Więcej

Pobierasz metadane wektorowe i rastrowe z bazy danych PostGIS?

Pobierasz metadane wektorowe i rastrowe z bazy danych PostGIS?


używam php/postgres/postgis w aplikacji internetowej, zastanawiam się, czy możliwe jest pobranie metadanych z bazy danych dotyczących wszystkich tabel shp/geotiff, takich jak (nazwa, projekcja, typ (statek/tiff), data, opis, właściciel itp. ) już używam tabeli geometry_columns, aby uzyskać niektóre z tych danych, ale to dla mnie za mało.

używam tego zapytania:

Wybierz f_table_catalog, f_table_schema, f_table_name, f_geometry_column, coord_dimension, srid, wpisz FROM geometry_columns;

Czy te dane muszą być umieszczone w pliku (shp/tiff) przez właściciela pliku (w czasie produkcji) czy istnieje tabela zawierająca to wszystko?


Krótka odpowiedź jest w czasie produkcji.

Programy ładujące, o których wiem (na przykład shp2pgsql) załadują projekcję (prj), geometrię i atrybuty (dbf), ale rzeczy takie jak dane i właściciel pliku nie są bezpośrednio częścią specyfikacji shp, więc nie ma sposobu żeby ładowacz o nich wiedział.

W przypadku tiff, jeśli spojrzysz na kod źródłowy dla raster2pgsql, nie ma wzmianki o metadanych lub atrybutach innych niż SRID. Należy się tego spodziewać, ponieważ format tiff pozwala na tworzenie dowolnych atrybutów (metadanych) w nagłówku, więc zakodowanie korespondencji między nieznanymi atrybutami nagłówka a Postgresem byłoby problematyczne - chyba że użyłeś jakiegoś magazynu klucza/wartości, takiego jak hstore (tak jak OSM dla rzadko używanych tagów).

W każdym razie dygresję. Poza standardowymi metadanymi wymaganymi dla wielu funkcji przestrzennych, takich jak SRID, w programach ładujących shp lub tiff nie ma mechanizmu dla dowolnych metadanych ani ukrytych tabel systemowych zawierających te informacje. Trzeba by je dodać w czasie ładowania.


Wprowadzenie do bazy danych GIS

System Informacji Geograficznej (GIS) to wspomagana komputerowo metoda gromadzenia, przetwarzania, analizowania i wyświetlania danych przestrzennych. Dane te istnieją w dwóch różnych formatach cyfrowych (wektorowym lub rastrowym). W formacie wektorowym dane przestrzenne są reprezentowane jako punkty, linie lub wielokąty, z możliwością przechowywania dodatkowych atrybutów z obiektami (np. przykładowe lokalizacje, strumienie, sieci dróg lub granice polityczne). W formacie rastrowym dane są przechowywane jako ciągłe pole komórek siatki o jednakowej wielkości, w których każda komórka zawiera pojedynczą wartość (np. obrazy satelitarne lub modele wysokościowe). Stacja terenowa Uniwersytetu Kansas, za pośrednictwem Kansas Biological Survey (KBS), utrzymuje możliwości GIS przy użyciu oprogramowania ESRI ArcGIS zainstalowanego na komputerach w laboratoriach i biurach.

GIS stanowi potężne narzędzie do badania różnorodnych pytań badawczych i zarządzania zasobami naturalnymi. W stacji terenowej naukowcy korzystają z GIS, aby odpowiadać na pytania dotyczące zmian w użytkowaniu gruntów i pokrycia terenu, oceny siedlisk i innych zjawisk na poziomie krajobrazu. W dokładniejszej skali przestrzennej naukowcy wykorzystują GIS do analizowania danych z poletek doświadczalnych i siatek zajmujących się rozmieszczeniem roślinności, ruchami zwierząt i innymi tematami.

Stacja terenowa zapewnia społeczności użytkowników zestaw danych podstawowych do użytku bez ograniczeń: na przykład dostępne są gleby, topografia, granice jednostek zarządzania, obiekty, historyczna roślinność oraz obszerny zestaw zdjęć lotniczych z 1941 roku. Stacja terenowa prowadzi również bazy danych GIS dotyczące poszczególnych projektów badawczych i danych biologicznych, które są dostępne na żądanie.

Dostęp do danych można uzyskać za pośrednictwem portalu internetowego Kansas Biological Survey tutaj. Tam użyj lewego panelu bocznego, aby przeglądać zbiory danych stacji terenowej Uniwersytetu Kansas.


Zharmonizowana baza danych do śledzenia trajektorii demograficznych miast europejskich, baza danych TRADEVE (Demographic Trajectories of European Cities)

Baza danych TRADEVE zawiera następujące informacje dla europejskich miejskich stref morfologicznych (UMZ) liczących ponad 10 000 mieszkańców w 2011 r.:
- Nazwa UMZ
- Nazwa kraju
- Kod odpowiadający mapom wektorowym
- Ludność w latach 1961, 1971, 1981, 1991, 2001, 2011
- Wraz z mapami wektorowymi obwodów UMZ z lat 1961, 1971, 1981, 1991 i 2001.

Baza danych TRADEVE oparta jest na miejskich strefach morfologicznych (UMZ) (EEA, 2004). UMZ zostały wzbogacone w ESPON Database Project 2008-2014 poprzez nadanie nazwy UMZ oraz stworzenie słownika korespondencji pomiędzy UMZ a lokalnymi jednostkami administracyjnymi (LAU). Siatka gęstości zaludnienia ze Wspólnego Centrum Badawczego była pierwotnie używana do przypisywania populacji do UMZ.
Integracja czasu pochodzi z retropolacji UMZ 2000 z powrotem do 1961 r. Baza danych historycznej populacji europejskich LAU pozwoliła na przypisanie populacji do sześciu dat (od 1961 do 2011 r.) w geometrii LAU z 2012 r. Model danych dostarczył ewoluujących obwodów miejskich od retropolacji UMZ 2000 do 1961 r. Zastosowano dwa kryteria: przyległość i minimalna populacja (2000 mieszkańców) bloków. Zmiana liczby ludności w latach 2001-2011 została zarejestrowana w granicach UMZ 2000.

La base de données TRADEVE permet de suivre les informations suivantes pour les Zones Urbaines Morphologiques (UMZ) de plus de 10 000 mieszkańców w 2011 roku:
- Nom de l'UMZ
- Nom du pays
- Code associé au fond vectoriel
- Populacja w latach 1961, 1971, 1981, 1991, 2001, 2011
- ainsi que le fond vectoriel des périmètres d’UMZ pour 1961, 1971, 1981, 1991 i 2001.

La base TRADEVE s’appuie sur la base des Zones Urbaines Morphologiques (UMZ) (EOG, 2004). Dans le cadre du projet ESPON Database (2008-2014), les UMZ ont été richies de plusieurs manières: un nom leur a été attribué, un dictionnaire de korespondance entre les UMZ et les unités Administratives locales (LAU) i unété population leur a été effectée à l'aide de la grille de population du Joint Research Centre. L'intégration du temps dans TRADEVE est issue d'une rétropolation des UMZ 2000 jusqu'en 1961. Atrybucja populacji w 6 datach (od 1961 do 2011) jest zezwoleniem na wykorzystanie bazy historycznej jednostek lokalizacje administracyjne (LAU), w geometrii LAU z 2012 roku. Ewolucja obszarów miejskich i naczelna część modelu donne'ów opisująca retopolizację UMZ 2000 już w 1961 roku. minimalna populacja (2000 mieszkańców) des jednoczy administracja lokalna. Les changements de population entre 2001 et 2011 ont été enregistrés dans les limites des UMZ 2000.


Pobierz Pobierz TatukGIS Viewer 5.301.1893

Co nowego w TatukGIS Viewer 5.301.1893:

  • Naprawiono problemy z wersją 64-bitową i skrypterem w projektach intensywnie korzystających z pamięci. EDT-3359
  • Ta wersja jest oparta na jądrze deweloperskim 11.47.0.

Przeglądarka TatukGIS to zaawansowana aplikacja do mapowania GIS, która obejmuje obsługę większości formatów obrazów rastrowych i plików GIS/CAD, a także profesjonalnych projektów ArcView, MapInfo i ArcExplorer.

Obsługuje wiele formatów plików

Program zawiera wspólną funkcjonalność GIS i zapewnia szeroką gamę funkcji, które umożliwiają uwzględnienie wielu formatów plików wektorowych w jednym projekcie, organizowanie, grupowanie i ustalanie priorytetów warstw, dostosowywanie właściwości warstw, podpisów i wyglądu. mapuj zmieniające się kolory i style, dodając etykiety i dostosowując przezroczystość.

Warto zauważyć, że narzędzie obsługuje szeroką gamę formatów plików, wektorów i baz danych, takich jak JPEG2000, OSM, S57, CSV, JSON, CADRG, GeoTIFF, ESRI ArcSDE i ArcSDE Raster, OpenGIS SQL Layer, Oracle Spatial & GeoRaster, MSSQL Space Server itp. itp.
Nowe warstwy można łatwo dodawać ze zdalnego serwera (WMS, WFS lub ECWP) i wykonywać standardowe operacje topologiczne (takie jak skrzyżowania lub skrzyżowania). Dostępne są również opcje zapytań przestrzennych i wyboru. Sugestie map dostarczają informacji o dowolnym punkcie poniżej kursora myszy, a funkcja bezpośredniego linku URL pomaga łączyć kształty mapy z dowolną witryną.

Zawiera narzędzia do map i współrzędnych systemu pomiarowego

Oprócz szerokiej gamy formatów plików aplikacja zawiera zestaw narzędzi do pomiaru mapy do określania odległości, obszarów i obwodów. Posiada zaawansowane funkcje powiększania i umożliwia drukowanie standardowe lub oparte na szablonie. Dostępna jest szeroka kolekcja układów współrzędnych geograficznych, ale można również dodawać układy zdefiniowane przez użytkownika. Program zawiera automatyczne rozpoznawanie układu współrzędnych i wyświetlanie mapy w czasie rzeczywistym.

Mapowanie tematyczne, narzędzia do manipulacji warstwami pikseli, niestandardowa geometria map, filtrowanie i obsługa zapytań SQL, zaawansowane opcje etykietowania, obsługa dużych plików wektorowych, możliwości eksportu do plików PDF i ASP.NET to inne korzyści, jakie oferuje ta aplikacja.

Zaawansowane narzędzie do reprezentowania map i manipulacji danymi GIS

Pomimo swojej nazwy, TatukGIS Viewer to nie tylko proste narzędzie do otwierania i przeglądania plików GIS i CAD. Zaawansowany zestaw funkcji sprawia, że ​​jest zwycięzcą w swojej kategorii, ponieważ zapewnia kompletne narzędzie do reprezentowania wysokiej jakości map i pracy z danymi GIS.

Zapisano w

Przeglądarka obrazów rastrowych Edytor GIS Przeglądarka map GIS Widok graficzny Edycja

Dolne piasty

TatukGIS Viewer jest częścią następujących kolekcji do pobrania: Open SHP, View DCW, View SHP


Zawartość

Multimedialna baza danych (MMDB) obsługuje jeden lub więcej typów danych multimedialnych [3] (tj. tekst, obrazy, obiekty graficzne, audio, wideo, sekwencje animacji). Te typy danych są szeroko podzielone na: trzy klasy:

  • Media statyczne [3] (niezależne od czasu: obraz i obiekt graficzny).
  • Media dynamiczne [3] (zależne od czasu: audio, wideo i animacja).
  • Media wymiarowe [3] (programy 3D i komputerowe wspomaganie projektowania).

Porównanie typów danych multimedialnych Edytuj

Średni Elementy Zależność od czasu
Graficzny Wektory, regiony Nie
Obraz Piksele Nie
Audio Głośność dźwięku TAk
Wideo Obrazy rastrowe, grafika TAk

Dodatkowo, Multimedialna Baza Danych (MMDB) musi zarządzać dodatkowymi informacjami dotyczącymi rzeczywistych danych multimedialnych. Informacje dotyczą następujących elementów:

  • Dane medialne: rzeczywiste dane reprezentujące obiekt.
  • Dane formatu mediów: informacje o formacie danych multimedialnych po przejściu przez fazy akwizycji, przetwarzania i kodowania.
  • Dane słów kluczowych mediów: opisy słów kluczowych, zwykle odnoszące się do generowania danych medialnych.
  • Dane funkcji multimedialnych: dane zależne od treści, takie jak informacje o rozkładzie kolorów, rodzajach tekstur i różnych kształtach występujących na obrazie.

Ostatnie trzy typy są nazywane metadanymi, ponieważ opisują kilka różnych aspektów danych multimedialnych. Dane słów kluczowych mediów i dane funkcji mediów są wykorzystywane jako wskaźniki do celów wyszukiwania. Dane formatu mediów są używane do prezentowania pobranych informacji.

Podobnie jak tradycyjne bazy danych, Bazy Multimedialne powinny spełniać następujące wymagania:

  • Integracja
    • Pozycje danych nie muszą być duplikowane dla różnych wywołań programów
    • Oddziel bazę danych i zarządzanie od programów aplikacyjnych
    • Umożliwia jednoczesne transakcje
    • Obiekty danych mogą być zapisywane i ponownie wykorzystywane przez różne transakcje i wywołania programów
    • Kontrola dostępu i autoryzacji
    • Zapewnia spójność bazy danych między transakcjami
    • Awarie transakcji nie powinny wpływać na trwałe przechowywanie danych
    • Umożliwia łatwe wyszukiwanie danych multimedialnych

    Multimedialne bazy danych powinny mieć możliwość jednolitego zapytania o dane (dane medialne, dane tekstowe) reprezentowane w różnych formatach oraz możliwość jednoczesnego zapytania o różne źródła mediów i wykonywania na nich klasycznych operacji bazodanowych. (Obsługa zapytań)

    Powinni mieć możliwość prawidłowego pobierania obiektów multimedialnych z lokalnego urządzenia pamięci masowej. (Wsparcie przechowywania)

    Powinni oni umieć przyjąć odpowiedź wygenerowaną przez zapytanie i opracować prezentację tej odpowiedzi z punktu widzenia mediów audiowizualnych oraz mieć możliwość przedstawienia tej prezentacji. (Wsparcie prezentacji i dostawy)


    Projekt i wykonanie przestrzennej bazy danych dla nieruchomości handlowych

    1 Projekt i wykonanie przestrzennej bazy danych obrotu nieruchomościami Ewa D BI SKA, Polska Słowa kluczowe: baza danych przestrzennych, system informacji geograficznej, ujednolicony język modelowania STRESZCZENIE Rzeczoznawca majątkowy do efektywnego wykonywania swojej pracy potrzebuje szybkiego dostępu do odpowiednich informacji. Każdy geodeta gromadzi dane o nieruchomościach, które były przedmiotem obrotu rynkowego. W zależności od rodzaju badanej nieruchomości, dane mogą zawierać transakcje dotyczące nieruchomości zabudowanej, niezabudowanej lub mieszkalnej. Dodatkowo baza danych jest gromadzona dla różnych obszarów, dzielnic czy miast. Wykonując oszacowanie wartości geodeta musi przeanalizować całą bazę danych i dokonać wyboru transakcji adekwatnych do rodzaju rozpatrywanej nieruchomości, jej lokalizacji oraz w razie potrzeby zaktualizować bazę. Powyższe działania sprawiają, że bazy danych przestrzennych, które są podstawą każdego systemu informacji przestrzennej, są idealnym rozwiązaniem dla geodety. Ponadto podstawowe zadania przydzielone systemom informacji geograficznej, takie jak wprowadzanie, przechowywanie, analizowanie i opisywanie danych przestrzennych są również podstawowymi zadaniami niezbędnymi w geodezji nieruchomości. Obecnie najpopularniejszym procesem projektowania baz danych jest Computer Aided Software Engineering - CASE. Wykorzystanie odpowiednich narzędzi CASE pozwala na zwiększenie efektywności tworzenia baz danych. Logiczny model bazy danych, który może być rejestrowany za pomocą języka modelowania obiektowego Unified Modeling Language, może służyć do automatycznego generowania schematu bazy danych zgodnego ze specyfikacją. W artykule zaproponowano model bazy danych o nieruchomościach, które były przedmiotem transakcji rynkowych. Gotowy model danych zawiera klasy obiektów pozwalające na lokalizowanie osiedli niezabudowanych, zabudowanych i mieszkaniowych oraz klasy obiektów właściwe dla miejscowego planu zagospodarowania przestrzennego, dla dzielnic i obszarów. Oprócz klas obiektów zawierających dane geometryczne zaprojektowaliśmy również tabele informacji o aktach notarialnych i księgach wieczystych. Dla zdefiniowanych klas i tabel zdefiniowaliśmy również atrybuty, które są najistotniejsze w procesie geodezyjnym. Określiliśmy również metody tworzenia i wprowadzania danych oraz zaprezentowaliśmy wykorzystanie GIS w procesie geodezyjnym na etapie wprowadzania danych i później zarządzania bazą danych.) 1/8

    2 Projekt i wykonanie przestrzennej bazy danych nieruchomości handlowych Ewa D BI SKA, Polska 1. WPROWADZENIE Rzeczoznawca majątkowy potrzebuje szybkiego dostępu do odpowiednich informacji, aby skutecznie wykonywać swoją pracę. Każdy geodeta gromadzi dane o nieruchomościach, które były przedmiotem obrotu rynkowego. W zależności od rodzaju badanej nieruchomości, dane mogą zawierać transakcje dotyczące nieruchomości zabudowanej, niezabudowanej lub mieszkalnej. Dodatkowo baza danych jest gromadzona dla różnych obszarów, dzielnic czy miast. Wykonując oszacowanie wartości geodeta musi przeanalizować całą bazę danych i dokonać wyboru transakcji adekwatnych do rodzaju rozpatrywanej nieruchomości, jej lokalizacji oraz w razie potrzeby zaktualizować bazę. Powyższe działania sprawiają, że bazy danych przestrzennych, które są podstawą każdego systemu informacji przestrzennej, są idealnym rozwiązaniem dla geodety. 2. DEFINICJA BAZY DANYCH PRZESTRZENNYCH I SYSTEMÓW INFORMACJI GEOGRAFICZNYCH Baza danych to zbiór zintegrowanych danych z pewnej dziedziny. Baza danych przestrzennych jest rodzajem bazy danych poszerzonej o czynnik przestrzenny, co oznacza, że ​​baza zawiera zapis geometrii obiektów poza opisowymi atrybutami obiektów. Dane przestrzenne należy rozumieć jako dane odnoszące się do powierzchni Ziemi (Bielecka 2006). Bazy danych przestrzennych są podstawowym elementem systemów informacji geograficznej (GIS). GIS to system do tworzenia, przechowywania, analizy, modernizacji i zarządzania danymi przestrzennymi (Ga dzicki 2001). Potrzebuje sprzętu, specjalistycznego oprogramowania oraz wykształconej grupy ludzi, która obsługiwała wspomniane komponenty. Dobra organizacja i współpraca wymienionych elementów może spowodować oszczędność czasu i kosztów pracy. Aby system działał poprawnie niezbędna jest obecność wszystkich elementów, jednak dane wydają się być najważniejszym elementem. Bez prawidłowych danych, na odpowiednim poziomie szczegółowości i dokładności, nawet najlepiej wykształcona grupa ludzi i wyspecjalizowane oprogramowanie nie może udzielić odpowiedzi na zadane przez użytkownika pytanie, takie jak: Gdzie jest ul. Szeroka w Krakowie? Lub jakie parcele znajdują się w sąsiedztwie parceli numer 256? Baza danych decyduje o zakresie możliwości zastosowania GIS. Dlatego bardzo ważny jest etap tworzenia bazy danych. Właściwy dobór klasy cech do opisu wybranego fragmentu świata rzeczywistego na etapie projektowania projektu jest ważny nie tylko dla niezbędnego utrzymania zakresu informacyjnego systemu, ale ma również wpływ na efektywność późniejszego zarządzania dane (Makowski 2005). 2/8

    3 3. PROJEKT BAZY DANYCH Do ewidencji projektu bazy danych nieruchomości wykorzystano Microsoft Office Visio 2003. Visio to oprogramowanie należące do narzędzi CASE. CASE oznacza Computer-Aided Software Engineering i jest rodzajem oprogramowania, które usprawnia proces projektu i charakteryzuje się zaawansowanymi narzędziami do edycji grafiki. Narzędzia CASE mogą wykorzystywać różne techniki wizualizacji projektów. Jednym z najczęściej używanych jest Unified Modeling Language (UML). UML jest obecnie najpopularniejszym standardem używanym do modelowania obiektowego. Główną ideą UML jest umożliwienie za pomocą prostych środków stworzenia graficznego modelu prezentującego dowolny fragment rzeczywistości. To bardzo dobre narzędzie do dokładnego wyrażania myśli w postaci graficznego modelu. Notacja UML to zestaw czytelnych symboli i oznaczeń, które mogą być zrozumiane przez każdego, kto ma minimalny poziom wiedzy z zakresu informatyki. W proponowanym modelu przestrzennej bazy danych (rys. 1) zaplanowano klasy cech dla osiedli mieszkaniowych, takich jak tereny zabudowane, niezabudowane i mieszkalne. Wyżej wymienione rodzaje nieruchomości są najczęściej spotykane na rynku nieruchomości. Biorąc pod uwagę fakt, że sugerowana baza danych jest w fazie rozwoju, pominięto inne rodzaje nieruchomości. Źródłem informacji o charakterze przestrzennym według wyceny nieruchomości dla geodetów jest kataster gruntów i budynków (LBC). Podstawowym i najważniejszym obiektem powierzchniowym w LBC jest paczka. Działkę można określić jako ciągły obszar gruntu położony w granicach jednej jednostki, jednorodny pod względem prawnym, oddzielony od otoczonego granicami (Hycner 2007). W związku z powyższym w proponowanym modelu bazy danych działka jest jednocześnie główną klasą obiektów i na tej podstawie można określić położenie działek zabudowanych i niezabudowanych. Istnieje wyraźne podobieństwo pomiędzy klasyfikacją prawa spadkowego zabudowanego i niezabudowanego, ponieważ w obu przypadkach prawem głównym jest prawo użytkowania wieczystego lub prawo użytkowania wieczystego. Natomiast tereny mieszkalne charakteryzują się wyraźną odmiennością w stosunku do wyżej wymienionych typów nieruchomości. Głównym prawem dla terenów mieszkaniowych nie jest prawo własności, ale prawo własności do lokalu mieszkalnego, dlatego powiązanie lokalizacji mieszkalnej z działką nie byłoby wystarczającą informacją. W sytuacji, gdy na jednej działce jest wiele budynków, jeden budynek może być położony korzystniej, a drugi mniej, co może mieć wpływ na ostateczną wartość nieruchomości. W związku z tym powierzchnia mieszkalna w modelu bazy danych została powiązana z klasą obiektów Budynek, dzięki czemu betonowa powierzchnia mieszkalna jest zapisywana we właściwym położeniu w przestrzeni - budynek. 3/8

    4 Promesa -TransactionDate: esrifieldtypedate -UsableFloorage_m2: esrifieldtypedouble -TenureTypes: D_TenureTypes -PirceOfLandAndDwell: esrifieldtypeinteger -Adderss: esrifieldtypestring -Building_ID: esrifieldtypestring 1 .. ND_DwellArea -NoNotDeed: esrifieldtypestring OwnerToDwell -Owner_ID: esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle OwnerToBuilding -Owner_ID: esrifieldtypestring -Building_ID : esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle 1 Przestrzennego :: Budynek -Building_ID: esrifieldtypestring -TenureTypes: D_FunkcjaBud -BuildingYear: esrifieldtypeinteger -Budowa: esrifieldtypestring -UsableFloorage: esrifieldtypeinteger -NoFloors: esrifieldtypedouble -street: esrifieldtypestring -NoHouse: esrifieldtypestring Właściciel -Owner_ID: esrifieldtypestring -OwnType : Domain Spatial::Parcel -ParcelArea : esrifieldtypesingle -PriceBuildingAndParcel : esrifieldtypeinteger -BuildingQuant : esrifieldtypeinteger -NoLandProperty : esrifieldtypeinteger -NoDe velopedProperty: esrifieldtypeinteger -NoMortageRegister: esrifieldtypestring ND_Parcel -NoNotDeed: esrifieldtypestring 1 .. OwnerToParcel 0 .. -Owner_ID: esrifieldtypestring -ProcentOwned: esrifieldtypesingle LandProperty -NoLandProperty: esrifieldtypeinteger -TransactionData: esrifieldtypedate -TypeOwnership: Domena -ParcelsArea: esrifieldtypedouble -Pirce: esrifieldtypeinteger -address : esrifieldtypestring NotarialDeed -NoNotDeed: Rep. esrifieldtypestring -Seller: domena -Buyer: domena Price: esrifieldtypeinteger -PartSharedArea: esrifieldtypestring -NoMortageRegister: esrifieldtypestring -SpecialTermsOfSales: esrifieldtypestring MR_ND -NoMortageRegister: esrifieldtypestring -NoNotDeed: esrifieldtypestring DevelopedProperty -NoDevelopedProp: esrifieldtypeinteger -TransactionData: esrifieldtypedate -NoParcels : esrifieldtypestring -Area_m2 : esrifieldtypedouble -Price : esrifieldtypedouble -TypeOwnership : Domain -Address : esrifieldtypestring MortageRegister -No MortageRegister : esrifieldtypestring -TypeOfOwnership : esrifieldtypestring -ParcelaArea : esrifieldtypedouble -LimitedRightInProperty : esrifieldtypestring -PartSharedArea : esrifieldtypestring Źródło: zasoby własne 4/8

    5 Pomieszczenie jest definiowane jako tabela, a nie jako klasa elementów, w której obiekty mają atrybuty przestrzenne. Uzyskanie informacji o lokalizacji pomieszczenia będzie możliwe poprzez zdefiniowaną relację w tabeli o nazwie Pomieszczenie i klasę obiektów Budynek. Możliwe są dwa rodzaje relacji: proste i złożone. Relacje proste to relacje między dwoma lub większą liczbą obiektów w bazie danych, które istnieją niezależnie od siebie. W przypadku relacji złożonej czas życia jednego obiektu kontroluje czas życia powiązanych z nim obiektów. Praktyczne zastosowanie związku złożonego może dotyczyć np. wyburzeń budynków, w których znajdują się mieszkania. Gdy usuniemy wyburzony budynek z rekordu bazy danych, automatycznie zostaną również usunięte wszystkie mieszkania związane z budynkiem. W schemacie bazy danych dla nieruchomości w obrocie, gdzie im więcej transakcji, tym lepsza relacja nie byłaby dobrym wynikiem. Dlatego relacja między Budynkiem a Obietnicą jest definiowana jako prosta relacja. Jeśli jednak taka sytuacja wystąpi, użytkownik będzie miał dostęp do wszystkich transakcji dotyczących nieistniejących mieszkań, ale nie ma możliwości zlokalizowania na mapie budynku, w którym kiedyś znajdowały się mieszkania. Aby zaprojektowana baza danych była w pełni funkcjonalna, zdefiniowano tabele o nazwach AD i RD dla informacji z aktów poświadczonych i rejestrów czynów. W modelu bazy danych znajdują się klasy obiektów o nazwach Drogi i MPZP, co pozwala na przechowywanie informacji o drogach i Planach Zagospodarowania Przestrzennego w jednej bazie danych. Jednak wprowadzenie danych wektorowych dla klasy LSDP może być trudne. W dalszej części artykułu przedstawiono propozycję rozwiązania tego problemu. Na zakończenie opisu projektowania bazy danych warto dodać, że projekt ten nie był konsultowany z rzeczoznawcami majątkowymi. W wyniku tego każda klasa obiektów zdefiniowała najważniejsze atrybuty do oszacowania wartości. Zaproponowany zakres opisywanych informacji nie jest jednak ostateczny, gdyż schemat modelu UML umożliwia jego wielokrotne wykorzystanie i swobodne modyfikowanie obiektów i atrybutów. Dzięki temu przestrzenna baza danych analizowanych nieruchomości może być dopasowana do potrzeb i dyspozycji geodety. 4. WDROŻENIE BAZY DANYCH SPATAIL Po fazie projektowania model został sprawdzony za pomocą makra Semantics Checker. Kolejnym krokiem było automatyczne wygenerowanie pustej geobazy w ArcGIS. Proces ten został udokumentowany w raporcie. Przygotowanie geobazy do użytku geodetów obejmuje import danych przestrzennych o dzielnicach, sieci drogowej, planach zagospodarowania przestrzennego, działkach i budynkach. System ArcGIS pozwala na import danych z wielu formatów takich jak.shp,.dgn,.dwg i.dxf. Tak przygotowana baza danych musi być kompletna z informacjami o transakcjach. Z pogłębionego wniosku wynika, że ​​większość geodetów gromadzi dane o nieruchomościach w programie Microsoft Excel. Wielu z nich korzysta również z oprogramowania WALOR. WALOR to profesjonalne narzędzie dla rzeczoznawców. Rejestruje dane w programie Microsoft Access, ale użytkownik może korygować dane tylko przez interfejs oprogramowania lub eksport do formatu xls. Konwersja z formatu XLS do geobazy jest możliwa za pomocą średniego formatu dbase. Zdefiniowane w schemacie bazy danych relacje pomiędzy klasami obiektów i tabelami umożliwiają ostateczną integrację danych. 5/8

    6 5. ZASTOSOWANIE GIS DO WYCENY Baza danych nieruchomości w GIS jest idealnym źródłem informacji przestrzennej dla geodetów potrzebujących informacji do wyceny. Każde oprogramowanie należące do grupy określanej jako desktop GIS posiada narzędzia do wyszukiwania, sortowania i analizowania opisanych i geograficznych informacji w geobazie. Poniżej opisano, w jaki sposób możemy wykorzystać utworzoną bazę danych w systemie ArcGIS. ArcGIS umożliwia wyszukiwanie danych, a później selekcję rekordów w bazie danych poprzez budowanie wyrażeń SQL (rys. 2). Możemy używać operatorów porównania, takich jak: równy (=), nierówny (<>), większy niż (>), mniejszy niż (<), większy lub równy (>=), mniejszy lub równy (<=), operatory logiczne jak AND, OR, NOT i operatory arytmetyczne, np. WYBIERZ z Promise GDZIE: [PULokalu_m2] > 40 AND [PULokalu_m2] < 60 AND [DataTransakcji] < AND [DataTransakcji] > Wyniki selekcji mogą być sortowane w jednej lub kilku kolumnach rejestrowanych w raportach jak również w nowych klasach obiektów lub tabele. Ponadto każdy rekord w tabeli nieprzestrzennej, np. Promise, DevelopedEstate, można zlokalizować na mapie dzięki specjalnym narzędziom i wcześniej zdefiniowanym relacjom. Lokalizacja obiektu odbywa się pojedynczo, tj. dla każdego rekordu indywidualnie. Jest to duże ograniczenie, ponieważ dla tych rekordów nie da się przeprowadzić analiz przestrzennych. W takim przypadku najlepszym rozwiązaniem jest geokodowanie tabel: Promise, UndevelopedEstate i DevelopedEstate. Geokodowanie to proces przypisywania lokalizacji, zwykle w postaci wartości współrzędnych, do adresu poprzez porównanie opisowych elementów lokalizacji w adresie z tymi, które znajdują się w materiale referencyjnym (Pomoc ArcGIS Desktop). Wynikiem procesu geokodowania jest nowa klasa elementów punktowych. Każdy punkt ma te same atrybuty, co powiązany rekord w tabeli. Reprezentacja każdej transakcji w postaci punktu, który ma współrzędną XY, umożliwia wybór według lokalizacji podczas zbierania danych przez geodetę. Selekcja według lokalizacji pozwala na selekcję obiektów na podstawie ich położenia względem innych cech, np. Rys. 2. Okno dialogowe Wybierz według atrybutów. Źródło: środki własne znajdują się w odległości, są całkowicie wewnątrz, zawierają. Choć czasami samo wyświetlenie transakcji na mapie może pokazać ich wzajemne relacje i ich zależność od innych obiektów w sąsiedztwie (ryc. 3.). Najważniejsze są relacje przestrzenne, które są niewidoczne podczas rewizji danych zapisanych w tabelach. 6/8

    7 Rys. 3. Lokalizacja i identyfikacja wybranych atrybutów nieruchomości. Źródło: zasoby własne GIS organizuje dane geograficzne w szereg warstw tematycznych i tabel. Umożliwia nakładanie warstw w dowolnej kolejności. Idealnie byłoby, gdyby wszystkie warstwy wyświetlane na mapie były wektorami, ale rzeczywistość jest inna i w Polsce geodeci muszą pracować z rastrami, co często odbywa się zgodnie z MPZP. W przypadku tych danych możemy zastosować georeferencję, czyli przyporządkować współrzędne ze znanego układu odniesienia do strony współrzędnych rastra (obrazu) lub mapy planarnej. Wystarczy, że dane rastrowe mogą być wyświetlane, odpytywane i analizowane z innymi danymi geograficznymi. Na koniec użytkownik decyduje, które warstwy będą wyświetlane i jak dane będą wizualizowane na mapie. W końcu wystarczy jedno spojrzenie geodety na mapę, aby odpowiedzieć na pytania: w której jednostce znajduje się wyceniana nieruchomość? Jakie są numery kolejnych jednostek? Czy istnieje LSDP i na czym polega? 7/8

    8 6. PODSUMOWANIE Przedstawiony w artykule model bazy danych jest wstępną propozycją. Proponowana klasa obiektów oraz jej atrybuty mogą być modyfikowane. Autor zdaje sobie sprawę, że proponowana baza danych w ArcGIS nie jest wygodna dla osób, które nigdy nie miały styczności z desktopowym GISem. Dlatego autor pracuje nad stworzeniem aplikacji, która ułatwiłaby korzystanie z bazy dla nieruchomości będących w obrocie. ODNIESIENIE Bielecka E Systemy informacji geograficznej. Teoria i zastosowania. Wyd. PJWSTK, Warszawa Ga dzicki J Leksykon geomatyczny. Wyd. PTIP. Warszawa Hycner R Notatki z wykładu: Podstawy katastru i zarządzania nieruchomościami, rok akademicki 2007/08 Kucharska-Stasiak E Nieruchomo w gospodarce rynkowej. Wyd. PWN. Warszawa Makowski System informacji topograficznej kraju. Wyd. PW. Warszawa. - ArcGIS Desktop Pomoc KONTAKT Pani Akademia Górniczo-Hutnicza Katedra Geomatyki Al. Mickiewicza Kraków POLSKA Tel Faks /8


    Baza danych geograficznych

    Bazę danych GEOGRAFICZNYCH można zdefiniować jako katalog przechowujący dane, do których istnieją odniesienia przestrzenne. Te bazy danych są zbiorami podobnych danych, które są powiązane ze sobą poprzez lokalizację, strukturę lub typ danych lub wspólny cel bazowy.

    Bazy danych geograficznych można podzielić na dwa główne koncepcje danych, graficzne i niegraficzne. Dane niegraficzne to dane, które nie „opisują” ani nie „definiują” obrazów graficznych ani funkcji mapy. Istnieją cztery typy danych niegraficznych: atrybuty, dane z odniesieniami geograficznymi, relacje przestrzenne i indeksy geograficzne. Ogólnie rzecz biorąc, atrybuty danych niegraficznych opisują poszczególne cechy mapy lub są połączone z elementami graficznymi za pomocą identyfikatorów lub geokodów. Przykład identyfikatora lub geokodów można wykorzystać do opisania przedmiotów lub działań w lokalizacji geograficznej, takich jak pozwolenia na budowę, raporty z wypadków lub rejestry podatkowe. Dane niegraficzne w geograficznej bazie danych mogą przybrać formę indeksu geograficznego lub służyć do opisu relacji przestrzennej.

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

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

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

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


    Create Bathymetric and Port ENCs easily within an integrated system

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

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

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

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

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

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

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

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

    What is your data challenge?

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

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

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

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


    Obejrzyj wideo: Webinar Jak przejść na PostgreSQL i PostGIS z komercyjnych baz danych?