - Miền 02Jun2003 & ndash25May2005 2 / ngày: 00, 12UTC 3 giờ, +00 đến +60 giờ HTTPS

Tạo bản đồ Wi-Fi mở

Giống như hầu hết các dự án của tôi, dự án này bắt đầu với một câu hỏi: bao nhiêu phần trăm thành phố của tôi được bao phủ bởi các tín hiệu Wi-Fi mở và tín hiệu đó mạnh đến mức nào.

Những gì tôi muốn tạo là một thứ gì đó gần với bản đồ vùng phủ sóng của tín hiệu điện thoại nhưng dành cho Wi-Fi mở.

  • Thu thập dữ liệu
  • Lọc dữ liệu đó
  • Trực quan hóa dữ liệu bằng một số dạng bản đồ
  • Làm cho nó tương tác

Bước đầu tiên

Để trả lời câu hỏi của chính mình, tôi cần thu thập dữ liệu, hy vọng rằng không cần mang theo máy tính xách tay hoặc phần cứng nặng khác.

Trước đây, tôi đã từng thực hiện điều chỉnh bằng cách sử dụng máy tính xách tay chạy Linux và bộ điều hợp USB không dây, tuy nhiên điều này có vẻ quá mức cần thiết và có thể bắt đầu thu hút quá nhiều sự chú ý.

Sau một số thử nghiệm nhanh, tôi đã chọn thu thập dữ liệu của mình bằng một chiếc điện thoại Android dự phòng mà tôi vẫn giữ để mày mò. Tôi đã thiết kế ứng dụng Android rất tối giản về cả giao diện người dùng và mã đằng sau nó.

Ứng dụng

Trên bề mặt ứng dụng có hai nút & quot; Đóng máy quét WiFi & quot và & quotTải lên dữ liệu & quot. Ở hậu trường, nó chỉ mát hơn một chút. Khi mở ứng dụng, nó sẽ bắt đầu một dịch vụ nền kết nối với dịch vụ định vị của điện thoại - điều này bao gồm các phương pháp định vị GPS và mạng - và lắng nghe các cập nhật hoặc chuyển động. Sau khi thử nghiệm các cấu hình chuyển động khác nhau, tôi quyết định sử dụng tối thiểu 10 mét hoặc 5 giây kể từ lần cập nhật cuối cùng.

Khi 'nghe thấy' sự thay đổi về vị trí, dịch vụ nền sau đó sẽ kích hoạt quá trình quét Wi-Fi, quá trình này sẽ trả về phần quan trọng nhất, tên và cường độ tín hiệu. Sau đó, nó lưu trữ các dữ liệu sau để lọc sau

  • BSSID - Địa chỉ MAC của điểm truy cập, được sử dụng cho các mục đích nhận dạng duy nhất
  • SSID - Tên điểm truy cập
  • RSSI - Cường độ tín hiệu điểm truy cập
  • Bảo mật - Các phương pháp mã hóa điểm truy cập, để lọc các kết nối đang mở

Tất cả điều này sẽ chạy trong nền cho đến khi nhấn nút & quotTải lên dữ liệu & quot. Sau khi nhấn, nó sẽ nén thông tin đã thu thập và tải nó lên một trong các máy chủ của tôi, máy chủ này sẽ kiểm tra tính toàn vẹn của thông tin, sau đó lưu trữ và lọc thông tin thô vào cơ sở dữ liệu SpatiaLite sẵn sàng cho QGIS để giải thích.

NB: Tôi không bắt đầu với QGIS, thử nghiệm đầu tiên của tôi sử dụng Google Maps và heatmap.js để tạo lớp phủ của bản đồ cường độ tín hiệu, nhưng tôi nhanh chóng gặp phải các vấn đề như điểm biến mất, lỗi chia tỷ lệ bản đồ nhiệt và bản đồ chậm với quá nhiều điểm.

Hệ thống thông tin địa lý lượng tử (QGIS)

Hệ thống thông tin địa lý hoặc GIS là thứ mà tôi không bao giờ được sử dụng trước đây, vì vậy đây là nơi tôi có hầu hết niềm vui của mình, nơi tôi bắt đầu la hét một cách không mạch lạc, nơi tôi thực hiện hầu hết việc học của mình và cuối cùng đạt được kết quả tôi muốn ngay từ đầu.

May mắn cho tôi QGIS có thể đọc các tệp SpatiaLite, vì vậy việc nhập dữ liệu vòng đầu tiên rất đơn giản như mở tệp và chọn CRS chính xác (WGS 84 cho dự án này, GDA94 không chơi tốt với các lớp khác) và xem các điểm lấp đầy màn hình.

Vào thời điểm này, tôi đã đưa ứng dụng Android cho một số người bạn tuyệt vời, những người đã giúp tôi thu thập dữ liệu và tôi đã tích lũy đủ để bắt đầu quá trình hình ảnh hóa.

Lần nhập đầu tiên khá ấn tượng nhưng các điểm dữ liệu màu đơn trông rất nhàm chán, vì vậy tôi đã sử dụng kiểu màu chia độ bằng cách sử dụng cường độ tín hiệu làm chỉ số.

Với dữ liệu được vẽ chính xác, mục tiêu tiếp theo của tôi là tạo một bản đồ hexbin.

Tạo bản đồ hexbin bên trong QGIS chỉ cần 1 plugin MMQGIS.

MMQGIS cho phép bạn tạo một lớp đa giác lưới có kích thước bất kỳ trên một vùng đã chọn, diện tích càng lớn và các hình lục giác càng nhỏ thì càng mất nhiều thời gian để tạo một lớp đa giác.

Sau khi lớp lục giác được vẽ, tôi đã sử dụng phương pháp & quotPoints trong Polygon & quot và đã thành công, nhưng số lượng điểm trong một đa giác không biểu thị cường độ tín hiệu Wi-Fi.

Một giải pháp được đề xuất là sử dụng & quot Thống kê Vùng & quot. Điều này đã không diễn ra theo cách mà nó nên có. bản đồ bị nổ mà nó tạo ra đã bị lộn ngược!

Ngay trước khi tôi định từ bỏ hexbins và tìm kiếm một bản đồ nhiệt chung, tôi đã tình cờ tìm thấy thuộc tính & quot Tham gia theo vị trí & quot.

Điều này có vẻ đầy hứa hẹn. Sử dụng lớp điểm với lớp vectơ đa giác, tôi đã lấy một bản tóm tắt trung bình và trung bình của các thuộc tính giao nhau, loại bỏ tất cả các đa giác trống và lưu trữ nó trong một lớp mới.

Áp dụng cùng một kiểu màu đã chia độ như trước đây để tạo bản đồ mà tôi muốn. Tôi gần như đã hoàn thành.

Tạo gạch

Bản đồ QGIS đặc biệt không di động, để đọc các lớp .shp phải cài đặt các chương trình dành riêng cho lớp .shp. Các chương trình này có dung lượng hàng trăm megabyte và mặc dù không phải là điều đáng lo ngại đối với một số người, nhưng việc tải xuống các ứng dụng lớn chỉ để xem bản đồ là không đáng. Vì vậy, tôi đã tìm kiếm các phương pháp khác để chia sẻ bản đồ của mình.

Tờ rơi, một thư viện JavaScript mã nguồn mở hiện đại dành cho các bản đồ tương tác thân thiện với thiết bị di động sẽ cho phép tôi tạo bản đồ tương tác của mình bằng cách sử dụng các lớp lát tùy chỉnh.

Có nhiều phương pháp tạo lớp xếp lớp QGIS Server, TileCache và MAPNIK cho phép người dùng tạo và phục vụ bản đồ của riêng họ, Mapbox thậm chí xử lý các tệp .shp và làm cho toàn bộ bản đồ sẵn sàng để hiển thị với rất ít nỗ lực, nhưng tôi muốn làm điều đó và tự lưu trữ nó.

Sử dụng một plugin khác (QTiles lần này), tôi đã có thể tạo các ô của riêng mình.

QTiles cung cấp một số tùy chỉnh với các ô mà nó xuất ra, PNG hoặc JPG, mờ đục hoặc trong suốt và các mức z.

Mọi thứ hoạt động tốt ngoài sự trong suốt mà không rõ vì lý do gì, vì vậy tôi phải giải quyết bằng những viên gạch có nền trắng, nơi không có hình lục giác nào.

Tôi đã sửa lỗi này bằng cách sử dụng ImageMagick để chuyển đổi tất cả các pixel màu trắng thành các pixel trong suốt bằng cách sử dụng tập lệnh sau:

Nó cũng xóa các tập tin trống hoàn toàn giúp tôi tiết kiệm rất nhiều dung lượng ổ cứng.

Với các ô được tạo & tối ưu hóa và các tùy chọn lớp tờ rơi được định cấu hình, bản đồ đã hoàn tất, sẵn sàng được chia sẻ công khai.


Mapathon Keralam đang được thực hiện bởi Phái bộ CNTT Bang Kerala, cơ quan đã sử dụng các công nghệ tiên tiến để giải quyết lũ lụt trong Bang một cách hiệu quả. Mapathon Keralam, được triển khai với khái niệm 'Hãy để chúng tôi tạo bản đồ', nhằm thực hiện các lợi ích của Quản trị điện tử với sự tham gia của cộng đồng.

Thông qua Mapathon Keralam, Chính phủ Kerala nhằm mục đích tạo ra các bản đồ địa phương rộng lớn của Kerala bao gồm các nguồn tài nguyên thiên nhiên về cơ sở hạ tầng vật lý và các thông tin khác hữu ích cho việc lập kế hoạch và các phát triển khác. Bản đồ trực tuyến miễn phí, Bản đồ đường phố, được sử dụng cho sự kiện lập bản đồ này như một phần của chính sách của chính phủ Kerala nhằm tăng cường các hoạt động tập trung vào kiến ​​thức miễn phí và Phần mềm nguồn mở và miễn phí. Dự án đang được dẫn dắt bởi Cơ sở hạ tầng dữ liệu không gian bang Kerala (KSDI) thuộc Phái bộ CNTT bang Kerala và được hỗ trợ bởi các tổ chức khác như Trung tâm quốc tế về phần mềm nguồn mở và miễn phí (ICFOSS) và Đề án dịch vụ quốc gia (NSS). Như một chương trình trước chiến dịch, một lập bản đồ từ nguồn đám đông của các văn phòng chính phủ trong tiểu bang đã được đưa ra có tên là Map My Office đã được đưa ra với sự tham gia của các nhân viên chính phủ.

Chiến dịch đầu tiên của Mapathon Keralam sẽ được khởi động hôm nay với sự hợp tác của National Service Scheme (NSS). Sinh viên theo NSS sẽ lãnh đạo tổ chức buổi lập bản đồ địa phương tại các trường cao đẳng khác nhau và phát triển các tình nguyện viên có kỹ năng có thể thực hiện các hoạt động lập bản đồ. Các khoa được lựa chọn từ gần 80 trường cao đẳng trải qua chương trình đào tạo thạc sĩ và đào tạo hệ cao đẳng. Dự kiến ​​sẽ có nhiều tổ chức cộng đồng và cá nhân tham gia chiến dịch này và tổ chức các chương trình phát triển bản đồ địa phương của riêng họ.

Bạn có thể lập bản đồ tất cả địa phương của mình và đó là thông tin chi tiết và từng phút bằng cách sử dụng nền tảng này. Các bản đồ được thiết kế để tạo trực tuyến với sự tham gia của công chúng. Bất kỳ ai có máy tính / điện thoại di động và kết nối internet đều có thể tham gia Mapathon Keralam. Sinh viên, tổ chức phi chính phủ, tổ chức chính phủ, phi chính phủ, tổ chức lao động và nhân viên khu vực tư nhân có thể tham gia vào nỗ lực này. Với loại bản đồ này, người dân địa phương có thể biết và đánh dấu tất cả các đặc điểm của địa phương mình. Khi một người đánh dấu khu vực đã biết của họ, thông tin đó sẽ có độ chính xác cao. Những bản đồ này đang được xây dựng trên khắp thế giới với sự tham gia của người dân địa phương. Bản đồ này cũng sẽ hữu ích trong việc tái thiết Kerala sau lũ lụt


Xem video: Cô gái bị 4 tên cướp rừng xanh HIẾP suốt đêm, ngất lên ngất xuống. Trọng án. Tin tức 24h