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Usando blocos do OpenStreetMap no ArcMap

Usando blocos do OpenStreetMap no ArcMap


Eu esperava usar o ArcGIS Editor for OpenStreetMap da ESRI para visualizar os dados do OpenStreetMap no ArcMap, mas minha organização ainda não atualizou para a versão 10.

Eu também sei sobre ArcBruTile, mas prefiro não usar esse software por causa das potenciais violações de TOS com Google, Bing, etc.

Alguém conhece outra maneira de trazer blocos do OpenStreetMap para o ArcGIS 9.3.1?


Camadas OSM para ArcGIS

http://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?webmap=b834a68d7a484c5fb473d4ba90d35e71

Alternativamente, * http: //osm.wheregroup.com/ tem um WMS OSM Server (Europa)

Tipo de dados: Serviço WMS Servidor WMS: http://osm.wheregroup.com/cgi-bin/osm_basic.xml?SERVICE=WMS&version=1.1.1&service=WMS&request=GetLegendGraphic&layer=Grenzen&format=image/png&STYLE=default& Nome do serviço: OS_Basic

Sistema de Coordenadas Padrão: GCS_WGS_1984 Datum: D_WGS_1984 Meridiano Principal: 0


Arc2Earth afirma ser capaz de importar OpenStreetMap (bem como imagens e mapas do Google) para o ArcGIS. Ao contrário do ArcBruTile, que tem bugs e quase não é legal (se é que é legal), é meu entendimento que o Arc2Earth é completamente legítimo, mas não gratuito.

Raspe isso, há uma versão gratuita; Em termos de apenas experimentar os tiles do OpenStreetMap, existe uma versão "Livre", mas como indica no site, os tiles do mapa terão marca d'água.

Um "Serviço de dados" separado é necessário se você deseja recursos do Google Imagery dentro do ArcGIS.

http://www.arc2earth.com/products/desktop/


Olhando para "Adicionar o Openstreetmap ao ArcGis 9.3.1" e "Você pode usar blocos do OpenStreetMap no ArcGIS 9.3.1?" tópicos, a única solução fácil de usar parece ser ArcBruTile, mas não grátis (25 euros), caso contrário, você deve consumir serviços WMS construídos com dados OpenStreetMap (alguns no segundo tópico fornecido). Há uma menção a um produto Arc2Earth, mas a empresa foi fechada.


Weblog de Simon Willison

Trabalhar em um folheto de dados na semana passada reacendeu meu interesse em usar o Datasette como uma plataforma GIS (Sistema de Informação Geográfica). SQLite já tem uma forte funcionalidade GIS na forma de SpatiaLite e datasette-cluster-map é atualmente o plugin mais baixado. Mais importante ainda, os mapas são divertidos!

MBTiles

Eu estava conversando com Tom MacWright na segunda-feira e mencionei que estava pensando em como o SQLite pode ser um bom mecanismo para distribuir imagens de blocos para uso com bibliotecas como o Leaflet. “Talvez eu consiga poupar algum tempo lá”, disse ele. e ele me mostrou MBTiles, uma especificação que ele começou a desenvolver há dez anos na Mapbox que faz exatamente isso - agrupa imagens de blocos em bancos de dados SQLite.

(Meu melhor palpite é que li sobre MBTiles há um tempo, então consegui esquecer completamente a especificação enquanto a ideia de usar SQLite para distribuição de blocos se encaixava em minha cabeça em algum lugar.)

O novo plugin datasette-tiles

Encontrei alguns exemplos de arquivos MBTiles na internet e comecei a brincar com eles. Meu primeiro protótipo usou o plugin datasette-media, descrito aqui anteriormente em Diversão com dados binários e SQLite. Usei um pouco de SQL complicado para ensiná-lo que bate em / - / media / tiles /,, deve servir o conteúdo da tabela de tiles em meu banco de dados MBTiles - você pode ver os detalhes desse protótipo neste TIL: Servindo MBTiles com datasette-media.

O próximo passo óbvio foi escrever um plugin dedicado: datasette-tiles. Instale e execute o Datasette em qualquer arquivo de banco de dados MBTiles e o plug-in configurará um ponto de extremidade /-/tiles/db-name/z/x/y.png que atende aos tiles especificados.

Ele também adiciona uma visualização do explorador de blocos com um mapa Folheto pré-configurado. Aqui está uma demonstração ao vivo servindo um subconjunto do mapa de toner do Stamen - apenas níveis de zoom 6 e 7 para o Japão.

Veja como executá-lo em seu próprio computador:

Criação de arquivos MBTiles com minha ferramenta de download-tiles

Um ponto crítico quando comecei a brincar com MBTiles foi encontrar arquivos de exemplo para trabalhar.

Depois de algumas pesquisas, descobri a incrível ferramenta HOT Export Tool. É um projeto da equipe do Humanitarian OpenStreetMap que permite a qualquer pessoa exportar subconjuntos de dados do OpenStreetMap em uma ampla variedade de formatos, incluindo MBTiles.

Eu preenchi um pequeno relatório de bug contra ele e, ao fazer isso, dei uma olhada no código-fonte (é tudo de código aberto). e encontrei o código que monta arquivos MBTiles. Ele usa outra biblioteca de código aberto chamada Landez, que fornece funções para baixar blocos de provedores existentes e agrupá-los como um arquivo MBTiles SQLite.

Eu prefiro ferramentas de linha de comando para esse tipo de coisa a usar bibliotecas Python diretamente, então eu abri meu template cookiecutter do aplicativo click-app e construí uma interface de linha de comando fina no topo da biblioteca.

A nova ferramenta é chamada de download-tiles e faz exatamente isso: baixa tiles de um servidor de tiles e cria um banco de dados MBTiles SQLite em disco contendo esses tiles.

Use esta ferramenta com responsabilidade. Baixar um grande número de tiles é falta de educação. Certifique-se de se familiarizar com a Política de uso de blocos do OpenStreetMap e use a ferramenta educadamente ao apontá-la para outros servidores de blocos.

O uso básico é o seguinte:

Por padrão, a ferramenta puxa os ladrilhos do OpenStreetMap. O comando acima irá buscar níveis de zoom 0-3 de todo o mundo — 85 tiles no total, bem dentro dos limites de uso aceitáveis.

Várias opções (descritas no README) podem ser usadas para personalizar os blocos que são baixados. Aqui está como criei o banco de dados de demonstração japan-toner.db, com link acima:

A opção --country Japan aqui procura a caixa delimitadora para o Japão usando Nominatim. --zoom-levels 6-7 busca os níveis de zoom 6 e 7 (neste caso, isso perfaz um total de 193 tiles). --tiles-url e --tiles-subdomain configuram o servidor de blocos de onde buscá-los. A opção --attribution coze essa string na tabela de metadados do banco de dados - que é então usada para exibi-la corretamente no explorador de blocos (e eventualmente em outros plug-ins do Datasette).

Datasette-basemap

Pronto para usar, os plug-ins atuais do folheto do Datasette (datasette-cluster-map, datasette-leaflet-geojson e assim por diante) servem blocos diretamente do servidor de blocos do OpenStreetMap.

Nunca me senti particularmente confortável com isso. Os usuários podem configurar os plug-ins para serem executados em outros servidores de blocos, mas apontar para o OpenStreetMap como padrão era a maneira mais fácil de garantir que esses plug-ins funcionassem para pessoas que apenas queriam experimentá-los.

Agora que tenho as ferramentas para agrupar subconjuntos de mapas, talvez eu possa fazer melhor.

datasette-basemap oferece uma alternativa: é um plugin que agrupa um arquivo SQLite de 22,7 MB contendo níveis de zoom 0-6 do OpenStreetMap — 5.461 tiles no total.

A execução de pip install datasette-basemap (ou datasette install datasette-basemap) instalará o plug-in completo com esse banco de dados - e o registrará com o Datasette.

Inicie o Datasette com o plugin instalado e / basemap irá expor o banco de dados empacotado. Instale os conjuntos de dados-tiles e você será capaz de navegar como um servidor de tiles: aqui está uma demonstração.

(Recomendo também a instalação de datasette-render-images para que você possa ver as próprias imagens dos blocos na visualização normal da tabela, como esta.)

O nível de zoom 6 é próximo o suficiente para que as principais cidades e as estradas entre elas sejam visíveis, para todos os países do mundo. Nada mal para 22,7 MB!

Esta é a primeira vez que construo um plug-in Datasette que agrupa um banco de dados SQLite completo como parte do pacote Python. O padrão parece funcionar bem - estou animado para explorá-lo ainda mais com outros projetos.

Recurso bônus: pilhas de peças

Eu adicionei um último recurso aos blocos de dados antes de escrever tudo para o meu blog. Estou chamando esse recurso pilhas de ladrilhos- permite servir blocos de vários arquivos MBTiles, voltando para outros arquivos se um bloco estiver faltando.

Imagine que você tenha um mapa-múndi com baixo nível de zoom (semelhante ao datasette-basemap) e vários outros bancos de dados que fornecem pacotes de blocos para cidades ou países específicos. Você pode executar o Datasette assim:

Pressionar /-/tiles-stack/1/1/1.png procuraria o bloco especificado no arquivo tokyo.mbtiles, em seguida, retornaria para london.mbtiles e então japan.mbtiles e finalmente basemap.mbtiles se não pudesse encontre-o.

Para uma demonstração, visite https://datasette-tiles-demo.datasette.io/-/tiles-stack e amplie o Japão. Ele deve começar a exibir o mapa de toner Stamen assim que você chegar aos níveis de zoom 6 e 7.

Próximos passos

Tenho me divertido muito explorando MBTiles - é um ajuste tão natural para Datasette, e é empolgante ser capaz de construir coisas novas no topo de quase uma década de inovação por outros geo-hackers.

Existem muitos recursos ausentes nos blocos de dados.

Atualmente, ele lida apenas com dados de imagem .png, mas a especificação MBTiles 1.3 também define blocos .jpg e .webp, além de blocos vetoriais usando buffers de protocolo compactados .pbf gzip da Mapbox.

UTFGrid é uma especificação relacionada para incluir “dados de interação rasterizados” em bancos de dados MBTiles - ajuda a fornecer mapas de maneira eficiente com milhões de objetos incorporados.

Como um recém-chegado ao mundo MBTiles, adoraria ouvir sugestões para novos recursos e feedback sobre como posso melhorar o que tenho até agora nas questões de conjuntos de dados-tiles.

Ser capaz de servir seus próprios blocos de mapa como este parece muito com o espírito do projeto OpenStreetMap. Estou ansioso para usar meus próprios subconjuntos de ladrilhos para quaisquer projetos futuros que se encaixem em um subconjunto de ladrilhos sensato.

Isso é Servindo blocos de mapa do SQLite com MBTiles e blocos de dados por Simon Willison, postado em 4 de fevereiro de 2021.


Observações

OpenStreetMap é uma organização que fornece ao público serviços gratuitos de mapas baseados em blocos em todo o mundo. OpenStreetMapLayers são camadas especializadas que consomem serviços da web usando a especificação OpenStreetMap. Um serviço de mapa lado a lado significa que as imagens do mapa são pré-criadas em um servidor para melhorar o desempenho do desenho em um aplicativo cliente. Como as imagens são blocos em cache pré-criados, a reprojeção instantânea para um SpatialReference diferente não é possível.

Ao gerar blocos em cache pré-criados e armazená-los em uma estrutura de arquivo otimizada em um servidor usando a especificação do OpenStreetMap, os aplicativos cliente podem ver melhores tempos de desenho de fenômenos geográficos. Esse aumento de desempenho é uma compensação por não ter a flexibilidade de alterar dinamicamente o desenho de fenômenos geográficos em tempo real. Isso significa que um OpenStreetMapLayer não tem propriedades como camadas de serviço de mapa dinâmico, como ArcGISDynamicMapServiceLayer ou um FeatureLayer, para coisas como: LayerDefinition, Where, TimeExtent e / ou VisibleLayers que restringem quais recursos são retornados.

Uma chamada para OpenStreetMapLayer é assíncrona. Como resultado, isso significa que a obtenção de informações (ou seja, obter / ler) para as várias propriedades de um OpenStreetMapLayer deve ocorrer no evento inicializado ou a qualquer momento após a ocorrência do evento inicializado. Isso garante que as informações recuperadas sobre o OpenStreetMapLayer foram obtidas após uma viagem completa de ida e volta do servidor. Não fique tentado a tentar acessar as informações de propriedade do OpenStreetMapLayer a partir de eventos de aplicativos genéricos como: MainPage.Loaded ou o Construtor, etc., pois o OpenStreetMapLayer não foi inicializado e informações errôneas serão retornadas. Da mesma forma, os métodos OpenStreetMapLayer não devem ser chamados até que o evento OpenStreetMapLayer Initialized seja disparado ou de dentro do evento inicializado para evitar resultados errôneos.

É altamente recomendável usar o evento OpenStreetMapLayer InitializationFailed para testar os dados válidos que estão sendo retornados do servidor. Alguns motivos comuns para a falha de inicialização de um OpenStreetMapLayer incluem o servidor estar fora do ar ou um URL incorreto foi especificado na propriedade OpenStreetMapLayer.TileServers. Se o tratamento de erros adequado não for feito no evento OpenStreetMapLayer InitializationFailed, uma mensagem de erro 'Exceção não tratada' será lançada pelo Visual Studio, causando o encerramento indesejável do aplicativo.

É necessário apenas criar uma nova instância de um OpenStreetMapLayer e, em seguida, adicioná-lo à propriedade Map.Layers para exibir um OpenStreetMapLayer padrão. A razão para isso é que os internos do construtor OpenStreetMapLayer usam automaticamente um Url interno para um serviço da web fornecido pela organização OpenStreetMap. Portanto, a seguir está um exemplo XAML de tudo o que é necessário para criar um OpenStreetMapLayer padrão:

A organização OpenStreetMap hospeda vários tipos de mapas que podem ser usados ​​como OpenStreetMapLayer. Para alterar o tipo de mapa usado, especifique a propriedade OpenStreetMapLayer.Style para qualquer uma das várias Enumerações OpenStreetMapLayer.MapStyle. A propriedade OpenStreetMap.MapStyle padrão é OpenStreetMapLayer.MapStyle.Mapnik, o que significa que se um OpenStreetMapLayer.Style não for especificado na construção de um OpenStreetMapLayer, o estilo OpenStreetMapLayer.MapStyle.Mapnik será usado por padrão. A seguir está um exemplo de XAML de especificação de um OpenStreetMapLayer.Style específico ao definir um novo OpenStreetMapLayer:

Se não for desejado usar os serviços de mapa fornecidos diretamente pela organização OpenStreetMap ou se você descobrir que serviços de mapa adicionais são fornecidos para os quais a Esri não forneceu um OpenStreetMapLayer.Style explícito, os desenvolvedores podem fornecer explicitamente seus próprios Urls para um OpenStreetMapLayer usando o Propriedade OpenStreetMapLayer.TileServers. Ao usar a propriedade OpenStreetMapLayer.TileServers, a propriedade OpenStreetMapLayer.Style é ignorada. A classe OpenStreetMapLayer.TileServerList é uma coleção de listas de strings que são os URLs de vários servidores baseados em mapas do OpenStreetMap. A seguir está um exemplo de XAML de especificação de Urls específicos usando a propriedade OpenStreetMapLayer.TileServers ao definir um novo OpenStreetMapLayer:

É importante entender que apenas um Url é necessário no OpenStreetMapLayer.TileServerList. Se vários Urls forem incluídos no OpenStreetMapLayer.TileServerList, todos os servidores de mapas deverão servir os mesmos dados de base. O motivo de ter a capacidade de especificar vários Urls no OpenStreetMapLayer.TileServerList é melhorar o desempenho balanceando a carga das solicitações que o aplicativo cliente usa em vários servidores. Se diferentes serviços de mapa baseados em OpenStreetMap forem especificados no OpenStreetMapLayer.TileServerList, os blocos que são colocados juntos no controle Esri Map produzirão resultados inesperados. Por exemplo, suponha que três serviços baseados em mapa OpenStreetMap diferentes sejam usados ​​para a propriedade OpenStreetMapLayer.TileServers no seguinte código de exemplo XAML:

A seguir está uma captura de tela do fragmento de código XAML anterior, mostrando os resultados indesejáveis ​​do aplicativo que aparecem se diferentes serviços baseados em mapa foram usados ​​na propriedade OpenStreetMap.TileServers:

Sempre que um OpenStreetMapLayer é usado em um aplicativo de produção baseado em serviços da organização OpenStreetMap, é exigido por seu contrato de licença fornecer o crédito apropriado para o uso de seus dados. As informações de crédito para mapas fornecidos pela organização OpenStreetMap são armazenadas na propriedade OpenStreetMapLayer.AttributionTemplate. Para exibir as informações de crédito em seu aplicativo, é mais fácil adicionar um controle de atribuição Esri ao aplicativo cliente e vincular a propriedade Attribution.Layers ao OpenStreetMapLayer. A seguir está um exemplo de XAML de como fazer isso:

O OpenStreetMap foi lançado sob a licença Create Commons "Attribution-Share Alike 2.0 Generic".


7 Respostas 7

Com base na sua opinião, consegui atingir meu objetivo. Aqui está meu código para outros, que estão procurando um ponto de partida para o OSM. (Claro que ainda há muito espaço para melhorias).

Respeite a política de uso do Open Street Map!

  • O uso pesado (por exemplo, distribuição de um aplicativo que usa blocos de openstreetmap.org) é proibido sem permissão prévia do Grupo de Trabalho de Operações. Veja abaixo as alternativas.
  • Exibir claramente a atribuição da licença.
  • Não incentive ativa ou passivamente a violação de direitos autorais.
  • As chamadas para / cgi-bin / export só podem ser disparadas por ação direta do usuário final. (Por exemplo: “clique aqui para exportar”.) A chamada de exportação é uma função cara (CPU + RAM) para ser executada e frequentemente rejeitada quando o servidor está sob carga elevada.
  • Recomendado: não codifique qualquer URL em tile.openstreetmap.org, pois isso limitará sua capacidade de reagir rapidamente se o serviço for interrompido ou bloqueado.
  • Recomendado: adicione um link para https://www.openstreetmap.org/fixthemap para permitir que seus usuários relatem e corrijam problemas em nossos dados.
  • Aplicativo de identificação do Agente do Usuário HTTP válido. Falsificar o User-Agent de outro aplicativo IRÁ bloqueá-lo.
  • Se conhecido, um referenciador HTTP válido.
  • NÃO envie cabeçalhos sem cache. (“Cache-Control: no-cache”, “Pragma: no-cache” etc.)
  • O bloco de cache é baixado localmente de acordo com o HTTP Expiry Header, alternativamente por um mínimo de 7 dias.
  • Máximo de 2 tópicos de download. (Limites de thread de download de navegadores não modificados são aceitáveis.)

Com base na boa resposta de BerndGit, adiciono uma versão ligeiramente modificada que permite exibir outros conteúdos junto com os blocos (usando o Mapa Base). Btw eu encontrei uma biblioteca dedicada, geotiler (http://wrobell.it-zone.org/geotiler/intro.html), mas requer Python 3.

Não é tão complexo. Um pouco de orientação pode ser obtido neste link, onde a complexidade dos ladrilhos é explicada em detalhes.

Dificilmente pode ser reproduzido aqui, mas em geral você tem que

  • determine os blocos de que você precisa por fórmula
  • carregá-los de seu servidor (há uma certa escolha de estilos de mapa)
  • possivelmente concatená-los em ambas as direções
  • e depois exibi-los.

Esteja ciente de que você pode ter problemas de proporção de aspecto que você também deve resolver.

Editar: o OpenStreetMap afirma que seus servidores lado a lado não são de uso livre e estão sob uma política de uso:
https://operations.osmfoundation.org/policies/tiles/
Por favor, leia antes de usar o exemplo.

Como tive problemas para implementar o código no Python 3.8, juntei algumas das respostas e modifiquei o código. Agora funciona para mim e não recebo nenhum erro.
Quando tentei executar o código original do BerndGit no Python 3, tive que fazer as mesmas alterações que o Joining Dots descreveu em sua resposta. Eu substituí

porque a biblioteca urllib2 não funciona mais com Python 3. Você tem que usar urllib.request ou solicitações.
Então eu tive que mudar essas duas linhas da função getImageCluster

Depois disso, consegui executar o código sem erros, mas ainda não consegui baixar as imagens. Como resultado, sempre obtive um ladrilho preto. Por meio de algumas pesquisas, aprendi que é importante falsificar um user agent ao usar as solicitações, pois o site pode informar que a solicitação está vindo do Python e pode bloqueá-la. O seguinte site descreve isso:
https://www.scrapehero.com/how-to-fake-and-rotate-user-agents-using-python-3/
Então, segui as sugestões do site que resultaram na adição desta linha logo no início da função getImageCluster:

Agora precisamos incluir esses cabeçalhos na chamada de solicitações:

Todo o código se parece com isto agora:

O resultado é o seguinte:


GIS desempenha um papel fundamental no planejamento de telecomunicações e segurança de amp dos EUA

Os EUA enfrentam milhares de ameaças à segurança nacional a cada ano em caso de emergência, é imperativo que nossos sistemas de telecomunicações sem fio estejam ativos e defensáveis. Por esse motivo, o Institute for Telecommunication Sciences, o laboratório de pesquisa e engenharia da National Telecommunications and Information Administration, uma agência do Departamento de Comércio dos Estados Unidos, fornece modelos de propagação essenciais para o planejamento de comunicações sem fio para várias agências governamentais.

O ITS tem fornecido previsões de propagação de ondas de rádio desde antes da Segunda Guerra Mundial, mas os tempos mudaram. Visto que informações geográficas precisas são críticas para o desenvolvimento de modelos de propagação precisos, a ITS desenvolveu mais recentemente ferramentas de modelagem de propagação de sites que usam sistemas de informações geográficas comerciais para adquirir dados geográficos e exibir áreas de cobertura geográfica.

Os programas de modelagem de propagação anteriores exigiam que os usuários do governo tivessem uma compreensão concreta dos conceitos de predição e propagação de rádio, mas muitos desses modelos foram transferidos para novos programas que operam em um ambiente Windows® e se integram com o programa Esri ™ Geographic Information System proprietário mais comumente usado por suas agências patrocinadoras. Esta implementação requer apenas que os usuários instalem software comercial licenciado e tenham algum conhecimento no uso desse software.

Mas os tempos mudaram novamente. O governo federal criou uma estratégia digital, estabelecendo, entre outros, os objetivos de disponibilizar dados e conteúdo de alto valor existentes por meio de APIs da web e usar uma abordagem de plataforma compartilhada para desenvolver e entregar serviços digitais a fim de reduzir custos e reduzir a duplicação. Portanto, há sete anos, com a assistência dos patrocinadores do Departamento de Defesa, o ITS começou a desenvolver uma nova geração de soluções GIS baseadas na web para previsão de propagação. O NowITS dissemina aplicativos de software que reduzem a dependência de aplicativos de software licenciados, permitindo que os usuários finais acessem os modelos por meio de uma interface da web, o Site de Modelagem de Propagação. O PMW usa GIS comercial para adquirir dados geográficos e exibir áreas de cobertura geográfica. Cobre frequências de rádio de 1 MHz a 20 GHz.

A tela de login do PMW é mostrada na Figura 1. Os usuários podem se conectar a um servidor central para realizar a análise de propagação, armazenamento e recuperação. PMW inclui a capacidade de realizar análise de propagação usando qualquer um dos seguintes modelos de propagação: TIREM 3.15 Longley-Rice 1.22 COST 231 Campo não perturbado estendido Okumura-Hata / Mobile-to-Mobile e ICEPAC. As análises de propagação, usando todos os cinco modelos, podem ser realizadas no modo de transmissor único ou em lote usando um thread separado para cada análise.

Figura 1. Os usuários fazem login em um servidor central por meio desta tela de login do PMW.

Os usuários podem exportar análises de propagação no formato .kmz, bem como arquivos de formato GIS ou de camada Esri, para uso com o Google Earth ou outro GIS, como o aplicativo ArcGIS for Desktop da Esri. A Figura 2 mostra um exemplo de estudos de força de campo de quatro dos cinco modelos, exportados do PMW e importados para o Google Earth.

Figura 2. Este estudo de intensidade de campo usa o modelo Longley-Rice para um transmissor localizado a sudoeste de Boulder, Colorado. A análise foi executada no PMW e depois importada para o GoogleEarth.

No modo de análise única, os usuários podem selecionar geograficamente um transmissor de uma exibição de mapa interativo embutido. No modo batch, os usuários podem carregar um arquivo de transmissor Excel e plotar os transmissores desejados no mapa antes de executar a análise. Esta funcionalidade foi desenvolvida usando produtos de código aberto OpenStreetMap e OpenLayers.

O PMW é entregue com cinco níveis de zoom para o mapa, o que se traduz aproximadamente em uma escala de 4.888 metros por pixel. O PMW é fornecido com níveis de zoom adicionais de até 12, ou uma escala de 76 metros por pixel. O OpenStreetMap fornece 20 níveis de zoom para atingir uma escala de 0,298 metros, mas renderizar cada bloco para 20 níveis de zoom resultaria em um requisito de armazenamento de 54 terabytes. A Figura 3 mostra o mapa da web ampliado para o nível 12. O motivo para empacotar e enviar os dados geográficos com o software é que muitos usuários de PMW operam em um ambiente seguro e não podem se conectar à Internet para atualizar os dados dinamicamente.

Figura 3. O mapa da web embutido mostra a localização geográfica dos transmissores propostos.

O PMW é atualmente personalizado para atender às necessidades dos patrocinadores de ITS, que incluem várias agências DoD e o Serviço Meteorológico Nacional, e está disponível apenas para agências governamentais dos EUA. Para atender às diferentes necessidades de segurança das agências de defesa e civis, a solução pode ser implementada em uma intranet segura da própria agência ou em um site seguro hospedado por ITS. Como a PMW tem um design extremamente modular, à medida que novos patrocinadores se juntam ao projeto, a PMW pode crescer para se adequar a necessidades e requisitos adicionais. Por exemplo, o NWS usa as ferramentas para mapear a cobertura de rádio para a população dos EUA, para garantir que suas Mensagens de Emergência para Todos os Riscos atinjam pelo menos 95% da população. As agências do DoD podem usar a ferramenta para tarefas como planejar a localização e densidade de transmissores e repetidores para redes de comunicações novas ou ad hocsecure.

A solução PMW integra produtos comerciais de GIS, banco de dados e desenvolvimento da Web em um ambiente de análise totalmente personalizável que pode ser adaptado para atender às necessidades individuais do cliente. A solução foi projetada para ser econômica, modular e escalonável. Opera em ambiente Windows, utilizando ferramentas e utilitários amplamente disponíveis. Os usuários podem acessar os modelos de praticamente qualquer desktop ou laptop por meio de uma interface de navegador. O hardware usado no desenvolvimento da PMW incluiu uma máquina de desenvolvimento web dual quad-core com 32 GB de RAM. O software incluiu: Windows Server 2008 R2, Esri ArcMap 10.1, Visual Studio 2010, SQL Server 2008, .NET 4.0 e IIS 7.5.

Devido à grande seleção de bancos de dados GIS disponíveis, as agências dos clientes podem optar por incluir imagens de terreno, satélite e aeronaves, infraestrutura de transporte terrestre, dados de construção e / ou distribuição da população. Ao desenvolver o PMW, o ITS forneceu ferramentas de sistema para ajudar as agências governamentais a gerenciar com eficiência sua infraestrutura de telecomunicações por meio de planejamento de sistema de som e detecção de interferência para segurança nacional e pública.


Recursos de Dados

Impossível listar todos eles, e alguns terão dados redundantes, mas aqui estão alguns pontos de partida:

Câmaras de compensação

  • ArcGIS Online & # 8211 http://www.arcgis.com/index.html
    • & # 8220a principal coleção de informações geográficas de todo o mundo & # 8221. Os dados do Living Atlas podem ser carregados diretamente no ArcGIS e em outros aplicativos de software. Obtenha uma conta Brown Organizational para usar todas as funcionalidades do ArcGIS Online.
    • & # 8220a um catálogo colaborativo de sites de geodados abertos em todo o mundo & # 8221 & # 8211 este site tem uma ampla variedade de dados que podem ser filtrados por local, tópico e tag
    • dados GIS coletados de todo o mundo
    • conjuntos de dados selecionados para muitos tópicos diferentes extraídos de outros sites e câmaras de compensação
    • pesquisável por palavra-chave, tópico, etc.
    • & # 8220O Humanitarian Data Exchange (HDX) é uma plataforma aberta para compartilhar dados entre crises e organizações. Lançado em julho de 2014, o objetivo do HDX é tornar os dados humanitários fáceis de encontrar e usar para análise. & # 8221
    • usar o link de dados no topo da página leva você a https://data.humdata.org/dataset onde, à esquerda, você pode empregar filtros para dados geoespaciais, formatos de arquivo, etc.
    • Este site é uma câmara de compensação para conjuntos de dados espaciais oferecidos por meio de serviços da web OGC & # 8211, ou seja, principalmente dados baseados em nuvem, em vez de dados que você baixa (embora dependendo do tipo de serviço (WMS, WFS, WCS, WMTS) você possa ter capacidade de download Nós vamos)

    Admin GlobalLimites istrativos


    Usando blocos do OpenStreetMap no ArcMap - Sistemas de Informação Geográfica

    A colocação de mapas grandes é uma prática antiga. Grandes mapas de papel sempre foram divididos em uma série de folhas de mapa em várias escalas. Com a crescente popularidade dos aplicativos de mapeamento da web e o rápido crescimento da disponibilidade de dados de mapas, o pré-cálculo e o armazenamento em cache de blocos de imagens de mapas se tornou uma prática comum em servidores de mapas, pois eles usam muito menos recursos de servidor do que mapas renderizados sob demanda. Desta forma, o tempo necessário para que o cliente exiba mapas básicos complexos e de alta qualidade é limitado principalmente pela largura de banda de sua conexão com o servidor de mapas.

    O Google foi um dos primeiros grandes fornecedores de mapeamento a adotar os mapas da web lado a lado. Outros, como Bing e OpenStreetMap, seguiram a mesma prática. Os fornecedores de software GIS, como Esri e Oracle, fornecem funcionalidade para mapeamento e armazenamento em cache de camadas vetoriais e imagens rasterizadas. Eles também suportam ladrilhos fundidos simples e multicamadas. No primeiro, um grupo de camadas é combinado em uma única imagem por bloco, enquanto no último essas camadas aparecem no cliente como uma coleção de camadas com seleção de recursos ativada e visibilidade controlável.

    A criação de blocos de mapas é feita de acordo com os valores de uma série de propriedades. Essas propriedades incluem a forma e o tamanho dos blocos, a numeração dos níveis de zoom, o esquema de subdivisão de um bloco para resultar nos blocos no próximo nível de zoom, a numeração dos blocos individuais e a projeção do mapa dos blocos. A combinação de blocos de vários servidores, incluindo provedores de mapeamento, pode envolver algumas transformações simples ou complexas. A padronização dos valores para as propriedades acima pode economizar tempo na renderização dos tiles buscados no cliente.

    As convenções do Google Maps para esses valores são as seguintes. Todos os blocos do mapa têm formato quadrado e tamanhos iguais, ou seja, 256 e # 215256 pixels. O mundo é renderizado em um único bloco no nível de zoom mais externo e numerado como 0. Este layout representa a Terra na projeção da Web Mercator (os valores de latitude variam aproximadamente de -85,0511 a +85,0511 graus) e exclui as áreas polares. A projeção adotada para todos os tiles é Web Mercator com datum WGS'84. Cada bloco em qualquer nível de zoom k é substituído por 4 blocos de tamanho igual no nível de zoom k + 1. Como o tamanho de cada novo ladrilho ainda é de 256 & # 215256 pixels, o tamanho do pixel no nível k + 1 é quatro vezes menor do que o tamanho do pixel no nível k. O número de blocos no nível de zoom k é igual a 4 ^ k, por exemplo, nos níveis de zoom 3 e 17, há 64 e 17.179.869.184 blocos, enquanto a resolução do solo é de 20 km e 1,19 m por pixel, respectivamente. A numeração de um bloco no nível de zoom k é descrita por um par de inteiros (x, y), onde x é o número da coluna do bloco, começando na longitude de 180 graus e indo para o leste, ey ​​é o número da linha de o ladrilho, partindo da latitude de +85,0511 graus e rumo ao sul (Figura 1).

    Figura 1. Esquema de blocos do Google Maps: os três primeiros níveis de zoom, os blocos e sua numeração. Todos os ladrilhos têm formato quadrado e 256 & # 215256 pixels.

    A maioria dos principais provedores e fornecedores de mapeamento se esforçou para se alinhar à convenção do Google e / ou fornecer funções de transformação para / a partir dela, como um esforço para padronização. Por exemplo, a Esri decidiu mover ArcGIS Online para o esquema de blocos do Google e alterar o tamanho do bloco de 512 & # 215512 pixels para 256 e # 215256 pixels já em 2009. O sistema de blocos do Bing Maps segue uma codificação interessante de blocos, que é baseada no Quadtree espacial estrutura do índice. Essa codificação é chamada de “chaves quadtree” ou “quadkeys” em suma e otimiza o armazenamento e indexação de blocos.

    A busca de blocos de mapas de um servidor de mapas para um cliente pode ser acelerada usando estratégias de indexação e armazenamento em cache apropriadas em três níveis: o servidor, o ISP e o cliente. No lado do servidor, os arquivos de blocos devem ser indexados de forma adequada usando a árvore B + ou variantes do Quadtree para acelerar seu acesso sob demanda, enquanto um processo de cache pode suportar a entrega rápida dos blocos. Sophisticated algorithms on top of index structures may efficiently support the access to adjacent tiles (after a pan operation) or tiles at different zoom levels (after a zoom in/out operation). At an intermediate Internet Service Provided (ISP), a shared cache can be established to allow multiple clients retrieve map tiles faster. At the client side, appropriate handling of cache memory content can save time by avoiding reloading recently fetched tiles.

    In 2010, the Open Geospatial Consortium (OGC) developed and published the Web Map Tile Service (WMTS) a standard protocol for serving pre-rendered georeferenced map tiles over the web. This service has extended the oldest and most popular standard for web mapping, the Web Map Service (WMS) to support tiles, and replaced the Tile Map Service (TMS) previously developed by the Open Source Geospatial Foundation (OSGeo). Currently, WMTS is a well-recognized and widely used service for tile request and serving.

    No doubt, a cached map service can drastically improve the time a client takes to fetch and display base maps and other map layers. However, the creation of pre-rendered tiles is a very time consuming task and it is recommended only for base maps and layers that change on a very slow cycle. In the planning phase of map cache creation it is also important to estimate how popular each tile could be. If some areas are expected to be downloaded very often in high resolution (e.g., downtown Toronto in high zoom levels), the generation and delivery of tiles may be worthy even for relatively dynamic layers. On the other hand, for unpopular areas (e.g., middle of the Atlantic Ocean in middle or high zoom levels), the pre-rendering map tiles may be a waste of time even for static layers.

    In the future, the major mapping providers are expected to offer more flexibility in the tiling structure and content. Among the new features could be the variable tile shapes and sizes, non-fixed zoom levels, enhanced multi-layer tiling, and a broad availability of tiles in different projections, not necessarily rectangular. Google Maps API already provides the “Projection” interface that only supports transformations into rectilinear coordinates and example tiles in Gall Peters projection. Offering tiles in various projections will provide alternative base maps to Web Mercator projection that introduces big distortions in high latitudes or excludes the polar areas from the world map.

    Keywords: Cached Map Service, Slippy map, Web Map Tile Service, Map Tile Server.


    Geographic Information System (GIS) characterization of benthic and emergent areas in the Intracoastal Waterway, Sarasota County, Florida in 1987 (NCEI Accession 0000607)

    This GIS layer graphically represents algae, seagrass, tidal marshes, mangroves, and oyster bed coverages found throughout the Intracoastal Waterway in Sarasota County. The layer contains three densities for seagrass (sparse, medium, and dense).

    Access & Use Information

    Downloads & Resources

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    These data are available through the File Transfer Protocol (FTP). You may.

    Information for contacts at NCEI.

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    Global Change Master Directory (GCMD). 2021. GCMD Keywords, Version 10.

    Global Change Master Directory (GCMD). 2021. GCMD Keywords, Version 10.

    Global Change Master Directory (GCMD). 2021. GCMD Keywords, Version 10.

    Dates

    Metadata Date 2013-04-23T18:18:48Z
    Metadata Created Date December 4, 2020
    Metadata Updated Date June 18, 2021
    Reference Date(s) December 20, 2010 (publication)
    Frequency Of Update asNeeded

    Graphic Preview

    Additional Metadata

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    World Topographic Map

    Description: This map is designed to be used as a basemap by GIS professionals and as a reference map by anyone. The map includes administrative boundaries, cities, water features, physiographic features, parks, landmarks, highways, roads, railways, and airports overlaid on land cover and shaded relief imagery for added context.

    The map provides coverage for the world down to a scale of

    1:72k in Australia and New Zealand, India, Europe, Canada, Mexico, the continental United States and Hawaii, South America and Central America, Africa, and most of the Middle East. Coverage down to

    1:2k is available in select urban areas.

    This basemap was compiled from a variety of the best available sources from several data providers, including the U.S. Geological Survey (USGS), U.S. Environmental Protection Agency (EPA), U.S. National Park Service (NPS), Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Department of Natural Resources Canada (NRCan), GeoBase, Agriculture and Agri-Food Canada, Garmin, HERE, Esri , OpenStreetMap contributors, and the GIS user community. For details on data sources in this map service, view World Topographic Map Contributors (PDF) .

    As illustrated in the coverage map below, worldwide coverage is provided in World Standard and Advanced (down to

    1:1k) and World Basic (down to

    1:72k) regional coverage is provided in North America Standard and Advanced (down to

    Attribution: Sources: Esri , HERE, Garmin, Intermap, INCREMENT P, GEBCO, USGS, FAO, NPS, NRCan, GeoBase, IGN, Kadaster NL, Ordnance Survey, Esri Japan, METI, mapwithme, NOSTRA, © OpenStreetMap contributors, and the GIS user community

    Coordinate System: Web Mercator Auxiliary Sphere (WKID 102100)

    Map Service Data Format: Map server cache in JPEG format

    Metadata: When the data appliance is installed, citation data (also known as metadata) is automatically exposed through the REST endpoint for the World_Topo_Map service. These are not feature services but rather feature layers within a map service. The key difference is that feature layers can be queried, but they cannot be edited. With the Identify tool in ArcMap, you can see the resolution, collection date, and source of the imagery at the location you click. Values of 99999 mean that metadata is not available for that field. The metadata applies only to the best available imagery at that location. You may need to zoom in to view the best available imagery.


    Compiling the map data

    Ensure that your installation of YAAC is configured to place the tile directory in a disk partition that meets the above prerequisites for free space. Then select the File menu. OpenStreetMap submenu, and the Import Raw OSM Map File menu choice. This will display a file selection dialog:

    Select the OpenStreetMap dataset file (in compressed OSM XML format or protocol buffer format) that you wish to import. Then, adjust the import bounding box settings for the rectangular portion of the planet you wish to extract from the OSM file this allows you to not waste disk space and considerable processing time compiling parts of the OSM data that you will never use. Then click the Open button to begin the import.

    A progress dialog will now be displayed, reporting the statistics of importing the file, including counts of OpenStreetMap changesets, nodes, ways, and relations read from the input file and written to tile files.

    You may continue to use YAAC normally while the import is proceeding (although the strain the importer puts on the computer for large datasets may impact responsiveness). Note that the import will take several hours (at least 2 hours, possibly as long as 2 days for the entire planet, depending on your CPU and disk drive performance, how much of the planet you are reading, and whether you are using compressed XML or protocol buffer file format), so do not turn off your computer, click the Cancel button on the progress dialog, or stop running YAAC while the import is in progress. We suggest that you leave it running overnight, so that you will have your map data ready when you return to your computer in the morning. When the import is completed, the progress dialog will automatically close. At this point, any pan or zoom of the map display will cause rendering of the street map data for display in the background (assuming map display has not been disabled by the Select Geographical Map Layers menu choice).