Lisää

Onko olemassa julkista sovellusliittymää, jota voidaan käyttää Pythonilla ja joka geokoodaa kiinnostuksen kohteet?

Onko olemassa julkista sovellusliittymää, jota voidaan käyttää Pythonilla ja joka geokoodaa kiinnostuksen kohteet?


Latasin äskettäin merkittyjä sairaalatietoja OpenStreetMaps.org -sivustosta sovellusliittymän avulla. Joillakin tiedoilla on "node" -tunniste, jolle annetaan lat/long, kun taas toiset tiedot merkitään "way" -muodoksi ilman osoitemääritettä. Tämän vuoksi minulla on useita sairaaloita, joissa on vain 'name' -attribuutti ja joissa ei ole osoitetta/leveyttä.

Mietin, onko olemassa julkisia sovellusliittymiä, joita voidaan käyttää Pythonin avulla ja joiden avulla voin antaa vain sairaalan nimen, kuten "CityA Hospital", ja saada joko tarkka osoite tai leveys/pituus.


Minulla on skripti, jolla otan luettelon osoitteista ja geokoodaan ne uuden ominaisuusluokan pisteisiin. Sinun tarvitsee vain ladata pyyntömoduuli ja antaa palvelun URL -osoite Geocoding REST -palvelulle. En tosin tiedä yhtään avoimen lähdekoodin geokoodauspalvelua.

tuontipyynnöt tuonti json tuonti arpy tuonti os tuonti sys arcpy.env.overwriteOutput = True def Message (msg): print str (msg) arcpy.AddMessage (str (msg)) return msg def assertJsonSuccess (data): import json obj = json .lattaa (dataa), jos 'status' obj: ssa ja obj ['status'] == "virhe": viesti ("Virhe: JSON -objekti palauttaa virheen." + str (obj)) return Väärä muu: palauta tosi def geocode_addresses (new_fc, adreses = [], serviceURL = ", sr = 3857): tuo json tuontipyynnöt" "" Geokoodaa luettelon osoitteista Geocode Service -palvelun avulla ja palauttaa pisteominaisuusluokan Nopea ja likainen geokoodi. Käytettävissä olevien osoitteiden määrä voi olla rajoitettu, ennen kuin palvelin hylkää pyynnöt. Pakollinen: new_fc - uuden pisteen ominaisuusluokka geokoodatuille osoitteille osoitteet - osoitteen ja ominaisuuden nimen sanakirja {'address': 'ominaisuuden kuvaus',… } tai luettelo osoitteista ['osoite, kaupunki, osavaltio, postinumero'…] serviceURL - url REST -päätepisteeseen geokoodauspalvelulle sr - spatiaalinen viite tai WKID uudelle ominaisuusluokalle (pitäisi olla sama kuin geokoodauspalvelu) Osoitteet voi olla jossakin alla olevista muodoista. # esimerkki: välitä osoitteet, joissa on kuvaus sanakirjaosoitteina = {"400 N 1st Ave W, Hartley, IA, 51346": "Prins Laundromat", "120 S 8th Ave W, Hartley, IA, 51346": "Hengeveld Construction", "173 S Central Ave, Hartley, IA, 51346": "Legal Eyes"} # esimerkki: välitä osoitteet luettelo -osoitteina = ["901 N Broadway, Saint Louis, Missouri, 63102", "10701 Lambert International Blvd, Saint Louis, "15193 Olive Blvd, Chesterfield, Missouri, 63017"] "" " # tarkista, onko osoitteet annettu dict hasFeature = True jos ei isinstance (osoitteet, sanelu): address = dict ((a,") for a osoitteissa) hasFeature = False # sanakirja osoitteiden ja pisteiden tallentamiseen addr = {} bad = [] osoite, nimi osoitteissa.iteritems (): # Tämä pyyntö tarvitsee vain yhden rivin osoitteen tekstinä ja vastauksen muotoiluparametrin parametrit params = {'text': address, 'f': 'pjson'} headers = {"Content-type": "application/x-www-form-urlencoded", "Accept": "text/plain"} # Yhdistä palvelu saadakseen nykyisen JSON de viimeistely. r = request.post (serviceURL, params = params, headers = headers) if (r.status_code! = 200): Viesti ("Ei voitu geokoodata osoitetta {0}.  r  nhttp status code {1}." -muoto (osoite, r.status_code)) bad.append (osoite) else: if not assertJsonSuccess (r.text): Viesti ('Virhe palvelun tietoja luettaessa: {0}'. muoto (r.text)) bad.append ( osoite) #Hanki ensimmäinen palautettu sijainti loc = Väärät ehdokkaat = r.json () jos 'sijainnit' ehdokkaissa: jos ehdokkaat ['paikat']: loc = Todellinen ehdokas = ehdokkaat ['sijainnit'] [0] geo = ehdokas ['feature'] ['geometry'] # Luo (X, Y) tuple- ja Point -objekteja ja piste pt = (geo ['x'], geo ['y']) score = ehdokas ['feature'] [' attributes '] [' Score '] addr [(osoite, nimi)] = (arcpy.PointGeometry (arcpy.Point (*pt), prj), score) if not loc: Message ("Geocode address " {0 {101} }  "". muoto (osoite)) # luo uusi ominaisuusluokka f_length = min ([max (len (a) for in in address), 255]) if arcpy.Exists (new_fc): arcpy.Delete_management (new_fc) arcpy .CreateFeatureclass_management (os.path.dirname (new_fc), os.path.basename (new_fc), 'POINT', spatial_reference = sr) arcpy.AddField_management (new_fc, 'Address', 'TEXT', field_length = f_length) arcpy.AddField_management (new_fc) , 'Feature', 'TEXT', field_length = 100) arcpy.AddField_management (new_fc, 'Score', 'SHORT') # lisää rivejä, joissa on arcpy.da.InsertCursor (new_fc, ['[email protected]', 'Address', ') Ominaisuus ',' Pisteet ']) riveinä: määritteille pt addr.iteritems (): add, name = attributes xy, score = pt rows.insertRow ([xy, add, name, score]) Message (' Geocoded osoite: {0} '. format (add)) # Poista ominaisuuskenttä, jos ominaisuuksien nimiä ei ole annettu, jos ei ole Ominaisuus: arcpy.DeleteField_management (new_fc, [' Feature ']) # jos huonot tietueet, jos huono: date = time.strftime ( '_%m_%d_%Y') txt = r'C:  Users  {0}  Desktop  Geocode_fail_ {1} .txt'.format (os.environ ['USERNAME'], päivämäärä) ja open (txt , 'w') as f: f.writelines (' n'.join (bad)) os.startfile (txt) return new_fc

Mapzenilla on todella hieno geokoodauspalvelu, jonka avulla voit kysyä paikan nimeä saadaksesi XY -koordinaatin. (https://mapzen.com/documentation/search/search/). Voit saada ilmaisen sovellusliittymäavaimen kehittäjien sivulta, jonka avulla voit tehdä 30000 kyselyä päivässä nopeudella 6 sekuntia. (https://mapzen.com/)

Tässä on toiminto, joka palauttaa kyselyn XY -sijainnin (merkkijonon syöttö). Voit muuttaa sen palauttaaksesi vastauksen tarkastellaksesi kaikkia tuloksena olevia tietoja (mukaan lukien osoite). Myös vuoden lopussapolkumerkkijono, voit poistaa& koko = 1jos haluat saada takaisin kaikki mahdolliset tulokset yhden sijasta.

tuonti json tuontipyynnöt tuonti urllib def geokoodi (osoite): api = 'YOUR_API_KEY_HERE' osoitteet = osoiteperusta = 'https://search.mapzen.com' path = '{}/v1/search? api_key = {} & text = { } & size = 1'.format (base, api, urllib.quote_plus (osoite)) response = request.get (polku, tarkista = False) answer = response.json () palauta vastaus ['features'] [0] [' geometria '] [' koordinaatit ']

Esimerkki:

>>> geokoodi ("golds gym, austin, tx") [-97.83996, 30.223798]

EDIT: Kokeilin juuri "Milford Hospital" -esimerkkiäsi. (XY, ei lat/pitkä)

>>> geokoodi ("Milfordin sairaala") [-0.625876, 51.167924]

PÄIVITYS: Valitettavasti Mapzen ei ole enää aktiivinen, vaikka koodi on GitHubissa, jos haluat isännöidä omaasi. Edellä olevaa toimintoa varten sinun on vaihdettavapohjajapolkumuuttujat, jotka heijastavat mitä tahansa geokoodaavaa sovellusliittymää, jota haluat käyttää (kuten google), muotoile URL -osoite oikein ja aseta palautusarvoksi X. ja Y -arvot, jotka palautetaan vastauksessa.json ().


Johdanto

Kun BIM ja yleiset 3D -suunnittelutekniikat kehittyvät AEC -alalla, sovellus infrastruktuurialalla laajenee ja laajenee. Siellä on jo laaja -alaisia ​​lentäjiä ja todisteita konsepteista, ja paljon surinaa tapahtuu digitaalisten kaksosten ja yhdistettyjen kaupunkimallien ja älykkäiden kaupunkien ympärillä. Edistystä tapahtuu jopa laajoissa infrastruktuurihankkeissa, joissa täydelliset käytävät ja infrastruktuuriverkkojen verkostot virtualisoidaan ja yhdistetään.

Ottaen huomioon, että ympäristökuri on orgaaninen osa melkein jokaista hanketta, erityisesti infrastruktuuriteollisuudessa, kysymys on yhä tärkeämpi:
Entä BIM -työnkulkujen käyttöönotto ympäristöalalla? Tai toisin sanoen, miten voimme integroida ympäristötiedot BIM -projekteihin?

Hyödyt ja tarpeet eivät itse asiassa ole erilaiset ympäristöalalla. Laajamittaiset, pitkäaikaiset hankkeet, lukuisat sidosryhmät, eri näkökohdat ja kiinnostuksen kohteet. BIM- ja digitaalisten kaksoistyönkulkujen edut, yhdistetyt ja keskitetyt tiedonhallintajärjestelmät, interaktiivinen ja pilvipohjainen toimitus, tietojen menetyksen poistaminen luovutuksen ja elinkaaren hallinnan aikana, digitaaliset kaksoset koko omaisuuden elinkaaren ajan ovat päteviä ja keskeisiä vaatimuksia kaikenlaisille projekteille riippumatta kurinalaisuutta ja laajuutta.

Tässä artikkelissa puhumme siitä, miten BIM -lähestymistapa voidaan toteuttaa tällaisissa projekteissa, mitkä ovat tärkeimmät erot AEC- ja ympäristöteollisuuden eniten käytettyissä tekniikoissa (BIM ja GIS). Käymme läpi joitakin haasteita ja käytämme tapauksia yhdessä
eri alustoille.

Mikä on BIM?

BIM: llä on monia erilaisia ​​määritelmiä, jotka liittyvät käyttöönottoon, käyttäjien ja sidosryhmien ymmärtämiseen, käyttötapauksiin jne. Sanoin aiemmin, että BIM ei ole muuta kuin uusi viestintätapa, jossa käytämme suunnitteluobjektien virtuaalisia esityksiä mediana, mieluiten pilvessä.

Wikipedian mukaan "American Institute of Architects on määritellyt BIM: n" mallipohjaiseksi teknologiaksi, joka on yhdistetty projektitietokantaan ", ja tämä heijastaa yleistä luottamusta tietokantatekniikkaan perustana. Tulevaisuudessa strukturoituja tekstiasiakirjoja, kuten eritelmiä, voidaan hakea ja linkittää alueellisiin, kansallisiin ja kansainvälisiin standardeihin. ”

Mikä on GIS?

Aivan kuten BIM, GIS: llä on myös monia erilaisia ​​määritelmiä, mutta luultavasti sen pidemmän historian vuoksi, joka juontaa juurensa vuoteen 1968, se on jo alalla tunnettu tekniikka. Alan ammattilaiset ovat enimmäkseen tietoisia GIS -sovelluksista, ominaisuuksista, ominaisuuksista ja saatavilla olevista ohjelmistoista. Kehittyvä tekniikka, joka työskentelee 3D -ominaisuuksien kanssa GIS -järjestelmien sisällä ja pystyy tuottamaan ja hallitsemaan 3D -objekteja, on yhä suositumpi.

Viitaten takaisin päätarkoitukseensa, Wikipedia toteaa: ”Maantieteellinen tietojärjestelmä (GIS) on käsitteellinen kehys, joka tarjoaa mahdollisuuden kaapata ja analysoida paikkatietoja ja paikkatietoja. GIS-sovellukset (tai GIS-sovellukset) ovat tietokonepohjaisia ​​työkaluja, joiden avulla käyttäjä voi luoda vuorovaikutteisia kyselyitä (käyttäjän luomia hakuja), tallentaa ja muokata paikkatietoja ja ei-paikkatietoja, analysoida paikkatietojen tulosten ja jakaa visuaalisesti näiden toimintojen tulokset esittämällä ne karttoina. ”

BIM ja GIS

  • Sisältöjen 3D -esitys monimutkaisia ​​geometrioita käyttäen
  • Rikas tietokanta määritetiedoista
  • Strukturoitu alusta
  • Analyysi ja arviointi

  • 2D-esitys suurten paikkatietojen muodoista
  • Rikas tietokanta määritetiedoista
  • Strukturoitu alusta
  • Analyysi ja arviointi

BIM ja GIS: yhtäläisyyksiä ja eroja

Joten mikä on todella yleistä molemmilla alustoilla? Kuten olemme nähneet, BIM on 3D -esitys monimutkaisista geometrioista, jotka liittyvät kiinteistötietoihin. GIS tekee enemmän tai vähemmän saman. Se edustaa 2D -laajamittaista paikkatietoa, joka liittyy kiinteistötietoihin.

Avain tässä on tiedot ja näiden tietojen esittämistapa. Kiinteistötiedot ovat kattava teema sekä BIM- että GIS -järjestelmissä. Koska molemmat alustat keskittyvät tietoihin, kysymys on siitä, miten nämä tietokannat voidaan yhdistää. Molempien alustojen tietokannan integrointi tulee olemaan ratkaisevan tärkeää uudella tietojenkaudella riippumatta sen esitysmenetelmistä (2D tai 3D). Kun data (mukaan lukien geometriadata) on saatavilla jäsennellyllä ja yhdistetyllä tavalla, näiden tietojen arviointi, analyysi ja esitys voi tapahtua eri tavoin ja automaattisesti 2D- tai 3D -muodossa. Tämä tarkoittaa sitä, että olemme siirtymässä sovellus- ja tulosvetoisista työnkulkuista kohti dataan perustuvaa työnkulkua.

Edellyttääkö GIS aina 3D -esitystä? Luultavasti ei. On tärkeämpää, että käytössä on asianmukainen tietovarasto.

Mitä paikkatietojärjestelmästä puuttuu BIM -näkökulmasta?

Kuten edellä keskustelimme, lähestymistapa on sama GIS: ssä ja BIM: ssä, jossa meillä on objektipohjainen tietojen esitys. Tiedot, tietokanta ja objektit, jotka edustavat niitä GIS -teoksissa, ovat saatavilla. Tässä on otettava huomioon paikkatietojärjestelmän standardiesityksen rakenteet. Puhumattakaan rasteridatasta, aiomme kattaa lyhyesti vektoritiedot.

Pisteitä

Nollaulotteisia pisteitä käytetään maantieteellisiin piirteisiin, jotka voidaan parhaiten ilmaista yhden pisteen viitteellä.

Rivit

Yksiulotteisia viivoja tai moniviivoja käytetään lineaarisiin ominaisuuksiin, kuten jokiin, teisiin, rautateihin, polkuihin ja topografisiin viivoihin.

Monikulmioita

Kaksiulotteisia monikulmioita käytetään maantieteellisiin piirteisiin, jotka kattavat tietyn maanpinnan alueen. Voimme selvästi nähdä, että geometrian monimutkaisuus on vähäistä, emmekä voi puhua täysin kehitetyistä Revit -perheistä tai tavallisista objektikirjastoista GIS -sisällön tapauksessa. Tämä tekee molempien alustojen integroinnista haastavaa yhdistetyn tietokannan lisäksi.

BIM: n ja GIS: n yhdistäminen

Tietokantojen integroinnin tai yhdistämisen jälkeen kysymys on siitä, miten GIS -tiedot voidaan sijoittaa 3D -BIM -ympäristöön.

GIS: n ja BIM: n sisältörakenne.

Kuvan vasemmalla puolella on tavallinen GIS -sisältörakenne. Pohjassa todellinen maailma, joka ei yleensä ole edustettuna paikkatietojärjestelmässä, koko peruskartan avulla. Tämän reaalimaailman peruskartan päällä näkyy erilaisia ​​temaattisia kerroksia, joita käytetään paikkatietojen arviointiin ja lisäsisällön luomiseen. Kerrokset ovat yleensä 2D -geometrioita tai muotoja, joissa on korkeustietoja.

Oikealla puolella, sen sijaan, että käyttäisimme peruskarttaa edustamaan todellista maailmaa, tarkastellaan BIM -mallia ja yhdistettyä/integroitua tietokantaa sekä BIM- että GIS -alustoille.

Jos asetamme 2D -kerrokset BIM -mallin päälle - esimerkiksi sanomalla temaattiset kartat ja kerroksen maastopinnalle - yhdistäisimmekö molemmat järjestelmät? Pelkästään piirtämällä 2D -viite -GIS -kerrosten lisääminen olemassa olevaan BIM -malliin ei ratkaise yhteysongelmaa eikä lähentää välttämättä eri sovelluksia. Kuinka tämä olisi mahdollista suorittaa monimutkaisia ​​paikkatietokonflikteja tai tehdä määrityksiä ja 3D -mallikoordinaatioita?

Tällä kokeella voidaan sanoa, että ihanteellisesti ei riitä, että sekä GIS- että BIM -sisällön tietokannat ja viitteet integroidaan vain samaan mallitilaan, vaan jonkinlainen GIS -sisällön muuntaminen on tehtävä, jotta kaikki BIM- ja GIS -sisältö samalle tasolle.

Työnkulut

Tässä osiossa aiomme näyttää ja keskustella mahdollisista työnkulkuista GIS -tietojen lataamiseksi ja muuntamiseksi BIM -ympäristöksi. Näytämme vakio- ja räätälöityjä työnkulkuja sekä niiden edut ja haitat. Työnkulkuissa aiomme lyhyesti mainita erilaisia ​​ohjelmistosovelluksia ja -ominaisuuksia, emme keskity vain yhteen.

Aineisto, jota aiomme käyttää osoittamaan, on joko julkisesti saatavilla verkossa tai luotu vain esittelyä varten, eikä sillä ole todellisia live -viittauksia tai merkityksiä. Yritimme silti luoda työnkulun, joka voi heijastua mahdolliseen tosielämän käyttötapaukseen ympäristöalalla.

Seuraavat sovellukset ovat käytössä, keskittyen niiden kykyyn käsitellä vakiomuotoisia ympäristö- ja GIS -luontotietoja:

  • AutoCAD Civil 3D
  • InfraWorks
  • Autodesk -liitin ArcGIS -järjestelmään
  • Dynamo
  • Python
  • ArcGIS -sovellusliittymä
  • Navisworks
  • ArcGIS Online / ArcGIS Enterprise

Autodesk Connector for ArcGIS with Civil 3D (and InfraWorks)

ArcGIS -liittimen avulla voimme luoda suoran linkin ArcGIS Online- tai Enterprise- ja Civil 3D -palvelujen isännöimän GIS -sisällön välille. Tämä linkki voi toimia molempiin suuntiin lataamalla ja muuntamalla pääasiassa muotoisia tiedostoja tai muuta GIS -sisältöä Civil 3D -ympäristöön ja muuntamalla sen CAD -objekteiksi. Liittyvät omaisuustiedot ladataan sisällön muuntamisen mukana.

Kun olet valinnut työkalun, näyttöön tulee kirjautumisikkuna, jossa ArcGIS -kirjautumistietoja on käytettävä ArcGIS Online -tilille kirjautumiseen.

Kun valitset kiinnostavan alueen ja etsit haluttua sisältöä hakupalkista, GIS -kerros voidaan ladata ja muuntaa eri tavoin Civil 3D -ympäristöön.

Käytettävissä olevat ominaisuustyypit Civil 3D: ssä

  • COGO -pisteet
  • Ominaisuuslinjat
  • Rakenteet
  • Paketit
  • Painovoimaiset putket
  • Kohdistukset

Käytettävissä olevat ominaisuustyypit, jotka tarjoavat vain rajoitetun käytön ja vaihtoehtoja, jotta GIS -tiedot voidaan todella muuntaa BIM -objekteiksi. Käytettävissä olevat ominaisuustyypit palvelevat enemmän CAD -objektien luomista GIS -sisällöstä (COGO -pisteet, ominaisuuslinjat). Vaihtoehtorakenteilla voidaan luoda 3D BIM Civil 3D -objekteja.

Vaihtoehto Paketit voidaan myös rajoittaa muokkaamaan muoto -alueominaisuus BIM -objekteiksi, koska ladattu paikkatieto ei aina edusta pakettitietoja.

Työkalu on todella hyödyllinen painoputkien osalta, varsinkin kun isännöidyssä paikkatietokerroksessa on kaikki korkeus- ja mitatiedot.

Civil 3D: n sisällön viittaamisen ja muokkaamisen jälkeen muutokset voidaan tallentaa takaisin ArcGIS Onlineen, jotta ArcGIS Online -palvelun isännöity kerros päivitetään.

Sama työkalu on saatavilla myös InfraWorksille, jossa ominaisuustyypeinä on enemmän vaihtoehtoja. Vaikka mukautettujen 3D -objektien muokkaaminen tai luominen on myös rajoitettua kyseisessä sovelluksessa.

Valitun sisällön lataamisen jälkeen CAD -objektit ovat muokattavissa Civil 3D: ssä. Olemme korostaneet GIS -tietokannasta tulevat ladatut ominaisuusjoukot yhdessä geometriadatan kanssa. Työkalu on populaatio, jonka ominaisuusjoukot ovat Laajennetut tiedot -välilehdessä, ja joita voidaan mahdollisesti muokata vieläkin Navisworksissa, missä BIM -mallin lopullinen koordinointi voi tapahtua.

Tämän työnkulun avulla voimme viitata GIS -sisältöön suoraan Civil 3D: ksi ja Navisworksiksi, vaikka sisältö on ehdottomasti muutettava yksinkertaisesta CAD: stä 3D -objekteiksi, jotta voimme käyttää GIS -sisältöä BIM -ympäristössä. Muussa tapauksessa olisimme ladanneet vain 3D -monikulmioita ja pisteitä yhdistettyyn BIM -malliin.

Mapimport Command in Civil 3D

Tämä on vanhanaikainen tapa ladata SHP- tai muita GIS-tiedostoja Civil 3D -työtilaan. Tulos on samanlainen, kuten olemme nähneet tämän käyttämällä ArcGIS -liitintä. Muita rajoituksia ovat, että tiedot on ladattava ja siksi ne ovat pääasiassa offline -tilassa, mikä tekee mahdollisesta automatisoinnista vaikeaa eikä yhdistettyä tietokantaa enää oteta huomioon.

Kun lataat samanlaista sisältöä Civil 3D: hen mapimport -komennolla, lukuominaisuusjoukot näkyvät ominaisuusikkunassa Objektitiedot -osiossa. Tämäntyyppiset ominaisuudet eivät ole enää tunnistettavissa Navisworksissä, jossa ideaalisesti lopullinen mallin koordinointi pitäisi tapahtua. Tämä tarkoittaa, että menetämme tietoja siirrettäessä tietoja yhdistettyyn malliin.

Räätälöity työnkulku

Tässä osassa keskitymme mahdollisiin työnkulkuihin, joissa voimme ratkaista näkemämme haasteet edellä mainituilla standardoiduilla tavoilla. Toisin sanoen luoda joustavia 3D -objekteja ladatun geometrian perusteella ja ratkaista attribuutio samalla kun luodaan objektit varmistaakseen, että tiedot ovat edelleen näkyvissä sisällön lisäämisen jälkeen yhdistettyyn malliin.

Yhdistämällä seuraavat sovellukset voimme varmistaa tietojen muuntamisen joustavuuden:

Tietolähde (online/offline) → Python tietojenkäsittelyyn → Dynamo (C3D) mallinnukseen → Civil3D/Navisworks isännöintiin

Tämä vaatii tietysti enemmän teknistä tietämystä ja 3D -mallien luominen on ratkaistava ohjelmallisesti. Työnkulku voidaan "alentaa" käyttääkseen vain Dynamoa lähdetietojen lukemiseen ja muuntamiseen yksinkertaisemmissa tapauksissa, joissa meidän ei tarvitse käsitellä monimutkaisia ​​tietorakenteita.

Yllä olevassa esimerkissä meillä on CSV -tiedosto, joka sisältää tietoja maastomallista, jossa on koordinaatit, korkeustiedot ja muut ominaisuudet, kuten materiaali, kerroksen kokoonpano, käytetyt paksuudet jne. tulona käytettävissä oleville Dynamo -solmuille. Kun tiedot on jäsennelty ja ladattu Dynamoon, objekti luodaan ja määritetään lisämääritteitä.

Tämä työnkulku mahdollistaa selvästi joustavuuden monimutkaisten objektien (maasto, maanrakennukset jne.) Luomiseen.

Edellä mainittu työnkulku voidaan lopulta automatisoida käyttämällä ArcGIS-sovellusliittymää suoraan Python-komentosarjassa.

Tällä tavalla voimme poistaa tietoyhteysongelman, eikä enää käyttää offline -lähteitä, vaan suoraan paikkatietojen tietovarastosta.

Seuraavaa Python -kirjastoa ja -luokkaa voidaan käyttää ArcGIS -verkossa olevien tietojen kyselyyn ja lukemiseen:

osoitteesta arcgis.gis tuoda GIS
search_results = gis.content.search (kysely = kysely, max_items = 10)

Lisätietoja sovellusliittymästä on ArcGIS -sovellusliittymän dokumentaatiossa.

Tämän räätälöidyn työnkulun avulla paikkatietojen muuntaminen on joustavaa ja automatisoitua. Voimme luoda monimutkaisia ​​geometrioita ja säilyttää määritetiedot. Tämä työnkulku mahdollistaa automaation, jos tietojoukkoa tai attribuutiota päivitetään säännöllisesti tai muutetaan.

Pal Porkolab on diplomi -insinööri, diplomi -insinööri. yli 10 vuoden työkokemuksella. Hänen erikoisalaansa on BIM -tekniikoiden soveltaminen infrastruktuurihankkeisiin, erityisesti teiden ja rautateiden lineaarisiin kohteisiin. Hän työskentelee parhaillaan BIM -johtajana Arcadis Pohjois -Amerikassa ja hän on ollut saman yrityksen palveluksessa viime vuosina Saksassa ja Intiassa. Hänen edellisen luokkansa aiheena vuodesta 2018 AU Saksassa oli 3D- ja BIM -tekniikoiden käyttöönotto kiskojen suunnittelussa.

Puhuttaessa BIM: stä (Building Information Modeling) ja paikkatietojärjestelmien (GIS) integroinnista on selvää, että nämä ovat kaksi järjestelmää, joilla on erityiset tarkoituksensa ja käyttötapauksensa: GIS, sen kartoitusominaisuudet ja maantieteellinen tietokanta sekä BIM kuin kohde. perustuva tietomalli, joka on räätälöity rakennetulle omaisuudelle. Kahden alustan välinen yhteys etenee ja saa uskottavuutta etenkin suurissa monimutkaisissa projekteissa. Arkkitehti- ja siviilihankkeissa käytetään yleensä tietomallia.


Tietoja Twitterin sovellusliittymistä

Twitter on mitä maailmassa tapahtuu ja mistä ihmiset puhuvat juuri nyt. Voit käyttää Twitteriä verkon tai mobiililaitteen kautta. Jotta voimme jakaa tietoja Twitterissä mahdollisimman laajasti, tarjoamme myös yrityksille, kehittäjille ja käyttäjille ohjelmallisen pääsyn Twitter -tietoihin sovellusliittymiemme kautta (sovellusohjelmointirajapinnat). Tässä artikkelissa kerrotaan, mitä Twitterin sovellusliittymät ovat, mitä tietoja niiden kautta tarjotaan saataville ja joitain Twitterin suojauksia niiden käyttöön.

Korkealla tasolla sovellusliittymät ovat tapa, jolla tietokoneohjelmat ”puhuvat” keskenään, jotta ne voivat pyytää ja toimittaa tietoja. Tämä tehdään sallimalla ohjelmistosovelluksen kutsua ns päätepiste: osoite, joka vastaa tietyntyyppistä antamaamme tietoa (päätepisteet ovat yleensä yksilöllisiä, kuten puhelinnumerot). Twitter mahdollistaa pääsyn palvelumme osiin sovellusliittymien kautta, jotta ihmiset voivat rakentaa ohjelmistoja, jotka integroituvat Twitteriin, kuten ratkaisu, joka auttaa yritystä vastaamaan asiakkaiden Twitter -palautteeseen.

Twitter -tiedot ovat ainutlaatuisia useimpien muiden sosiaalisten alustojen jakamien tietojen kanssa, koska ne heijastavat tietoja, jotka käyttäjät haluavat jakaa julkisesti. API -alustamme tarjoaa laajan pääsyn julkisiin Twitter -tietoihin, jotka käyttäjät ovat päättäneet jakaa maailman kanssa. Tuemme myös sovellusliittymiä, joiden avulla käyttäjät voivat hallita omia ei-julkisia Twitter-tietojaan (esim. Suorat viestit) ja toimittaa nämä tiedot kehittäjille, joille he ovat antaneet siihen luvan.

Pääsy Twitter -tietoihin

Kun joku haluaa käyttää sovellusliittymiämme, heidän on rekisteröitävä sovellus. Oletuksena sovellukset voivat käyttää vain julkisia tietoja Twitterissä. Tietyt päätepisteet, kuten ne, jotka vastaavat suorien viestien lähettämisestä tai vastaanottamisesta, vaativat sinulta lisäoikeuksia, ennen kuin he voivat käyttää tietojasi. Näitä käyttöoikeuksia ei ole oletusarvoisesti myönnetty voit valita sovelluskohtaisesti, annatko tämän käyttöoikeuden, ja voit hallita kaikkia tililläsi valtuutettuja sovelluksia.

Twitter -sovellusliittymät sisältävät laajan valikoiman päätepisteitä, jotka jaetaan viiteen ensisijaiseen ryhmään:

Annamme kehittäjien hallita ohjelmallisesti tilin profiilia ja asetuksia, mykistää tai estää käyttäjiä, hallinnoida käyttäjiä ja seuraajia, pyytää tietoja valtuutetun tilin toiminnasta ja paljon muuta. Nämä päätepisteet voivat auttaa kansalaispalveluja, kuten Virginian liittovaltion hätätilannehallinnon osastoa, joka tarjoaa asukkaille tietoja hätätilanteista ja hätähälytyksistä.

Julkaisemme twiitit ja vastaukset kehittäjien saataville ja sallimme kehittäjien lähettää twiittejä sovellusliittymän kautta. Kehittäjät voivat käyttää twiittejä etsimällä tiettyjä avainsanoja tai pyytämällä näytteitä tweeteistä tietyiltä tileiltä.

Kansalaisjärjestöt, kuten YK, käyttävät näitä päätepisteitä tunnistamaan, ymmärtämään ja torjumaan kansanterveysalan aloitteisiin liittyvää väärää tietoa. Esimerkiksi Indonesiassa oli jatkuvasti huhuja, että rokotukset sisälsivät joko sianlihatuotetta tai aiheuttivat hedelmättömyyttä. Ymmärtäminen, miten huhut alkoivat ja levisivät, antoi YK: lle mahdollisuuden saada paikalle tiimi auttamaan näiden myyttien hälventämisessä, mikä aiheutti erityistä huolta tässä muslimienemmistökunnassa. Samoin autamme tutkijoita kuuntelemaan oireiden varhaisia ​​oireita ja seuraamaan niiden leviämistä. Koillis-yliopiston tiimi kehitti äskettäin uuden flunssanseurannan tekniikan Twitter-tietojen avulla, joka ennustaa taudinpurkaukset jopa kuusi viikkoa etukäteen-paljon aikaisemmin kuin monet muut mallit tarkkuudesta tinkimättä.

Suoran viestin päätepisteemme tarjoavat pääsyn käyttäjien DM -keskusteluihin, jotka ovat nimenomaisesti myöntäneet luvan tiettyyn sovellukseen. Emme myy suorat viestit. DM -sovellusliittymämme tarjoavat rajoitetun pääsyn kehittäjille, jotta he voivat luoda henkilökohtaisia ​​kokemuksia Twitterissä, kuten Wendy 's March Madness Bracket Builder. Yritykset voivat luoda omistamilleen tai hallinnoimilleen tileille nämä ihmis- tai chatbot-pohjaiset keskustelukokemukset kommunikoidakseen suoraan asiakkaiden kanssa asiakaspalvelua, markkinointia ja brändin sitoutumista varten.

Tarjoamme sovellusliittymien sarjan, jonka avulla kehittäjät, kuten Sprinklr, voivat auttaa yrityksiä luomaan ja hallitsemaan automaattisesti mainoskampanjoita Twitterissä. Kehittäjät voivat tunnistaa aiheita ja kiinnostuksen kohteita julkisten twiittien avulla ja tarjota yrityksille työkaluja mainoskampanjoiden suorittamiseen tavoittaakseen erilaiset yleisöt Twitterissä.

Julkaisijatyökalut ja SDK: t

Tarjoamme työkaluja ohjelmistokehittäjille ja julkaisijoille upottaaksesi Twitterin aikajanat, jakamispainikkeet ja muun Twitter -sisällön verkkosivuille. Näiden työkalujen avulla tuotemerkit voivat tuoda live -julkisia keskusteluja Twitteristä verkkokokemukseensa ja helpottaa asiakkaidensa jakaa tietoja ja artikkeleita sivustoistaan.

Saat lisätietoja sovellusliittymistämme ja kunkin päätepisteen erityispiirteistä kehittäjädokumentaatiostamme.

Kaikissa sovellusliittymissämme ja datatuotteissamme otamme vastuumme käyttäjien tietojen suojaamisesta vakavasti. Noudatamme tiukkoja käytäntöjä ja prosesseja arvioidaksemme, miten kehittäjät käyttävät Twitter -tietoja, ja rajoitamme näiden tietojen väärää käyttöä. Kun saamme tietää, että kehittäjä rikkoo käytäntöjämme, ryhdymme asianmukaisiin toimiin, kuten Twitterin sovellusliittymien ja datatuotteiden käytön keskeyttämiseen tai lopettamiseen.


Georeferenssityökalut

Mikä on georeferenssit?
Monet GIS -projektit vaativat georeferenssin joihinkin rasteritietoihin. Georeferenssit on prosessi, jossa määritetään reaalimaailman koordinaatit kullekin rasterin pikselille. Usein nämä koordinaatit saadaan tekemällä kenttätutkimuksia - keräämällä koordinaatit GPS -laitteella muutamien helposti tunnistettavien kuvien tai karttojen ominaisuuksien löytämiseksi. Joissakin tapauksissa, kun haluat digitoida skannatut kartat, voit saada koordinaatit itse karttakuvan merkinnöistä. Käyttämällä näitä näytekoordinaatteja tai GCP: itä (Ground Control Points) kuva vääntyy ja sovitetaan sopimaan valittuun koordinaatistoon

David Rumseyn karttakokoelma - Georeferencer
Georeferenssi v4 on parannettu ja päivitetty versio aiemmasta Georeferencer v3: sta. Sen avulla voit peittää historialliset kartat nykyaikaisiin tai muihin historiallisiin karttoihin. Päällekkäiset kartat paljastavat muutoksia ajan myötä ja mahdollistavat karttojen analysoinnin ja löytämisen. |

NYPL Map Warper
NYPL Map Warper on työkalu, jolla voidaan digitaalisesti kohdistaa ("korjata") NYPL ': n kokoelmien historialliset kartat vastaamaan tämän päivän tarkkoja karttoja. Vierailijat voivat selata jo oikaistuja karttoja tai auttaa NYPL: ää kohdistamalla kartan. Toista yllä oleva video kiertääksesi sivustoa ja oppia korjaamaan kartta itse. |


Johdanto

Aina laajenevat anturiverkot, jotka keräävät korkean resoluution paikkatietoaineistoja, tarjoavat monia mahdollisuuksia hydrologisille tieteille [9] ja tuovat samalla haasteita suuren mittakaavan tietojen käsittelyyn ja käsittelyyn [25]. On monia haastavia tehtäviä, jotka käyttävät anturiverkkoja, jotka koskevat tietojoukkojen järjestämistä ja mukauttamista [8] vedenjakajan sisällä tietojen käsittelyssä. Kohteen vedenjakaja (eli valuma -allas tai valuma -alue) edustaa maa -aluetta, jolla kaikki sateet lopulta virtaavat samaan poistoaukkoon. Näin ollen vedenjakajan rajaaminen voidaan määritellä pisteen valuma -alueen löytämiseksi [2]. Vesistöalueiden rajaaminen auttaa käyttäjiä tunnistamaan vesistöalueella olevat pintaveden ominaisuudet ja ymmärtämään loppupään vaikutukset, kun he suunnittelevat ja toteuttavat veden laatuun ja määrään liittyviä suojelu- ja lieventämistoimia. Vesistöjen rajausta käytetään laajalti monissa tietojärjestelmissä [6] ja visualisointisovelluksissa [7]. Koska hydrologisessa mallinnuksessa oletetaan laajalti, että vesistöalueiden rajaus on tehty tarkasti, vesistöalueiden rajaustyökalujen suorituskyky muuttuu tärkeämmäksi. Tarkimmat tulokset [3], manuaalinen vesistöalueiden rajaus tehdään etsimällä vedenjakoja topografisista kartoista [2], kun taas sen automatisointi on jatkuva tutkimuskohde hydrologian alalla. Koska topografialla on ratkaiseva rooli hydrologisessa mallinnuksessa, mallinnuksen keskeiset näkökohdat alkavat maantieteen edustamisesta digitaalisessa ympäristössä. Näin ollen kaikki vedenjakajan rajaustyökalut ja kirjastot ovat riippuvaisia ​​digitaalisesti ilmaistun topografiatiedon tuottamisesta. Tämän datan luominen saavutetaan laajalti virtauksen reititysalgoritmeilla. Useita kumulatiivisesti kehitettyjä virtauksen reititysalgoritmeja käytetään vedenjakajan rajaamiseen tarvittavan datan tuottamiseen sekä ohjelmistopaketeissa että itsenäisissä sovelluksissa. Algoritmeja, kuten D8, Rho8 [11] ja D8-LTD, käytetään luomaan ruudukkoon perustuvia virtausmatriiseja digitaalisen korkeusmallin (DEM) tiedoista. DEM: t ovat suorakulmaisia ​​ruudukon muotoisia tietojoukkoja, jotka tarjoavat pinnan korkeustietoja erillisissä maantieteellisissä sijainneissa [17]. Vaikka vesistöalueiden rajaussovellukset hyödyntävät laajalti edellä mainittujen algoritmien tuottamia hydrologisia verkkotietoja, niitä voidaan käyttää muihin hydrologisiin tehtäviin. D8 -algoritmi on käytetyin näistä menetelmistä [22], ja siksi tässä tutkimuksessa käytetyt tiedot luodaan hyödyntämällä D8 -algoritmia.

Nykyiset toteutukset

Varhaiset esimerkit [15, 20, 24] automaattisesta vesistöalueiden rajaamisesta alkavat DEM -datan generoinnin edistymisestä. Jones et ai. [16] käytti kolmioihin perustuvia maastomalleja vedenjakajan rajauksessa. Nelson et ai. [23] esitti algoritmin, joka keskittyy kolmiomuotoisiin epäsäännöllisiin verkkoihin rajaamaan vesistöalueet etsimällä niiden rajat. Tarboton [26] esitteli vesistöalueiden rajauksessa lähestymistavan, joka hyödyntää virtaussuuntia jyrkimpänä alamäkeen. Julkaisussa [19] Lin et ai. opiskeli GIS-pohjaista vedenjakajaanalyysijärjestelmää WinBasin. Vaikka WinBasin tarjoaa järjestelmän, jossa on sisäänrakennettu virtaussuunnan laskentaalgoritmi, se löytää myös vedenjakajan käyttämällä virtaussuunnan matriisia. Chu et ai. [5] introduced an alternative way of delineating watersheds precisely by taking complex land surfaces such as flats and combined puddles into account. Haag and Shokoufandeh [14], presented an algorithm to delineate watershed boundaries by, rather than discovering the internal area, marching around the edges of its corresponding region namely using Haag Shokoufandehs March (HSM) algorithm. Again Haag et al. [13] presented a new algorithm with a similar but faster approach called Watershed Marching Algorithm (WMA) in order to delineate watersheds from 2D flow direction grids. Even though they employed differentiable approaches, all these algorithms share the concept of accumulation of cell contributions across a landscape while obtaining this information from flow direction grids [3].

Various tools within geographic information systems (GIS) have been developed in order to automate this process. One of the most used watershed delineation tools comes within the Spatial Analyst extension of ArcGIS which is a commercial product. Being an open source alternative to ArcGIS, QGIS provides a free-to-use watershed delineation tool named as Watershed Basins Algorithm. While this option enables researchers to run delineation on their own data, it’s not easily accessible considering that it needs the installation of a comprehensive GIS software package into the system. Another free solution is the Geographic Resources Analysis Support System (GRASS). GRASS is an open source GIS package which can be used both through command line and user interface. This solution is relatively easier to integrate into new software systems by taking advantage of its command line application programming interface (API). Although GIS systems can be used on server-side, they may not be the optimal solution for web applications considering the computational load on the deployed server to solve the algorithm for a given dataset. One watershed delineation tool accessible on the web is the environmental Resources Assessment and Management Systems (eRAMS). eRAMS provides a cloud-based watershed delineation tool while widely depending on GDAL package’s capabilities. Considering GDAL is a software package that is not supported to run on browsers, eRAMS handles all processing on server-side including the watershed delineation. Other tools that are not as popular as those already mentioned also provide a suitable environment for watershed delineation on-demand but lack the integration to other systems [12, 21]. Albeit some studies present web-based systems [4] to delineate watersheds, they still handle this task on server-side rather than utilizing client’s computing power.

The contribution of this study is providing an optimized data format and watershed delineation algorithm for web applications. The presented algorithm is developed, tested, and benchmarked is various languages for both server-side (i.e. Python, Go, C, Node.js) and client-side (i.e. JavaScript, WebGL, WebAssembly) applications as an open source software package. An alternative parallelizable delineation algorithm is developed using WebGL to benefit from the power of Graphical Processor Units (GPU) as a general-purpose application. All implementations are open source and ready to use in web systems. All server-side implementations can easily run through the command line as both standalone tools and integrated scripts into other programmed systems. The client-side implementations can run on browsers as standalone applications and be reproduced in other web-based systems.


Control Statements

A for-loop iterates over each item in the sequence. Sometimes is desirable to stop the execution, or skip certain parts of the for-loops. Python has special statements, break , continue and pass .

A break statement will stop the loop and exit out of it

A continue statement will skip the remaining part of the loop and go to the next iteration

A pass statement doesn’t do anything. It is useful when some code is required to complete the syntax, but you do not want any code to execute. It is typically used as a placeholder when a function is not complete.


Code availability

The data extraction and parsing were done in Python 3.4 and 3.6.

The construction of address fields, the cleaning, data processing, matching with Geonames, and imputation of missing information was implemented in PostgreSQL 9.6.6. The assignment of regions and cities was done in PostGIS 2.4.

All Python and PostgreSQL code produced for this project can be accessed upon request. The PostgreSQL codes for the imputation of missing country codes and location information is available on Github (https://github.com/seligerf/Imputation-of-missing-location-information-for-worldwide-patent-data).


Menetelmät

The following is a list of available API methods

Postcode Lookup

This uniquely identifies a postcode.

Returns a single postcode entity for a given postcode (case, space insensitive).

If no postcode is found it returns "404" response code.

Bulk Postcode Lookup

Accepts a JSON object containing an array of postcodes. Returns a list of matching postcodes and respective available data.

Be sure to submit JSON requests setting Content-Type to application/json

Accepts up to 100 postcodes.

Post Data

This method requires a JSON object containing an array of postcodes to be posted, e.g.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

widesearch= (not required) Search up to 20km radius, but subject to a maximum of 10 results. Since lookups over a wide area can be very expensive, we've created this method to allow you choose to make the trade off between search radius and number of results. Defaults to false. When enabled, radius and limits over 10 are ignored.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Legacy

Note that the old style of reverse geocoding (including optional headers above) will still be supported. Nimittäin,

Bulk Reverse Geocoding

Bulk translates geolocations into Postcodes. Accepts up to 100 geolocations.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Applies a global limit parameter to all geolocation lookup objects. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Applies a global search radius to all geolocation lookup objects. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

widesearch= (not required) Applies a global widesearch parameter to all geolocation lookup objects. Defaults to `false`.

Post Data

This method requires a JSON object containing an array of geolocation objects to be POSTed. Each geolocation object accepts an optional radius (metres) and limit argument. Both default to 100m and 10 respectively. It also accepts a widesearch argument, e.g.

Optional Query Parameters

query= (not required) aliases to q=

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Postcode Validation

Convenience method to validate a postcode. Returns true or false (meaning valid or invalid respectively)

View our guide on postcode validation to see a more detailed explanation

Nearest Postcode

Returns nearest postcodes for a given postcode.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 100m. Needs to be less than 2,000m.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Postcode Autocomplete

Convenience method to return an list of matching postcodes.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Random Postcode

Returns a random postcode and all available data for that postcode.

Optional Query Parameters

outcode= (not required) Filters random postcodes by outcode. Returns null if invalid outcode.

Outward Code Lookup

Geolocation data for the centroid of the outward code specified. The outward code represents the first half of any postcode (separated by a space).

Outcode Reverse Geocoding

Returns nearest outcodes for a given longitude and latitude.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 5,000m. Needs to be less than 25,000m.

Nearest Outcode

Returns nearest outcodes for a given outcode.

Optional Query Parameters

limit= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

radius= (not required) Limits number of postcodes matches to return. Defaults to 5,000m. Needs to be less than 25,000m.

Additional Response Attributes

distance Distance in metres from specified postode

Scottish Postcode Lookup

Lookup a Scottish postcode. Returns SPD data associated with postcode. At the moment this is just Scottish Parliamentary Constituency.

Returns 404 if postcode does not exist in SPD or is not valid. For postcodes not in SPD but in ONSPD, 404 is returned with error message Postcode exists in ONSPD but not in SPD .

Terminated Postcode Lookup

Lookup a terminated postcode. Returns the postcode, year and month of termination. Returns 404 if postcode does not exist in our database of terminated postcodes or not valid.

Place Lookup

Find a place by OSGB code (e.g. "osgb4000000074564391"). Returns all available data if found. Returns 404 if place does not exist.

Place Query

Submit a place query and receive a complete list of places matches and associated data.

Optional Query Parameters

query= (not required) aliases to q=

limit= (not required) Limits number of places matches to return. Defaults to 10. Needs to be less than 100.

Random Place

Returns a random place and all associated data


Unicode and Shapefile Encodings

PyShp has full support for unicode and shapefile encodings, so you can always expect to be working with unicode strings in shapefiles that have text fields. Most shapefiles are written in UTF-8 encoding, PyShp's default encoding, so in most cases you don't have to specify the encoding. For reading shapefiles in any other encoding, such as Latin-1, just supply the encoding option when creating the Reader class.

Once you have loaded the shapefile, you may choose to save it using another more supportive encoding such as UTF-8. Provided the new encoding supports the characters you are trying to write, reading it back in should give you the same unicode string you started with.

If you supply the wrong encoding and the string is unable to be decoded, PyShp will by default raise an exception. If however, on rare occasion, you are unable to find the correct encoding and want to ignore or replace encoding errors, you can specify the "encodingErrors" to be used by the decode method. This applies to both reading and writing.