Suite

Créer des points à partir d'une variable sans long/lat en utilisant MapBasic ?


Quelqu'un peut-il m'aider à créer un point sans long/lat dans mapbasic si j'ai une table avec un entier variable.

J'aurai un menu contextuel pour ce tableau et chaque fois que j'en sélectionnerai un, il créera des points également séparés (10 m ou 15 m) les uns des autres (séparés verticalement) et nommera chaque point avec le suffixe du nombre de points créés… ex. Loc_1_1, Loc_1_2… jusqu'à Loc_1_10 (si je choisis la première ligne).

La carte de vue ressemblerait à ci-dessous,


Quelques idées que vous voudrez peut-être rechercher ou examiner.

Vous voulez d'abord obtenir l'objet à partir de l'objet actuellement sélectionné, le nom et lire le nombre de copies que vous souhaitez créer :

Extraire le premier à partir de la sélection oPoint = Selection.OBJ nCount = Selection.Counts sName = Selection.Name

La prochaine chose est de créer les copies. Ici, je les insère dans une table temporaire que vous devez également créer. Dans le code ci-dessous, je décale le point actuel de 100 mètres au nord. Le premier est décalé de 100 mètres, le second est décalé de 200 mètres et ainsi de suite

For i = 1 To nCount Insérer dans les valeurs TEMP_TABLE (NAME, OBJ) (sName & "_" & i, Offset(oPoint, 90, i * 100, "m") Suivant

Comment insérer dans la variable TABLE ?

Je veux stocker 2 points de coordonnées (latitude, longitude) dans une variable de table.

Msg 102, niveau 15, état 1, ligne 2 Syntaxe incorrecte près de '@coordinates'.

Le résultat de la requête select :

Comment puis-je stocker les valeurs dans le type de données de la table ?

J'ai exécuté la requête SELECT @@VERSION et j'ai obtenu le résultat :

Microsoft SQL Server 2016 (RTM) - 13.0.1601.5 (X64) 29 avril 2016 23:23:58 Copyright (c) Microsoft Corporation Standard Edition (64 bits) sur Windows 10 Entreprise 6.3 (Build 16299 : )


Modélisation d'un pendule de Foucault

Cet exemple montre comment modéliser un pendule de Foucault. Le pendule de Foucault a été conçu par le physicien français Léon Foucault. Il s'agissait de prouver que la Terre tourne autour de son axe. Le plan d'oscillation d'un pendule de Foucault tourne tout au long de la journée en raison de la rotation axiale de la Terre. Le plan d'oscillation complète un cercle entier dans un intervalle de temps T, qui dépend de la latitude géographique.

Le pendule le plus célèbre de Foucault a été installé à l'intérieur du Panthéon de Paris. Il s'agissait d'une sphère métallique de 28 kg attachée à un fil de 67 mètres de long. Cet exemple simule un pendule de 67 mètres de long à la latitude géographique de Paris.

Modèle Simulink®

La façon la plus simple de résoudre le problème du pendule de Foucault dans Simulink® est de construire un modèle qui résout les équations différentielles couplées du système. Ce modèle est illustré à la figure 1. Les équations qui décrivent le pendule de Foucault sont données ci-dessous. Pour plus de détails sur la physique du modèle et la dérivation de ces équations, voir Analyse et physique.

Ouverture du modèle

Tapez sldemo_foucault dans la fenêtre de commande MATLAB® pour ouvrir ce modèle. Ce modèle enregistre les données de simulation dans la variable sldemo_foucault_output . Les signaux enregistrés ont un indicateur bleu. Pour plus d'informations, consultez Configurer un signal pour la journalisation.

Figure 1: Le modèle du pendule de Foucault

Conditions initiales

Ce modèle charge les constantes et les conditions initiales à partir du fichier sldemo_foucault_data.m. Le contenu de ce fichier est présenté dans le tableau 1 ci-dessous. Vous pouvez modifier les paramètres de simulation directement dans l'espace de travail MATLAB. L'amplitude initiale du pendule doit être petite par rapport à la longueur du pendule, car les équations différentielles ne sont valables que pour de petites oscillations.

Tableau 1: Conditions initiales

Exécution de la simulation

Appuyez sur le bouton "Play" sur la barre d'outils dans la fenêtre du modèle pour exécuter la simulation. La simulation utilisera un solveur rigide à pas variable, ode23t. Il simulera un pendule de Foucault pendant 3600 secondes (vous pouvez modifier le temps de simulation). Le modèle utilise une tolérance relative par défaut RelTol = 1e-6 .

Figure 2: Résultats de la simulation du pendule de Foucault (temps de simulation de 3600 sec)

Résultats

Les résultats de la simulation sont présentés dans la figure 2 ci-dessus. La simulation calcule les coordonnées x et y du pendule, ainsi que les composantes de vitesse x et y du pendule.

Le plan d'oscillation du pendule effectue un balayage à 360 degrés en plus de 24 heures. La période de balayage est fonction de la latitude géographique lambda (voir la dérivation dans Analysis and Physics ).

Figure 3: Le bloc Animation montre de combien le plan d'oscillation du pendule tourne en une heure

Après avoir exécuté la simulation, double-cliquez sur le bloc d'animation pour animer les résultats.

Remarque : La partie "Animate Results" de l'exemple nécessite Signal Processing Toolbox™. Double-cliquer sur le bloc d'animation provoquera une erreur s'il n'est pas installé. Toutes les autres parties de l'exemple fonctionneront correctement sans la boîte à outils de traitement du signal.

Le fichier sldemo_foucault_animate.m trace la position du pendule à différents moments. Vous pouvez clairement voir comment le plan d'oscillation du pendule tourne.

Remarque : Si vous exécutez la simulation avec une tolérance relative élevée, le résultat sera numériquement instable sur une longue période de temps. Assurez-vous que vous utilisez un solveur à pas variable rigide. En savoir plus sur l'instabilité numérique des problèmes rigides et les performances du solveur dans l'exemple "Exploring Variable-Step Solvers Using a Stiff Model".

Fermeture du modèle

Fermez le modèle. Effacer les données générées.

Analyse et physique

Cette section analyse le pendule de Foucault et décrit la physique qui le sous-tend. Le pendule peut être modélisé comme une masse ponctuelle suspendue à un fil de longueur L . Le pendule est situé à la latitude géographique lambda. Il est commode d'utiliser les référentiels représentés sur la figure 4 : le référentiel inertiel I (par rapport au centre de la Terre) et le référentiel non inertiel N (par rapport à un observateur à la surface de la Terre). Le référentiel non inertiel accélère sous l'effet de la rotation.

Figure 4 : Les cadres inertiels et non inertiels du problème

Le point O est l'origine du référentiel non inertiel N. C'est le point à la surface de la terre sous le point de suspension du pendule. Le référentiel non inertiel est choisi de telle sorte que l'axe z pointe loin du centre de la Terre et est perpendiculaire à la surface de la Terre. L'axe des x pointe vers le sud et l'axe des y vers l'ouest.

Comme mentionné dans l'introduction, le plan d'oscillation d'un pendule de Foucault tourne. Le plan d'oscillation effectue une rotation complète dans le temps Trot donné par la formule suivante, où Tday est la durée d'un jour (c'est-à-dire le temps qu'il faut à la Terre pour tourner une fois autour de son axe).

Le facteur sinus nécessite une discussion plus approfondie. On suppose souvent à tort que le plan d'oscillation du pendule est fixe dans le référentiel inertiel par rapport au centre de la Terre. Ceci n'est vrai qu'aux pôles nord et sud. Pour éliminer cette confusion, pensez au point S (voir Figure 4), où le pendule est suspendu. Dans le repère inertiel I, le point S se déplace sur un cercle. Le pendule bob est suspendu à un fil de longueur constante. Pour simplifier, ignorez le frottement de l'air. Dans le référentiel inertiel I, il n'y a que deux forces qui agissent sur le bob - la tension du fil T et la force gravitationnelle Fg .

Le vecteur r donne la position du pendule bob, B (voir figure 4). La deuxième loi de Newton stipule que la somme de toutes les forces agissant sur un corps est égale à la masse multipliée par l'accélération du corps.

Tout au long de cette démonstration, les points désignent les dérivées temporelles, les flèches désignent les vecteurs, les majuscules désignent les vecteurs unitaires (i, j et k le long des axes x, y et z). Un point au-dessus de la flèche vectorielle indiquait la dérivée temporelle du vecteur. Une flèche au-dessus du point indiquait le vecteur de la dérivée temporelle. Voir la différence entre l'accélération totale et l'accélération radiale ci-dessous.

L'accélération de la gravité pointe vers le centre de la terre (direction z négative).

Décomposer le terme d'accélération :

Les dérivées temporelles des vecteurs unitaires apparaissent car le référentiel non inertiel N tourne dans l'espace. Cela signifie que les vecteurs unitaires i, j et k tournent dans l'espace. Leurs dérivées temporelles sont données ci-dessous. Omega est la vitesse angulaire de révolution de la Terre autour de son axe. Le scalaire Omega est la valeur de la vitesse angulaire. L'Oméga vectoriel est le vecteur vitesse angulaire. Sa direction est déterminée par la règle de la main droite.

Réécrivez la dérivée temporelle du vecteur r par rapport à Omega.

De même, exprimez la dérivée seconde du vecteur r.

Pour simplifier cette équation, supposons que Omega pour la Terre est très petit. Cela nous permet d'ignorer le troisième terme de l'équation ci-dessus. En fait, le deuxième terme (qui est déjà beaucoup plus petit que le premier terme) est supérieur de quatre ordres de grandeur au troisième terme. Cela réduit l'équation à la forme suivante :

La deuxième loi de Newton peut être écrite et décomposée en composants x,y et z comme suit :

L'amplitude angulaire des oscillations est faible. Par conséquent, nous pouvons ignorer la vitesse verticale et l'accélération verticale (z-dot et z-double-dot). Les composantes de tension des cordes peuvent être exprimées à l'aide d'approximations aux petits angles, ce qui simplifie également considérablement le problème en le rendant bidimensionnel (voir ci-dessous).

Équations différentielles caractéristiques

Enfin, la physique du problème peut être décrite par le système d'équations couplées donné ci-dessous. Les coordonnées x et y spécifient la position du pendule telle que vue par un observateur sur Terre.

Solution analytique (approximative)

Ce qui suit est une solution analytique au problème du pendule de Foucault. Malheureusement, ce n'est pas exact. Si vous essayez de substituer la solution analytique dans les équations différentielles, les termes non annulés de l'ordre Omega au carré resteront. Cependant, étant donné qu'Omega est très petit, nous pouvons ignorer les termes non annulés à des fins pratiques.

Le système d'équation différentielle réel est asymétrique

Pendant la dérivation, les termes impliquant Omega au carré ont été ignorés. Cela a entraîné une symétrie xy dans les équations différentielles. Si les termes au carré d'Oméga sont pris en considération, le système d'équations différentielles devient asymétrique (voir ci-dessous).

Vous pouvez facilement modifier le modèle de pendule de Foucault actuel pour tenir compte des équations différentielles asymétriques. Modifiez simplement les blocs Gain correspondants qui contiennent g/L et ajoutez l'expression nécessaire. Ce changement introduira une très petite correction globale au résultat numérique.


Créer des points à partir d'une variable sans long/lat en utilisant MapBasic ? - Systèmes d'information géographique

Consortium universitaire pour la science de l'information géographique

PRÉFACE

Dans de telles circonstances, les mécanismes qui établissent les priorités de financement deviennent cruciaux. Traditionnellement, les priorités de financement de la recherche ont été établies par un processus complexe qui tente d'équilibrer la curiosité intellectuelle avec la nécessité de résoudre des problèmes immédiats et pratiques, et d'assurer la santé future de l'industrie grâce à l'invention. L'une des composantes les plus importantes de ce mécanisme est le rôle joué par les scientifiques eux-mêmes. Alors que la société dans son ensemble doit déterminer l'importance de nombreux problèmes, les scientifiques sont très bien équipés pour estimer la probabilité qu'un problème donné puisse être résolu par la recherche, et les ressources nécessaires pour le faire. Les scientifiques ont donc un rôle important à jouer en aidant à définir les priorités de la recherche et la portée de l'agenda scientifique. Ainsi, bien que les décisions finales sur l'allocation des fonds publics soient toujours prises par les gouvernements agissant au nom des citoyens, il est essentiel que les scientifiques soient impliqués dans le dialogue qui précède l'allocation des ressources limitées qui seront disponibles pour la recherche future.

En 1995, après plusieurs années de discussions informelles, un groupe d'universités de recherche américaines, de laboratoires nationaux et de sociétés savantes a formé l'University Consortium for Geographic Information Science (UCGIS). Le terme « information géographique scientifique » est récemment apparu comme un terme générique acceptable pour les problèmes fondamentaux entourant la capture, l'interprétation, le stockage, l'analyse et la communication efficaces de l'information géographique - des sujets qui sont devenus de plus en plus importants avec la popularité des sciences géographiques. systèmes d'information (SIG), le système de positionnement global (GPS), la télédétection par satellite et les technologies d'information géographique connexes. Les scientifiques de l'information géographique étudient comment les gens utilisent l'information géographique dans la goniométrie développer des techniques pour mesurer l'exactitude de l'information géographique trouver de meilleures façons de représenter l'information géographique dans les ordinateurs numériques développer les normes qui permettent aux ordinateurs d'échanger des informations géographiques malgré les différences dans les formats du système et rechercher de nombreux d'autres questions importantes.

Les membres de l'UCGIS combinent leurs forces dans un éventail de disciplines. Afin d'être admissible à l'adhésion, une institution doit démontrer qu'elle a pris un engagement important dans la recherche en science de l'information géographique, que l'engagement s'étend à un certain nombre de disciplines et que des mécanismes de coordination et de coopération existent. De plus amples informations sur UCGIS peuvent être trouvées en accédant à son site Web, http://www.ucgis.org.

Un objectif important de l'UCGIS est le développement d'un ensemble de priorités de recherche pour la science de l'information géographique. En conséquence, en juin 1996, les délégués des 29 institutions de recherche qui étaient alors membres de l'UCGIS se sont réunis à Columbus, Ohio, pour mener à bien un processus consensuel de développement d'un programme de recherche prioritaire. Avant la réunion, chaque institution a eu la possibilité d'identifier cinq sujets, sur la base de discussions entre les scientifiques de l'information géographique sur chaque campus. À Columbus, ces sujets initiaux ont été clarifiés, fusionnés, étendus et affinés. Les délégués ont ensuite voté pour identifier la liste finale. Après la réunion, des groupes de travail ont encore affiné les sujets, les ont formalisés selon un format standard et les ont soumis à un comité éditorial.

Cet article présente un résumé des priorités de recherche qui ont émergé de ce processus. L'UCGIS considère le programme de recherche de l'organisation comme un document dynamique en constante évolution. Dans sa forme initiale, il ne représente que les points de vue de la communauté des chercheurs, et n'est donc que la première étape d'un dialogue qui impliquera le plus grand nombre d'autres acteurs dans le processus national de priorisation. De plus, la communauté des chercheurs elle-même est susceptible de souhaiter modifier l'agenda, à mesure que la science évolue et que l'on en sait plus sur les problèmes fondamentaux associés à l'information géographique. Néanmoins, nous pensons qu'il est important que les priorités de recherche de l'UCGIS soient publiées sous la forme de cet article, afin de les rendre accessibles au plus large public possible, et de faire avancer le processus de dialogue le plus rapidement possible. L'UCGIS prévoit un certain nombre d'autres activités dans les mois à venir pour stimuler ce dialogue, et espère qu'autant de contributions que possible seront reçues des autres parties prenantes. Comment, par exemple, ces priorités correspondent-elles à celles des agences gouvernementales fortement engagées dans l'information géographique, ou à celles de l'industrie des logiciels SIG ? Comment s'accordent-ils avec ceux des scientifiques des disciplines qui utilisent les technologies de l'information géographique, plutôt que d'étudier ses enjeux fondamentaux ?

Certaines personnes ont joué un rôle important dans l'élaboration de cet article. Des rôles clés dans l'organisation de la réunion Columbus sur laquelle il est basé ont été joués par plusieurs membres du comité de recherche de l'UCGIS : David Mark, State University of New York at Buffalo (président) John Bossler, Ohio State University Jerome Dobson, Oak Ridge National Laboratory Max Egenhofer, Université du Maine George Hepner, Université de l'Utah Donna Peuquet, Université d'État de Pennsylvanie et Dawn Wright, Université d'État de l'Oregon. L'UCGIS reconnaît également les contributions des délégués à la réunion Columbus, les groupes de travail qui ont contribué à l'élaboration de chaque sujet et les projets de livres blancs sur lesquels ce document est basé, les directeurs de l'UCGIS et les membres du comité éditorial de l'agenda de recherche : Earl Epstein, Ohio State University Michael Goodchild, University of California, Santa Barbara (coprésident) Carolyn Hunsaker, Oak Ridge National Laboratory (coprésident) John Radke, University of California, Berkeley Bill Reiners, University of Wyoming et Alan Saalfeld, Université d'État de l'Ohio. Les commentaires sur ce document sont invités. Ils doivent être adressés au président de l'UCGIS (actuellement William Craig, Université du Minnesota), par courrier électronique à [email protected]

INTRODUCTION

Le traitement de l'information géographique a toujours soulevé des questions de nature scientifique. La science de la géographie mathématique a prospéré à l'époque classique et médiévale en raison de la nécessité de comprendre la forme de base de la Terre et ses dimensions, afin qu'elle puisse être cartographiée avec précision et sa surface transformée pour s'adapter aux feuilles de papier plates des cartes. La science géodésique continue d'aborder ces questions, alors que des modèles géométriques de plus en plus précis de la forme de la Terre sont conçus en réponse à des mesures améliorées. Les nouvelles technologies, telles que les systèmes de cartes routières actuellement installés dans de nombreux véhicules pour faciliter la navigation, suscitent un nouvel intérêt pour les anciennes questions sur la capacité des gens à comprendre et à travailler avec des informations exprimées sous forme de carte.

Le développement rapide des technologies de l'information géographique au cours des deux dernières décennies a conduit à des changements fondamentaux dans la façon dont de nombreuses activités humaines sont organisées. Le forestier qui gérait autrefois les ressources forestières en marchant sur le sol s'appuie désormais sur des photographies aériennes et des images satellites rentables pour prendre en charge les mêmes fonctions à un coût considérablement réduit. L'entreprise de services publics utilise des systèmes d'information géographique et des bases de données géographiques au lieu d'enregistrements papier dessinés à la main pour suivre l'emplacement des câbles et des tuyaux et pour gérer leur maintenance. L'entreprise de livraison utilise le SIG pour optimiser ses itinéraires, et permettre au client de suivre l'avancement d'un envoi. Les technologies de l'information géographique permettent d'établir des liens vitaux entre des activités apparemment sans rapport, basées sur un emplacement géographique commun, et ont conduit à un niveau beaucoup plus élevé d'intégration et de partage entre ce qui était auparavant des parties rigidement séparées d'une organisation.

Bon nombre de ces changements ont été motivés par des développements plus larges dans les technologies de l'information en général et ont peu à voir avec la recherche en science de l'information géographique. Une informatique plus rapide et moins chère, le passage du mainframe au bureau, le développement d'Internet et de nombreuses autres avancées ont tous facilité le traitement et le stockage des informations géographiques sous forme numérique. D'un autre côté, l'information géographique reste à la traîne par rapport à d'autres types d'informations qui sont intrinsèquement plus adaptés à la représentation numérique, tels que les nombres et le texte. L'information géographique est particulièrement différente des autres types d'information à plusieurs égards clés, ce qui suggère qu'une science de l'information géographique est particulièrement importante si certains des obstacles à l'utilisation efficace de cette forme d'information d'une importance vitale doivent être surmontés.

Premièrement, l'information géographique est riche et volumineuse. Alors que le contenu d'un livre de 100 000 mots peut être capturé sur une disquette d'un mégaoctet, il peut facilement prendre deux ordres de grandeur de plus de capacité de stockage pour capturer une représentation raisonnablement précise d'une seule carte papier. Une seule image de la Terre provenant d'un satellite peut remplir toute la capacité de stockage d'un ordinateur personnel d'aujourd'hui.

Deuxièmement, la surface de la Terre est infiniment complexe, et par conséquent l'information géographique doit toujours être une approximation. Une vaste gamme de choix existe donc, selon ce qui est capturé et ce qui est perdu dans le processus de création d'une carte, ou d'une représentation de la surface de la Terre sous forme numérique. Ces choix affecteront plus tard l'utilité de l'information, et peuvent même conduire à des litiges lorsque des erreurs sont commises.

Troisièmement, l'information géographique est de plus en plus essentielle à de nombreuses activités de la société moderne. La croissance du commerce international et la mondialisation des économies exigent un niveau de connaissance sans précédent des diverses conditions existant dans différentes parties de la planète. Les ressources de la Terre sont exploitées à un rythme de plus en plus rapide, et des informations précises sont nécessaires pour leur gestion et leur conservation efficaces. L'information géographique est essentielle à notre compréhension du système terrestre physique et des interrelations entre ses composants. De plus, le niveau d'intérêt pour les informations géographiques détaillées varie inévitablement géographiquement, ce qui entraîne des problèmes complexes pour faire correspondre la disponibilité aux besoins.

Quatrièmement, la science de l'information géographique est intrinsèquement multidisciplinaire. Aucune discipline existante ou traditionnelle ne peut revendiquer un rôle unique dans la résolution des problèmes de gestion de l'information géographique - et en effet, la recherche sur ces questions a traditionnellement été divisée entre un certain nombre de disciplines qui se sont souvent disputées les ressources disponibles. Dans cet environnement, l'UCGIS espère fournir un terrain de rencontre interdisciplinaire, où des scientifiques de différentes disciplines qui partagent un intérêt commun à résoudre ces problèmes peuvent travailler ensemble, chacun apportant un ensemble différent d'approches et de paradigmes, et les combinant ensemble pour un effet optimal.

Enfin, la croissance des technologies de l'information géographique a déjà eu des impacts profonds et dans de nombreux cas imprévus sur la société. La possibilité d'utiliser le SIG pour relier entre eux des plans de rues numériques et des annuaires téléphoniques, par exemple, permet désormais d'identifier le numéro de téléphone d'une maison en pointant son image sur un écran d'ordinateur. Les campagnes de marketing peuvent désormais être ciblées sur le statut socio-économique imputé de chaque ménage. Ces possibilités sont le simple résultat des améliorations technologiques, mais leurs implications pour la vie privée des individus sont beaucoup plus profondes.

    construire la base de nouvelles découvertes et méthodes qui soutiendront la vitalité et la compétitivité continues de l'industrie américaine des technologies de l'information géographique au cours des prochaines décennies

ACQUISITION ET INTÉGRATION DE DONNÉES SPATIALES

L'existence de deux types de précision très différents s'ajoute à la complexité de la tâche d'intégration de diverses formes d'information géographique. Une carte ou une image peut capturer les positions relatives des entités avec une grande précision, mais leurs positions absolues dépendent de la réussite de l'enregistrement de la carte ou de l'image dans un cadre terrestre, notamment le système de latitude et de longitude. Par exemple, nous pouvons connaître très précisément la distance d'un sommet à l'autre, mais disposer d'informations très limitées sur leurs positions en latitude et longitude. Cette différence devient cruciale lorsque deux ensembles de données doivent être combinés - à moins que les deux aient des niveaux élevés de précision de position absolue, il y aura des erreurs importantes de mauvais enregistrement. De telles erreurs se produisent souvent lorsque les bases de données sont mises à jour avec des informations apparemment plus précises.

Des problèmes similaires d'intégration des données se produisent aux frontières entre les ensembles de données, en particulier s'ils ont été enregistrés indépendamment de la trame terrestre, ou s'ils ont été produits à l'aide de normes et de protocoles différents. Ce problème d'appariement des bords se rencontre fréquemment dans les données géographiques, et peut avoir de graves conséquences dans de nombreuses applications. Une route, par exemple, peut disparaître, changer de position ou changer de classification à la limite d'un comté si les cartographies des deux comtés sont de dates différentes, ont été enregistrées dans le cadre de la Terre en utilisant différents points de contrôle ou utilisent des systèmes de classification différents, respectivement .

Les tendances récentes affectant les agences qui ont traditionnellement fourni la cartographie de base du pays ont exacerbé le besoin de meilleures approches de l'intégration. L'infrastructure nationale de données spatiales est conçue comme un système de collaboration entre les agences à tous les niveaux - fédéral, étatique et local - et le secteur privé, pour travailler selon des normes et des protocoles communs dans la construction de la base nationale d'informations géographiques. Au lieu d'une agence, capable de définir ses propres procédures et d'assurer des niveaux élevés de contrôle de qualité interne, la cartographie de base du futur sera fournie par une série d'accords de consortium entre producteurs indépendants. Les problèmes ont également été exacerbés par les technologies de communication comme Internet, qui offrent la possibilité d'intégrer des données provenant de sources très différentes.

Pour soutenir de tels efforts, nous devons développer des outils d'intégration de données bien meilleurs que ceux qui existent actuellement, basés sur des recherches de haute qualité. Le terme de fusion a été suggéré comme un moyen de faire référence à des techniques capables d'enregistrer automatiquement des ensembles de données géographiques, sur la base de la reconnaissance de caractéristiques communes et d'ajustements à la fois des positions géométriques et des types d'entités. Des techniques de confusion sont nécessaires pour de nombreux types différents de données géographiques, allant des cartes numérisées aux images numériques et avec divers degrés d'intervention humaine. Pour être fiables, ils doivent être fondés sur des principes solides, y compris une compréhension des causes des erreurs d'enregistrement et de leurs effets probables.

Certaines de ces techniques sont susceptibles d'être communes à d'autres domaines où les données spatiales partagent des caractéristiques similaires, telles que l'imagerie médicale, mais dans d'autres cas, les caractéristiques uniques des données géographiques plaident en faveur d'une spécialisation. Une recherche efficace sur l'intégration nécessitera la collaboration de nombreuses sciences ayant des intérêts et des motivations communs, notamment le traitement d'images, la reconnaissance de formes, la robotique, l'informatique, la géodésie et la photogrammétrie.

Dans les années à venir, nous pouvons nous attendre à une poursuite des recherches sur de meilleurs outils pour l'acquisition de données spatiales, à mesure que de nouveaux capteurs satellitaires sont lancés et que de nouvelles générations de systèmes de positionnement global deviennent disponibles. Des avancées majeures sont également probables dans les systèmes d'acquisition de données au sol. En raison des énormes volumes de données générés par les capteurs automatiques, il sera de plus en plus important d'utiliser des algorithmes sophistiqués pour diriger l'échantillonnage au sol, pour reconnaître les modèles et analyser les données directement sur le terrain. Le terme SIG de terrain a été utilisé pour décrire des systèmes qui peuvent être amenés directement sur le site d'observation et utilisent des outils de type SIG pour aider les scientifiques à collecter une représentation plus efficace et économique. Le SIG de terrain est de plus en plus utilisé en foresterie et pour améliorer l'efficacité et minimiser les impacts de l'agriculture intensive.

INFORMATIQUE DISTRIBUÉE

À l'avenir, il est probable que des progiciels intégrés à grande échelle tels que le SIG seront transformés en collections de modules interopérables plus petits. La libre circulation des données entre eux sera rendue possible par des spécifications ouvertes telles que les spécifications d'objets ouverts standard de l'industrie, et par l'OGIS de l'industrie SIG, ou la spécification d'interopérabilité des géodonnées ouvertes. Les premières versions de ces architectures logicielles SIG « plug and play » font déjà leur apparition. Les modules peuvent coexister dans un système ou peuvent être distribués sur un réseau et assemblés uniquement lorsque cela est nécessaire et avec une intervention minimale de l'utilisateur. Déjà, nous assistons à la mise en œuvre rapide de telles idées sous la forme de "modules complémentaires" aux navigateurs World Wide Web et dans des langages comme Java.

Ces progrès techniques dans le matériel, les logiciels et les communications créent le besoin de deux types de recherche distincts, tous deux visant à tirer le meilleur parti des vastes avancées techniques dans le domaine relativement étroit des technologies de l'information géographique. Nous avons besoin d'une vaste recherche sur l'économie, les impacts institutionnels et les applications de l'informatique distribuée et d'une recherche plus étroitement définie sur les implications techniques. Ce dernier ordre du jour est présenté ci-dessous sous le thème Interopérabilité .

Les problèmes et les applications auxquels s'adressent les SIG semblent particulièrement adaptés pour tirer parti de l'informatique distribuée. Les décisions géographiques prises en charge par le SIG doivent souvent être prises par de nombreux groupes de parties prenantes qui sont répartis à la fois géographiquement et socialement. Les parties prenantes sont souvent situées à différents niveaux de la hiérarchie administrative. Des dépositaires de données peuvent également être distribués, tout comme le pouvoir de traiter des données géographiques dans des logiciels et du matériel sophistiqués. D'autre part, une multitude de problèmes se posent avec la mise en œuvre d'architectures distribuées, certaines techniques et d'autres institutionnelles. Par exemple, il nous manque actuellement le type d'approches complètes et rigoureuses de la description des données qui seront nécessaires pour que les utilisateurs puissent rechercher des sources de données appropriées sur des réseaux distribués.

Le SIG s'est déjà adapté à plusieurs évolutions des architectures informatiques. Les premiers systèmes mainframe ont été rapidement étendus aux sites distants à l'aide de lignes téléphoniques et de terminaux. Les mini-ordinateurs de la fin des années 1970 ont été remplacés par des postes de travail et des ordinateurs personnels de plus en plus mis en réseau pour l'échange de données. Les architectures client/serveur ont été adoptées à la fin des années 1980, dans un premier pas vers le logiciel distribué. Aujourd'hui, de telles architectures sont généralisées à une distribution complète, tandis que l'utilisateur peut se voir présenter une vue intégrée du système qui peut avoir peu de rapport avec sa structure réelle. En effet, nous arrivons peut-être à un moment où l'ensemble du réseau mondial est mieux conçu comme un système informatique unique et intégré, comme nous l'avions autrefois conçu pour le mainframe.

Chacun de ces changements a stimulé une nouvelle croissance dans les applications SIG, dans les arrangements de gestion et institutionnels qui les soutiennent, et dans l'économie de base des SIG et des données géographiques en général. Ces changements devraient se poursuivre dans la transition vers des architectures informatiques entièrement distribuées. De plus, de telles architectures sont susceptibles de fournir l'opportunité à la communauté SIG d'interagir avec de nouvelles communautés entières, en particulier la communauté des bibliothèques, et à l'information géographique de devenir encore plus importante pour une gamme d'activités humaines.

Nous devons anticiper les nouvelles applications et services qui deviendront possibles avec l'informatique distribuée, ainsi que les coûts et bénéfices associés à chacun d'entre eux. Les solutions monolithiques, qui ne tirent pas parti des architectures informatiques distribuées, sont susceptibles de devenir de plus en plus chères par rapport aux solutions qui exploitent les opportunités offertes par la technologie pour partager les responsabilités et les rôles entre les différentes parties prenantes. Des études sont nécessaires sur les effets de la mise en œuvre d'architectures informatiques distribuées, et les opportunités qu'elles offrent aux SIG et à l'information géographique en général. En plus des spécialistes des aspects techniques des architectures, tels que les informaticiens, les experts en communication et les ingénieurs informaticiens, une recherche efficace nécessitera les compétences de géographes, d'économistes, d'informaticiens, de bibliothécaires numériques et d'experts en politiques publiques. L'UCGIS peut jouer un rôle clé en fournissant le cadre institutionnel permettant de relier les experts de ces disciplines dans une approche coordonnée et de développer des partenariats avec des fournisseurs de logiciels et d'autres institutions.

EXTENSIONS AUX REPRÉSENTATIONS GÉOGRAPHIQUES

The selection of information to be represented, and the representational scheme employed, is thus often driven by the application, and particularly by anticipating later stages of analysis, modeling, or interpretation. In turn, the results of any analysis can be greatly influenced by how the phenomena under study are represented. This is why, on an everyday level, a strip map or route map is more easily used for traveling from one place to another than an overall areal map, whereas a route map is virtually useless for showing the overall distribution of various geographic features within a given area.

While it is true that current geographic data representation techniques are capable of representing complex associations among multiple variables, they are nevertheless geared toward representation of static situations on a plane surface at a specific scale--in this respect, they echo and are largely limited to the nature of the paper maps from which many data sets are drawn. Many of these 2-dimensional representations can be extended conceptually to accommodate applications in which the third spatial dimension is important, but operational capabilities for representing and analyzing 3-dimensional data have been integrated only recently into general purpose, commercially available geographic information systems. Current spatial data storage and access techniques are also not designed to handle the increased complexity and representational robustness needed to integrate diverse data across a wide range of applications and disciplines.

Earth related data are being collected in digital form at a phenomenal rate, and the data volumes that are being generated are far beyond anything we have experienced so far. The Earth has nearly 1.5 x 10 15 square meters of surface area, a single complete coverage of satellite data at 10 meter pixel resolution would total approximately 1.5 x 10 13 pixels, and the number of bytes needed to store it would be of the same order of magnitude. Also, satellite imagery data is normally represented as a gridded array, or matrix, of cells. It is geometrically impossible, however, to represent the spheroidal Earth with a single mesh of uniform, rectangular cells, and research is needed to find better, less distorted representations.

Although many efforts have been made to integrate GIS with dynamic modeling, most have been limited to the development of an interface between two separate types of software systems. Modeling software tends to operate within very narrowly defined domains using mathematical simulation, while GIS is used primarily for preprocessing of observational data and post-processing for comparative display.

The ability to represent and examine the dynamics of observed geographic phenomena is currently not available within a GIS context, except in the most rudimentary fashion. We urgently need this capability as an essential tool for examining an increasing variety of problems at local, regional, and global scales. Problems requiring the analysis of change through time and of patterns of change range from urban growth and agricultural impacts to global warming. The need for research in this area is of particularly high priority because these representational schemes must be present before databases can be built, or analytical techniques based upon them can be developed.

Given the rapidly increasing use of geographic information systems for policy analysis and decision making, another urgent issue is how to represent data of varying exactness and degrees of reliability, and to convey this additional information to the user. Much work remains to be done on how to handle the fuzziness and imprecision that is inherent in geographic observational data within a digital database. This becomes particularly important when multiple layers of data from varying sources are combined.

COGNITION OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Inadequate attention to such cognitive issues is a major current impediment to the effectiveness of geographic information technologies. Cognitive research will lead to improved systems that take advantage of an understanding of human geographic perception and expertise. It may lead to improvements in representations, if the latter can be made to exploit the primitive elements of human spatial understanding. Cognitive research promises to make geographic information technologies more accessible to inexperienced and disadvantaged users, and also to increase their power and effectiveness in the hands of experienced users. Finally, it holds great promise for improving geographic education at all levels, by addressing general concerns about the poor levels of geographic knowledge in society, and low levels of awareness of such critical issues as global environmental change.

For example, research has shown that the effectiveness of In-Vehicle Navigation Systems (IVNS) depends on the format in which information is presented to the user. For most users, certain forms of verbal instructions have been shown to lead to faster processing and fewer errors than map displays, and are also safer because they require less of the driver's attention. Further research will help to determine the types of features that are most usefully included in verbal instructions the optimum timing of instructions and other aspects of the interaction between driver and IVNS.

The development of the Internet has opened the possibility of systems that emulate the functions of map libraries by allowing a user to search for digital geographic data over the network as if he or she were browsing among the shelves of a traditional library. But the future of such technologies depends on our ability to provide a user interface that successfully reproduces all of the map library's functions, including the assistance provided by library personnel to users with a wide range of levels of experience. Many of the concepts used to classify and catalog maps, such as scale, or the latitudes and longitudes that define the map's extent, are likely to be unfamiliar to at least some users of the digital map library.

Research into the cognitive aspects of geographic information technologies is part of a research tradition begun primarily in the 1960s by urban planners, behavioral geographers, cartographers, and environmental psychologists. Planners study how humans perceive and learn about places and environments. Behavioral geographers develop theories and models of the human decision making processes that lead to behavior in geographic space, such as shopping, migration, and the journey to work. Cartographers study how maps are perceived and understood by users with varying levels of expertise. Environmental psychologists have refocused traditional questions about psychological processes and structures, to examine how they operate in the contexts of built and natural environments. All of these disciplines will need to work together to address the cognitive aspects of geographic information technologies.

INTEROPERABILITY OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Interoperability implies the sharing or exchange of information between different systems. In some instances data may be transmitted from one system to another in others, instructions may be sent from one system and executed on another, without actual exchange of data. Such technical options are generally easier to resolve than the more fundamental ones related to incompatibilities of languages, representations, and syntax. For systems to be interoperable there must be a consistent set of interpretations for information--one system must be capable of understanding the meaning of another system's data. Such agreement on the meaning of exchanged or shared information is termed semantic interoperability.

Efforts over the past ten to fifteen years have produced a number of exchange standards for geographic information, and many have been adopted. Such exchange standards establish a standard format, with associated semantics. Each system is then able to develop translators to and from the exchange standard, and to map its own terms and language into those of the exchange standard. To date, most of this effort has been focused on the data, rather than on the operations which systems perform. Thus we are currently a long way from achieving the full goals of interoperability. The exchange of data must be initiated explicitly by the user, and command languages and user interfaces are still largely unique to each system.

A key component of any interoperable environment is a shared system for describing data. Such descriptions must travel ahead of the data, informing the recipient system of the data's formats and semantics, so that the recipient system can process it effectively. Metadata has emerged as the accepted term to describe this form of digital documentation, and much attention has been devoted recently to the development of appropriate standards and protocols. Much further work is needed in storing and representing metadata, specifying metadata requirements for geographic domains, and building tools that are able to find commonalities between data from different systems and agencies.

A long term goal of research in interoperability is to develop methods that are capable of extracting and updating essential metadata automatically. The willingness of agencies to invest in the creation of useful metadata has proved to be a key issue in achieving interoperability, since metadata definition is labor-intensive and tends to require a high level of expertise. Yet much metadata could be obtained automatically from the characteristics of the host system, or by examination of the contents of the data set.

Much of the capability of GIS as a tool for the analysis of geographic problems is derived from formal models of geographic features. In the past these models were largely cartographic in origin. But geographic information technologies are now being used to address problems that are not inherently cartographic, such as the modeling of dynamic physical processes. Research is needed to formalize methods for representing all kinds of geographic phenomena, and to develop standardized languages for describing operations. The results of such research will make it easier to integrate GIS data into dynamic models, and to provide the environmental modeling community with tools that use standard languages and thus offer a much higher degree of interoperability.

SCALE

Recent work on scaling behavior of various phenomena and processes (including research on global change) has shown that many processes do not scale linearly or uniformly. Thus, in order to characterize a pattern or process at a scale other than the scale of observation, some knowledge is needed of how that pattern or process changes with scale. Attempts to describe scaling behavior by fractals or self-affine models have proven largely ineffective because the properties of many geographic phenomena do not repeat over a range of scales as precisely as the model requires. Multifractals have shown some promise, but alternatives are needed if we are to understand the impacts of scale changes on information content. Scale-based benchmarking of process and analytical models will help scientists to validate hypotheses, which in turn will improve geographic theory building.

Despite longstanding recognition of the implications of scale for geographic inference and decision making, many questions remain unanswered. The transition from paper maps to digital representations of geographic information forces us to deal formally with the conceptual, technical, and analytical issues of scale in new ways. The cartographer's familiar representative fraction, perhaps the most widely used measure of geographic scale, defined as the ratio of distance on the map to distance on the ground, becomes comparatively meaningless in the world of digital information, where a data set may never exist in paper map form at any stage of its existence. It is easy to demonstrate by isolated example that scale poses constraints and limitations on geographic information, spatial analysis, and models of the real world. The challenge is to articulate the conditions under which scale-imposed constraints are systematic, and to develop geographic models that compensate for scale-based variation.

The widespread adoption of GIS contributes to the scale problem, but it may also offer solutions. GIS facilitates integration across scales advanced database designs can handle data at multiple scales in one consistent format hierarchical structures such as the quadtree allow a single data set to supply representations at many scales and the set of computer-based tools for automated manipulation of scale is growing rapidly. Fundamental scale questions will benefit from coordinated, multidisciplinary research. With the development of alternative models of scale behavior, novel methods for describing the scale of data that are appropriate for the digital world, and intelligent automation of scale change, information systems of the future can both sensitize users to the implications of scale dependence, and provide effective tools for management of scale.

    to assess the sensitivity of data, spatial properties of data, and analyses to changes in spatial and temporal scale

SPATIAL ANALYSIS IN A GIS ENVIRONMENT

Modern data collection methods, such as remote sensing, are capable of supplying data in amounts, detail, and combinations that literally boggle the mind. The increased availability of large, spatially referenced data sets, and improved capabilities for visualization, rapid retrieval, and manipulation within a GIS all point to the inadequacies of the human being's capacities for data analysis, filtering, assimilation, and understanding. If we are to make effective use of this vast supply of data, we need new methods of spatial data analysis that are better designed for this new data-rich environment, whether the objective is to explore for new patterns, or to test and confirm the validity of previous ones.

To remain at the cutting edge of GIS technology, analytic and computational methods must be devised that allow for solutions to problems conditioned by GIS data models and the nature of spatial and space-time research. New forms of statistical analy sis are needed to assess relationships between variables in a variety of new spatial contexts. New theories must be devised that provide understanding of relationships at the new levels of resolution and dimension that are available with new sensing technologies.

Standing in the way of confirmatory spatial data analysis, including modeling, are questions having to do with spatial scale, spatial association, spatial heterogeneity, boundaries, and incomplete data. Without reasonable responses to these problems, the usefulness of GIS as an analytical tool in a sophisticated research environment will surely come into question. By the use of GIS, previously prohibitive, computationally intensive, and highly visual ways of spatial analysis will become accessible at reasonable costs.

UCGIS calls on spatial analysts from both the physical and human sciences to assist in the development of spatial statistics, geostatistics, spatial econometrics, structural and space-time modeling, mathematics, and computational algorithms that can take advantage of the flexibility, capacity, and speed of GIS. Those well-schooled in theory, empiricism, data collection, data manipulation, programming, and computer technology will be in the best positions to make advances in the field, but practitioners such as epidemiologists, ecologists, climatologists, regional scientists, landscape architects, and environmental scientists can provide much useful guidance and input.

New methods, techniques, and approaches are needed for the analysis of very large and complex spatial data sets. Further development is needed in the area of exploratory spatial data analysis, particularly to extend existing methods to data that includes a temporal component. We are just beginning to see the integration into GIS tools of the existing and powerful methods of geostatistics. Procedures must be found that can identify key observations, clusters, and anomalies in spatial data. There is a need to incorporate tools for complex spatial and temporal simulation and to improve access to such advanced analytic and modeling methods as neural nets, wavelets, and cellular automata. We need to explore the implications for spatial analysis of new computing architectures, such as massively parallel and distributed systems, and the implications for analytic and modeling software of open object-based programming methods. Spatial econometrics is a new and burgeoning field, and it is important to link its sophisticated procedures with the functionality and flexibility of GIS, and to find appropriate techniques for heterogeneous geographic data. Better data models are needed in GIS to handle the suite of models used to analyze and forecast spatial interaction, and widely applied in transportation, demography, and retailing and to advance the sophistication of techniques of operations research that are applied to vehicle routing, site selection, and location analysis.

THE FUTURE OF THE SPATIAL INFORMATION INFRASTRUCTURE

Despite the large investments in geographic data development by government and the private sector, there is often a lack of knowledge and experience with the complex policy-related issues that arise from the community-wide creation, compilation, exchange, and archiving of large geographic data sets. Technical, legal, and public policy uncertainties interact, making it difficult to utilize information resources fully to pursue social goals. The ownership of digital geographic data, protection of privacy, access rights to the geographic data compiled and held by governments, and information liability are all concepts that require greater clarity in the new, automated context. Observations of the ramifications of following different policy choices are needed to help guide future choices.

The government sector plays an important role in developing the fundamental spatial information infrastructure due to its activities in the systematic collection, maintenance, and dissemination of geographic data. These resources have significant uses beyond their governmental purposes. For example, subsequent use of geographic data by organizations can stimulate the growth and diversity of the information services market. At the same time, public access to government information remains essential to ensuring government accountability and democratic decision making. Reconciliation of the tensions inherent in these and other policies becomes more important as we move toward global economies and international networked environments. Rigorous and impartial analysis is urgently needed to inform decision makers on the economic, legal, and political ramifications of choosing one policy over another.

    Information Policy . The factors that shape the development of spatial information policy and law reflect traditional and contemporary culture and technology. Research is needed to identify optimal government information policies and practices for promoting a robust spatial information infrastructure. Basic policy issues include intellectual property rights, information privacy, and liability as they pertain to geographic data. A range of perspectives, from local to global, will need to be considered.

UNCERTAINTY IN GEOGRAPHIC DATA AND GIS-BASED ANALYSES

Unfortunately, geographic data are often used, analyzed, and presented under the assumption that they are free of uncertainty. The beguiling attractiveness, the high aesthetic quality of cartographic products from GIS, and the analytical capability of GIS further contribute to an undue credibility, at times, of these products. However, undeserved and inappropriate acceptance of the accuracy of these data is often not warranted for the reasons discussed above. Error-laden data, used without consideration of its intrinsic uncertainty, has a high probability of leading to inappropriate decisions.

Uncertainty exists in every phase of the geographic data life cycle, from data collection to data representation, data analyses, and final results, transcending the boundaries of disciplines and organizations. As it passes along the stages from observation to eventual archiving, geographic data may pass between many different custodians, each of whom may provide their own distinct interpretations to the data. Thus uncertainty is not a constant property of the data's content so much as a function of the relationship between the data and the user: uncertainty is a measure of the difference between the data, and the meaning attached to the data by its current user. For example, if knowledge of the classification scheme used to create a data set fails to pass from one custodian to another, and a user mistakenly attributes the wrong classification scheme, then uncertainty has been increased, because the data contents may now be further from the new user's understanding of the truth, as defined by the new, mistaken classification scheme.

    studying in detail the sources of uncertainty in geographic data and the specific propagation processes of this uncertainty through GIS-based data analyses

GIS AND SOCIETY

    In what ways will GIS actually affect and alter the society it is intended to represent and serve?

At a deeper level, we need to ask to what extent the particular logics, visualization techniques, value systems, forms of reasoning, and ways of understanding the world that have been incorporated into existing GIS techniques limit or exclude the possibilities of alternative forms of representation that may be as yet unexplored. We need to ask how the proliferation and dissemination of GIS has influenced the ability of different social groups to use information for their own empowerment--who it has favored, and who it has excluded. Finally, we need to ask whether ethical or legal restrictions need to be placed on access to geographic information technologies because of their potential for misuse, surveillance, and invasion of privacy.

CONCLUDING COMMENTS

UCGIS intends to refine the agenda, as perceptions change, results accumulate, views are expressed, and problems are solved. We expect to do this roughly every two years, at meetings similar to the one held in Columbus in June, 1996.

Certain readers may be disappointed by apparent absences from the list of topics. We have tried to construct a scientific research agenda, and to organize it in terms of a set of fundamental issues rather than applications, and in consequence none of the topics refers to a specific domain. As dialog proceeds, we expect to identify areas within the ten topics that are particularly relevant to domains--for example, several of the topics are of great relevance to transportation, and several to global environmental change. A matrix showing the importance of each of the ten topics to each domain of GIS application would be useful and should be developed.

Similarly, none of the topics is itself a geographic information technology. We do not have a research priority on GPS, or remote sensing, or GIS, because these technologies form the underlying framework for the entire agenda. Remote sensing, for example, is of particular relevance to the first topic, Spatial Data Acquisition and Integration to Spatial Analysis in a GIS Environment and to Uncertainty in Spatial Data and GIS-Based Analysis. Rather than focus a topic on a specific technology, we feel that a focus on several fundamental issues raised by the technology and currently impeding its use will be more productive.

As noted earlier, UCGIS welcomes comments and discussion of this agenda, involvment in the dialog that will follow its publication, and participation in the process of its continued evolution and refinement.


Methods for Detecting Clusters of Late-Stage Diagnosis of CRC

We conducted a population-based, ecologic study on the geographic distribution of CRC diagnosed at a late stage. The study obtained approval under expedited review from the Florida Department of Health Institutional Review Board and the Florida Cancer Registry (nos. H12005 and H12010).

We analyzed cases of CRC that were diagnosed among Floridians from 1996 through 2010 and reported to the Florida Cancer Registry. Because guidelines recommend CRC screenings begin at 50, we excluded from analysis cases diagnosed before age 50. We also excluded cases for which an autopsy report did not show CRC as cause of death. To account for changes in routine screening practices after a diagnosis, we included only primary diagnoses of CRC however, a prior diagnosis of cancer other than CRC was not grounds for exclusion. We analyzed data on adenocarcinomas only. Adenocarcinomas, approximately 90% of all cases of CRC, arise from adenomatous polyps, and some types of screening can detect these polyps, which can be removed before they progress to cancer (30). We classified cases as early stage or late stage. Cases diagnosed in situ or at localized stage were classified as early, and cases diagnosed at regional or distant stage were classified as late (according to the Surveillance Epidemiology and End Results Summary Staging system). Because an unknown stage has a poor prognosis (35% 5-year survival rate compared with a 90% for a local stage, 70% for a regional stage, and 13% for a distant stage [31]), we classified an unstaged or an unknown case as a late-stage diagnosis.

A proprietary vendor geocoded cases to 2010 census boundaries according to the street address at diagnosis of the person with CRC. Some cases were not geocodable to a street address, and the Florida Cancer Registry does not rework these cases to identify a geocodable address, so we could not use these cases in analysis. In all, we excluded approximately 5% of the cases because they were geocoded only to a zip code and 2% because they were not geocodable even to a zip code.

We used SaTScan ver 9.1.1 in this study. SaTScan uses the spatial scan, which creates a theoretically limitless number of discreet &ldquowindows&rdquo (ie, sections) in a geographic area. The windows vary in size from the smallest (containing 1 unit of analysis, such as a census block group) to the largest (containing a user-defined maximum percentage of population to be evaluated as a cluster). Each window is evaluated as a possible cluster, and the window with the highest maximum likelihood of being a cluster is assigned a P value, which is adjusted for multiple testing (32). We also evaluated secondary clusters. We adjusted for the most likely clusters (P = .05) the maximum number of iterations, or number of potential secondary clusters, was set at 15. When using the option to evaluate secondary clusters, a primary cluster is determined and analysis is rerun, without the primary cluster data, to evaluate potential secondary clusters. This procedure produces geographically distinct clusters and a more homogenous cluster risk, and it detects potential cluster rings. For instance, the surrounding suburbs of an urban center may have lower risk than the urban center (hence the appearance of a ring), thus identifying the urban center as a potential target for prioritized intervention (33). We used circular- and elliptic-shaped scan windows simultaneously. Circular windows are best for detecting small, compact clusters and elliptic windows provide the greatest power for long and narrow clusters (34). Elliptic scans are important for states with long coastlines, like Florida, or extensive borders.

Analysis was conducted by using 2 spatial scan probability models available in SaTScan: the Poisson model and the Bernoulli model. The Poisson model detects late-stage risk clusters by using age-adjusted rates, and the Bernoulli model detects late-stage risk clusters by using a ratio of late-stage diagnoses to early stage diagnoses. We used the Poisson model to detect high- and low-risk clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanic whites, and non-Hispanic whites by using US Census 2010 population data and adjusting for age and sex. We used the Bernoulli model to detect clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanics whites, non-Hispanic whites, and Cubans of any race. The Cuban category was not mutually exclusive from other categories the majority of Cubans were also classified as Hispanic white. We evaluated Cubans separately because they are an important demographic group in Florida, and the Florida data shows they are at higher risk of late-stage diagnosis of CRC. Census data for the Cuban population from the Census were not available at the level of detail necessary for the Poisson model. The Bernoulli model requires only case-level (cancer registry) data, so we used the Bernoulli model for Cubans by using the variable &ldquoHispanic origin.&rdquo

A modifiable area unit problem (MAUP) is a situation that arises when results change at different sized units of analysis (eg, block group, census tract, county), referred to here as aggregation, or maximum cluster size, referred to here as scale. MAUP can be caused by zonation effects or by regional or contextual effects. An example of a zonation effect is when no associations are found at the county level but are found at the smaller, demographically more homogenous census-tract level. An example of a regional or contextual effect is when a county analysis does not show a trend, but a national analysis shows a north&ndashsouth trend by state. To address MAUP, we conducted a series of scans at different scales: 1%, 2%, and 5% to 50% (at 5% increments) of the population at risk as maximum cluster size. At 1% scale, the maximum cluster size (or window size) evaluated as a cluster is 1% of the total population for each racial/ethnic group. The largest scale possible is 50%. Evaluating a cluster larger than 50% of the population it not an option because such a cluster would indicate areas of statistically lower rates outside the circle rather than inside the circle although both high and low rates can be evaluated. (33). We repeated these scans using 2 levels of geographic aggregation for which census population data was available. We used census tracts (subdivisions of counties ranging from about 3,000 to 7,000 people) and block groups (smallest subdivision of a tract for which the census provides population data by age and sex with an average of 1,500 people).

We evaluated sensitivity by using a known cluster in rural Union County, Florida. A correctional facility in Union County processes new inmates from 2 of 3 state regions and provides medical care to the inmates. The constant influx of inmates into the numerator (due to daily prisoner intake) but not the denominator (which is based on the decennial census and is a &ldquosnapshot&rdquo of the population at one point in time) generates high rates of cancer. In 2011, the rate of CRC in Union County was 182.7 per 100,000, far exceeding the state average of 32.7 (35).


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Deep learning for ionospheric TEC forecasting at mid-latitude stations in Turkey

Earth's ionosphere is an important medium for navigation, communication, and radio wave transmission. The inadequate advances in technology do not allow enough realization of ionosphere monitoring systems globally, and most research is still limited to local research in certain parts of the world. However, new methods developed in the field of forecasting and calculation contribute to the solution of such problems. One of the methods developed is artificial neural networks-based deep learning method (DLM), which has become widespread in many areas recently and aimed to forecast ionospheric GPS-TEC variations with DLM. In this study, hourly resolution GPS-TEC values were obtained from five permanent GNSS stations in Turkey. DLM model is created by using the TEC variations and 9 different SWC index values between the years 2016 and 2018. The forecasting process (daily, three-daily, weekly, monthly, quarterly, and semi-annual) was carried out for the prediction of the TEC variations that occurred in the first half-year of 2019. The findings show that the proposed deep learning-based long short-term memory architecture reveals changes in ionospheric TEC estimation under 1–5 TECU. The calculated correlation coefficient and R 2 values between the forecasted GPS-TEC values and the test values are higher than 0.94.


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The Old School method of directly manipulating registry variables with the reg command was on the money. Here's how you do it:

Throw that into a one line script called apath.bat that looks like this:

Then, all you need to provide is the path of the new directory you're adding when calling the script and you're dialed in:

Although Hinch is right. The best way to do it if you're using Vista or above is to use the SETX command which is designed to allow us to propagate environment variables without the risk of directly manipulating the registry with with the reg command that could save you your machine if you manipulate ENV variables enough to use it on the fly.

You could use the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun registry key to point at a batch file, to allow you to make semi-permanent changes without delving into arcane settings dialogues.

If you don't want to use the GUI (as in Control Panel, System, Advanced, Environment Variables, PATH) you can probably use REG to set HKCUEnvironmentPATH .

The /f forces overwriting of the existing value so you don't have to interactively answer the question.

Éditer: %PATH% needs to be quoted.

Éditer: It's also worth noting that this probably requires a reboot or re-login before it takes effect. While changing it in the GUI takes effect immediately (for new cmd.exe sessions).

As noted in the reference, if you wanted to write some code, you could send WM_SETTINGCHANGE and that should avoid the login/logout requirement.

It's easy to change the path in the current cmd.exe process:

You can always do HELP PATH for help on the PATH command.

For truly permanent, system-wide changes, you really want to use the System control panel (aka My Computer -> Properties -> Advanced -> Environment Variables, for WinXP). The settings there affect your whole system, including GUI programs in the Explorer shell.

If you only need these changes in the cmd.exe shell, you can run a batchfile that sets them whenever you start a cmd.exe window. Phoshi's answer mentions the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun , which seems like an excellent option -- easy to make small changes to, and rerun from the commandline if you need to. But this won't affect GUI windows or the Explorer shell.

I'm actually surprised that Sysinternals doesn't have a capable utility to do this. Maybe another of the PStools can do it?

Lot's of ways to do this. REG ADD is one, or REG IMPORT (using an exported .REG file from another computer). SETX /M is another. You could also push it out using Group Policy Preferences (the hands-down easiest way for large numbers of computers)

Another thought not mentioned here, create an autohotkey script that will launch the control panel and enter it for you. It works well if you're already an AHK user :-)


BUSINESS-LEVEL STRATEGIES

Business-level strategies are similar to corporate-strategies in that they focus on overall performance. In contrast to corporate-level strategy, however, they focus on only one rather than a portfolio of businesses. Business units represent individual entities oriented toward a particular industry, product, or market. In large multi-product or multi-industry organizations, individual business units may be combined to form strategic business units (SBUs). An SBU represents a group of related business divisions, each responsible to corporate head-quarters for its own profits and losses. Each strategic business unit will likely have its' own competitors and its own unique strategy. A common focus of business-level strategies are sometimes on a particular product or service line and business-level strategies commonly involve decisions regarding individual products within this product or service line. There are also strategies regarding relationships between products. One product may contribute to corporate-level strategy by generating a large positive cash flow for new product development, while another product uses the cash to increase sales and expand market share of existing businesses. Given this potential for business-level strategies to impact other business-level strategies, business-level managers must provide ongoing, intensive information to corporate-level managers. Without such crucial information, corporate-level managers are prevented from best managing overall organizational direction. Business-level strategies are thus primarily concerned with:

  1. Coordinating and integrating unit activities so they conform to organizational strategies (achieving synergy).
  2. Developing distinctive competencies and competitive advantage in each unit.
  3. Identifying product or service-market niches and developing strategies for competing in each.
  4. Monitoring product or service markets so that strategies conform to the needs of the markets at the current stage of evolution.

In a single-product company, corporate-level and business-level strategies are the same. For example, a furniture manufacturer producing only one line of furniture has its corporate strategy chosen by its market definition, wholesale furniture, but its business is still the same, wholesale furniture. Thus, in single-business organizations, corporate and business-level strategies overlap to the point that they should be treated as one united strategy. The product made by a unit of a diversified company would face many of the same challenges and opportunities faced by a one-product company. However, for most organizations, business-unit strategies are designed to support corporate strategies. Business-level strategies look at the product's life cycle, competitive environment, and competitive advantage much like corporate-level strategies, except the focus for business-level strategies is on the product or service, not on the corporate portfolio.

Business-level strategies thus support corporate-level strategies. Corporate-level strategies attempt to maximize the wealth of shareholders through profitability of the overall corporate portfolio, but business-level strategies are concerned with (1) matching their activities with the overall goals of corporate-level strategy while simultaneously (2) navigating the markets in which they compete in such a way that they have a financial or market edge-a competitive advantage-relative to the other businesses in their industry.


Les références

Dasu, Tamraparni, and Theodore Johnson. 2003. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Kaufman, L., and P. Rousseeuw. 2005. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York, NY: John Wiley.

Rattenbury, Tye, Joseph M. Hellerstein, Jeffrey Heer, Sean Kandel, and Connor Carreras. 2017. Principles of Data Wrangling. Practical Techniques for Data Preparation. Sebastopol, CA: O’Reilly.


Voir la vidéo: Convertisseur de coordonnées en ligne (Octobre 2021).