Vector->Alat Manajemen Data sangat terbatas… Hanya untuk menjadi" /> Vector->Alat Manajemen Data sangat terbatas… Hanya untuk menjadi" />
id.geologyidea.com
Lebih

Bagaimana cara melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS

Bagaimana cara melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Adakah yang tahu apakah mungkin melakukan penggabungan spasial 'satu ke banyak' berdasarkan jarak di QGIS? "Bergabung dengan Atribut Berdasarkan Lokasi" di bawah ->Vector->Alat Manajemen Data sangat terbatas…

Untuk memperjelas, di bawah ini adalah cara melakukannya di ArcGIS.


Lihat di Jarak Hub alat yang merupakan bagian dari plugin MMQGIS yang didokumentasikan di sini: http://michaelminn.com/linux/mmqgis/

Alat jarak hub beralih melalui setiap fitur pada lapisan titik sumber dan menemukan "hub" terdekat dari lapisan hub tujuan berdasarkan jarak Ellipsoidal. Outputnya adalah shapefile yang berisi semua atribut dari lapisan sumber bersama dengan bidang jarak dan nama hub berdasarkan atribut yang dipilih di kotak Atribut Nama Lapisan Hub.


Di QGIS, ada opsi untuk menggabungkan atribut melalui lapisan virtual dan SQL. Tidak terlalu berguna tetapi menyelesaikan pekerjaan. Mudah-mudahan seseorang akan segera mengimplementasikan fungsionalitas gabungan dalam alat seperti larut atau bergabung spasial segera.


Bagaimana melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS - Sistem Informasi Geografis

Jelajahi dunia analisis spasial dan kartografi dengan sistem informasi geografis (SIG). Di kelas ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar perangkat lunak terdepan dan tercanggih di industri ini, QGIS. QGIS adalah Sistem Informasi Geografis Sumber Terbuka (GIS) yang mudah digunakan dan dilisensikan di bawah Lisensi Publik Umum GNU. QGIS adalah proyek resmi dari Open-Source Geospatial Foundation (OSGeo). Ini berjalan di Linux, Unix, Mac OSX, Windows dan Android dan mendukung berbagai format dan fungsi vektor, raster, dan basis data.

Sistem Informasi Geografis (SIG) secara luas digunakan sebagai alat yang berharga untuk pengelolaan, analisis dan penyajian data dalam jumlah besar dan beragam, serta berbagai kegiatan perencanaan lokal.

Tentang Kursus ini

GIS membantu orang memvisualisasikan dan menciptakan informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan dan memecahkan masalah. Dapatkan pengenalan komponen dasar GIS. Pelajari konsep dasar yang mendasari penggunaan GIS dengan pengalaman langsung dengan peta dan data geografis.
Kursus ini menggunakan QGIS 3x.

  • Membuat sebuah peta SIG.
  • Evaluasi data untuk digunakan dalam proyek pemetaan GIS.
  • secara visual menganalisis hubungan fitur dan pola pada peta GIS.
  • Bagikan Peta GIS dan hasil analisis.

Bagaimana melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS - Sistem Informasi Geografis

Jelajahi dunia analisis spasial dan kartografi dengan sistem informasi geografis (SIG). Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar perangkat lunak terdepan dan tercanggih di industri ini, QGIS, dalam pengelolaan pertanian, hutan, dan padang rumput. QGIS adalah Sistem Informasi Geografis Sumber Terbuka (GIS) yang mudah digunakan dan dilisensikan di bawah Lisensi Publik Umum GNU. QGIS adalah proyek resmi dari Open-Source Geospatial Foundation (OSGeo). Ini berjalan di Linux, Unix, Mac OSX, Windows dan Android dan mendukung berbagai format dan fungsi vektor, raster, dan basis data

SIG di bidang pertanian, kehutanan atau pengelolaan kawasan bukanlah fenomena baru lagi. Tidak ada strategi reformasi ekonomi yang dapat berhasil tanpa pembangunan berkelanjutan dan berbasis luas, yang sangat penting untuk meningkatkan standar hidup, mengentaskan kemiskinan, menjamin ketahanan pangan, menghasilkan pasar yang kuat untuk perluasan industri dan jasa dan memberikan kontribusi yang besar bagi pertumbuhan ekonomi nasional. .

Sistem Informasi Geografis (SIG) secara luas digunakan sebagai alat yang berharga untuk pengelolaan, analisis dan penyajian data dalam jumlah besar dan beragam, serta berbagai kegiatan perencanaan lokal.

Alat GIS dan sumber daya web online membantu petani dan petugas kehutanan untuk melakukan prakiraan panen dan mengelola produksi pertanian mereka dengan memanfaatkan citra multispektral yang dikumpulkan oleh satelit. Kemampuan GIS untuk menganalisis dan memvisualisasikan lingkungan pertanian dan alur kerja telah terbukti sangat bermanfaat bagi mereka yang terlibat dalam industri pertanian, konservasi hutan dan pengelolaan Rangeland. GIS memiliki kemampuan untuk menganalisis data tanah, data curah hujan dan data suhu untuk menentukan kondisi yang mendukung keberadaan tanaman/vegetasi tertentu di berbagai daerah.

Tentang Kursus ini

GIS membantu orang memvisualisasikan dan menciptakan informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan dan memecahkan masalah. Dapatkan pengenalan komponen dasar GIS. Pelajari konsep dasar yang mendasari penggunaan GIS dengan pengalaman langsung dengan peta dan data geografis.
Kursus ini menggunakan QGIS 3x, Google Earth Pro dan Saga.


Bagaimana melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS - Sistem Informasi Geografis

Jelajahi dunia analisis spasial dan kartografi dengan sistem informasi geografis (SIG). Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar perangkat lunak terdepan dan tercanggih di industri, QGIS dalam Perencanaan Kota, Perencanaan Wilayah, dan Real Estat. QGIS adalah Sistem Informasi Geografis Sumber Terbuka (GIS) yang mudah digunakan dan dilisensikan di bawah Lisensi Publik Umum GNU. QGIS adalah proyek resmi dari Open-Source Geospatial Foundation (OSGeo). Ini berjalan di Linux, Unix, Mac OSX, Windows dan Android dan mendukung berbagai format dan fungsi vektor, raster, dan basis data

Perangkat lunak QGIS memperkuat pengetahuan pasar dengan data berbasis lokasi terbaik untuk membantu Anda lebih memahami faktor-faktor yang mendorong pertumbuhan. Temukan peluang tersembunyi untuk keunggulan kompetitif.

Teknik analisis spasial yang kuat memungkinkan perusahaan dan pemerintah daerah untuk mengevaluasi lokasi, merencanakan rencana pemasaran, melakukan pemilihan lokasi/analisis kesesuaian, penjualan tanah, analisis pasar, dan mengoptimalkan strategi pengelolaan penyewa. Dengan menggabungkan temuan dari berbagai basis data, seperti data sensus dan riwayat keuangan, profesional real estat dan perencana kota dapat secara tepat menilai sebidang nilai tanah dan membuat prediksi tentang perkembangan di masa depan.

Sistem Informasi Geografis (SIG) secara luas digunakan sebagai alat yang berharga untuk pengelolaan, analisis dan penyajian data dalam jumlah besar dan beragam, serta berbagai kegiatan perencanaan lokal.

Tentang Kursus ini

GIS membantu orang memvisualisasikan dan menciptakan informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan dan memecahkan masalah. Dapatkan pengenalan komponen dasar GIS. Pelajari konsep dasar yang mendasari penggunaan GIS dengan pengalaman langsung dengan peta dan data geografis.
Kursus ini menggunakan QGIS 3x, Google Earth Pro dan Saga.


Bagaimana melakukan Gabung/Kueri Spasial satu-ke-banyak di QGIS - Sistem Informasi Geografis

Sebelum mempertimbangkan gabungan tabel apa pun, aspek yang paling penting untuk dipertimbangkan adalah JOIN FIELD. Bidang gabungan harus berisi nilai yang cocok (dalam format yang sama, seperti STRING atau INTEGER) di tabel sumber dan lapisan target. Nama tempat biasanya BUKAN pilihan terbaik, karena duplikat, kapitalisasi, spasi kosong, atau variasi lain dalam ejaan tepat yang digunakan di kedua tabel akan menimbulkan banyak kesalahan. Idealnya, Anda ingin menggunakan PENGIDENTIFIKASI UNIK untuk nilai dalam bidang gabungan daripada nama tempat. Untuk data geospasial, ada banyak sistem pengkodean standar yang dapat kita gunakan untuk pengidentifikasi yang terkait dengan divisi administratif, seperti Kode FIPS, atau GBCODES China, kode NUTS Eropa, JCODES Jepang, dan berbagai sistem pengkodean administratif lainnya.

Geonames juga telah menjadi standar de-facto untuk pengkodean tempat menarik [POI] di seluruh dunia. Misalnya, ID 4944413 dikaitkan secara permanen dengan tempat: Montague, MA, USA.

Jika Anda menemukan bahwa kode geografis yang ada tidak berfungsi untuk data Anda, buat kumpulan ID UNIK Anda sendiri dan jangan ubah. Kegigihan IDENTIFIERS membantu menjaga data Anda tetap teratur dan konsisten.


Contoh: Apakah ada paket yang terbakar dengan kerusakan kecil (< 10000) dan kebakaran dengan kerusakan banyak (>40000)

Kueri berikut tidak tidakbekerja, karena tidak mungkin nilai untuk satu kolom dalam satu baris berisi dua nilai sekaligus:

Jenis kueri ini memerlukan self-join, yang bertindak seolah-olah kita memiliki dua salinan tabel MATCH dan menggabungkannya satu sama lain.

Jika Anda kesulitan membayangkan self-join, anggaplah bahwa kita benar-benar membuat dua salinan MATCH, M1 dan M2:

Contoh: Temukan waktu yang berlalu antara kebakaran di sebuah parsel dan semua kebakaran yang terjadi dalam 300 hari kemudian pada paket yang sama

Perhatikan bahwa beberapa hari dapat ditambahkan ke tanggal.


Basis Data Relasional

n Database relasional adalah kumpulan tabel hubungan, atau tabel.

n A skema hubungan mendefinisikan struktur hubungan, dan terdiri dari satu set nama atribut dan pemetaan dari setiap nama atribut ke domain (yaitu, nilai yang mungkin dari atribut itu)

n A hubungan adalah kumpulan tupel terbatas yang terkait dengan skema relasional dalam basis data relasional (yaitu, 'tabel' di mana setiap baris adalah tupel dan kolom adalah hal-hal yang terkait)

n A skema basis data adalah satu set skema relasi.

n A database relasional adalah sekumpulan relasi.

n HATI-HATI: ArcGIS (dan kebanyakan orang awam) menggunakan istilah yang berbeda:

    • Terminologi ArcGIS:
      • Ikuti dua meja menjadi satu gabungan meja dengan menentukan kolom yang menghubungkannya
      • Berhubungan dua meja (tetapi pisahkan) dengan menentukan kolom yang menghubungkannya
      • Ikuti dua atau lebih) hubungan dengan mencocokkan tupel (baris) berdasarkan nilai umum di kolom yang sesuai
      • Pernyataan 'Pilih' menghasilkan relasi baru (tabel) 'tampilan' menyimpan kueri yang akan menghasilkan relasi gabungan (tabel)

      Contoh database relasional

      n Negara ( kode_negara , nama_negara bagian , ibukota_negara bagian )

      n Negara ( negara_id , nama_negara bagian , ibukota_negara bagian )

      n kota ( Kode kota , Nama_kota , Kode_Negara )

      n Negara_sensus (negara, populasi, jumlah_unit_perumahan, median_pendapatan_rumah tangga, )

      n Primary Key: sekumpulan atribut minimal yang nilainya secara unik mengidentifikasi setiap baris ( tuple) .

      Diagram Entity-Relation untuk tiga tabel sampel (dalam MS-Access):

      Tiga tabel contoh di MS-Access:

      • Proyek operasi [pilih kolom] berlaku untuk satu relasi & mengembalikan subset atribut dari aslinya.
        • PILIH status, populasi DARI sensus_tabel

        tidak Ikuti mengambil dua relasi sebagai input dan mengembalikan satu relasi.

        n Bergabung (rel1, rel2, att1, att2)

        • Gabung bisa menjadi rumit (jatuhkan baris jika tidak cocok?, gabung 3+ tabel, .)
        • Urutan pengoperasian dapat mempengaruhi hasil dan dan kinerja.
        • Bahasa sedikit berbeda antar vendor:
          • PILIH status, populasi, kode_negara, ibukota_negara
          • DARI sensus_tabel c, status_tabel s
          • DIMANA populasi > 0
          • DAN c.state = state_name

          Bahasa Kueri Terstruktur (SQL)

          n Untuk mendefinisikan skema database (data definition),

          n Untuk menyisipkan, memodifikasi, dan mengambil (PILIH) data dari database (manipulasi data).

          PILIH kolom

          DARI tabel

          DI MANA kondisi baris dan gabungan cocok

          GROUP BY kolom non-agregat

          ORDER BY kolom tertentu certain

          n Dapat menjadi kompleks (subkueri dalam klausa 'dari' dan 'di mana', 3+ tabel, .)

          n Dapat menjadi sangat kuat ketika baris di setiap tabel memiliki arti yang berbeda

          misalnya, gabungkan tabel kota ke tabel negara bagian, tabel parsel ke tabel pemilik, atau tabel penjualan rumah ke tabel rumah house

          Diberikan tiga tabel kota/negara bagian/sensus di atas, jawablah pertanyaan berikut:

          n (1a) Apa hasilnya jika Anda mengasosiasikan tabel STATE_CENSUS dengan tabel STATE?

          n (1b) Apa hasilnya jika Anda menghubungkan tabel STATE dengan tabel STATE_CENSUS?

          n (2) Apa hasilnya jika Anda mengasosiasikan tabel STATE dengan tabel CITY?

          n (2b) Apa hasilnya jika Anda mengasosiasikan tabel CITY dengan tabel STATE?

          n (3) Sebutkan setiap kota dengan negara bagian, ibu kota negara bagian, dan kepadatan penduduk di seluruh negara bagian

          n Kami akan memeriksa dan memanipulasi tabel ini di MS-Access: lec5_cities.mdb

          Contoh #2b (kueri SQL ms-access):

          Tampilan kueri: (Catatan, jendela pembuat ekspresi menunjukkan perhitungan kepadatan populasi.)

          Tabel hasil: (tampilan lembar data)

          Perhatikan bahwa ada satu baris per kota dengan info negara bagian yang diduplikasi untuk semua kota di negara bagian yang sama. Jika kita ingin membuat daftar satu baris per negara bagian, kita dapat mengganti kolom 'nama_kota' dengan, katakanlah, jumlah kota di tabel kota yang ada di setiap negara bagian. Untuk melakukannya di ms-access, Anda perlu menambahkan baris 'total' ke desain kueri dan memilih 'grup menurut' dan fungsi agregat yang sesuai (seperti 'hitung' atau 'jumlah' atau 'rata-rata') yang seharusnya diterapkan pada atribut di setiap kolom. Dapatkah Anda melihat bagaimana melakukan ini? (Ini tidak terlalu sulit, hanya lebih dari yang telah kami habiskan untuk menjelaskan pada saat ini.)

          Kueri SQL: (tampilan SQL)

          Penggabungan 3 arah ini jelek dan tampak rumit tetapi mudah dengan SQL standar dan aljabar relasional. Jika kami mengubah kueri untuk mendapatkan satu baris per negara bagian dengan jumlah kota di setiap negara bagian (seperti yang disarankan di atas), kami harus menggunakan fungsi 'hitungan' di klausa 'pilih' dan juga menambahkan klausa 'kelompokkan menurut' . (Sekali lagi, ini tidak sulit, hanya lebih dari yang kami habiskan untuk menjelaskan pada saat ini.)

          Kami ingin cukup nyaman dengan MS-Access untuk dapat melakukan query dasar join-summarize-manipulate pada beberapa tabel untuk menyiapkan data untuk pemetaan dan analisis spasial. Lab #4 pada hari Senin akan membantu kita memulai.

          n Menggunakan MS-Access untuk query tabel: lec5_cities.mdb

          • elemen k - info MIT untuk meminta akun: http://web.mit.edu/ist/services/training/wbt.html
          • elemen k situs untuk login: http://www.elementk.com/
          • elemen k situs untuk MS-Access Level 1: http://knowledge.elementk.com/catalog/overview.jsp?type=1&key=13035&search=access
          • elemen k memberikan pelatihan tentang banyak topik lain termasuk desain basis data relasional

          Mengilustrasikan penggunaan tabel relasional, gabungan, dan diagram ER

          • Gunakan MS-Access untuk melakukan manipulasi data untuk Lab #4 (pemetaan Mass population density): lec5_mass.mdb
            • lab #4: 351 Mass kota dan kota kecil tetapi 600+ poligon dalam shapefile - temukan kepadatan
            • Impor tabel atribut DBF untuk batas Kota Massa ke dalam MS-Access
            • Tulis kueri untuk menjumlahkan area dari setiap bagian kota
              • Perhatikan masalah tipe data (bilangan bulat bisa terlalu besar.)
              • Coba Paket B - baca set data 'dbf' ke dalam Excel dan sesuaikan presisi/skala/nama data/dll.
                • Patuhi aturan DBF: nama 10 karakter, atur font ke kurir/12-pt dan sesuaikan lebar kolom.
                • simpan dengan nama yang berbeda!
                • Opsi 'Tambah-Data' reguler melihat tabel MS-Access (mdb) tetapi bukan kueri
                • Koneksi database ODBC melihat kueri juga tetapi memiliki masalah tipe data (float tampil sebagai bilangan bulat)

                Konsep Basis Data (abstrak) Lainnya (umumnya di luar ruang lingkup kelas)

                Database terdistribusi dan database Federasi

                n Database terdistribusi mengacu pada satu database (atau data ulangan) yang didistribusikan di beberapa situs.

                n Basis data gabungan merujuk ke banyak basis data serupa yang didistribusikan di beberapa situs tetapi lebih longgar digabungkan dan aturan tambahan mungkin diperlukan untuk tabel referensi silang secara bermakna

                n Database federasi juga disebut database relasional terdistribusi dengan fragmentasi.

                Model data relasional (fokus kami)

                n Kumpulan tabel yang saling terkait

                n Skema data dan tipe data yang sangat terstruktur dengan kamus data

                n Kami akan memeriksa contoh Biro Sensus AS di Lab #5

                Database Relasional sebagai Model Entitas-Relasi

                n Model E-R melihat dunia sebagai entitas yang saling terkait (tabel)

                n Gunakan MS-Access untuk membuat diagram E-R untuk tiga tabel kota/negara bagian: lec5_cities.mdb.

                n Entitas (atau tipe entitas seperti kota dan negara bagian dalam contoh kita) terkait satu sama lain oleh suatu hubungan (menghubungkan kunci utama dan kunci asing - misalnya, kota mana di negara bagian mana)

                n Model E-R menggunakan diagram E-R untuk menggambarkan hubungan antar tipe entitas (umumnya koneksi satu ke banyak)

                n Model E-R menggambarkan keadaan statis dari tipe entitas.

                Model Berorientasi Objek - salah satu alternatif untuk E-R untuk RDBMS

                n Model berorientasi objek melihat dunia sebagai objek yang saling terkait.

                n Objek bersifat dinamis dan memiliki umurnya sendiri. Oleh karena itu model OO digunakan untuk menangani sifat dinamis dari objek dunia nyata.

                n Objek = status statis + fungsionalitas +

                n Objek dengan perilaku serupa diorganisasikan menjadi jenis, konsep semantik.

                tidak Kelas Objek = struktur data + metode, konstruksi implementasi.


                />

                Apakah Anda ingin menjadi profesional yang dicari? maka ini adalah 4 u saya baru saja mendengar bahwa perusahaan tertentu memberikan seminar / sesi pelatihan satu hari tentang aplikasi GIS dan penggunaannya dalam industri minyak,
                fasilitator telah bekerja di perusahaan geoservices terkemuka di lagos, dan dia memiliki pengalaman langsung dengan GIS
                paket seminar dilengkapi dengan perangkat lunak GIS gratis & materi tutorial plus makan siang gratis,
                tempat kerak atas pada bode thomas surulere.
                waktu 8.00 pagi
                tanggal 15 juni 2007.
                biaya kursus adalah 30.000 naira.
                untuk pertanyaan lebih lanjut hubungi uj di 08028300486,

                Saya sangat tertarik tetapi bayarannya tinggi

                apa yang akan terjadi pada orang-orang yang berada di abuja yang juga tertarik?

                Saya mengadakan pelatihan GIS GRATIS menggunakan MapInfo Professional untuk orang-orang yang tertarik. Saya memiliki Spatial Technologies Ltd (STL) - penyedia solusi berbasis lokasi dan GIS yang menguntungkan di Lagos (lihat http://www.spatialtechnologiesltd.com)

                Kursus ini dibagi menjadi 3 modul untuk memberikan kemajuan pembelajaran.
                Modul 1. GIS & amp MapInfo Fundamentals (2 hari) GRATIS Biaya
                Modul 2. Manipulasi Data Tingkat Lanjut menggunakan MapInfo (Durasi (2 hari) GRATIS Biaya
                Modul 3. Proses Pengambilan Keputusan Strategis Bisnis & Teknis menggunakan MapInfo -studi kasus UBA PLC dan Zain (2 hari) GRATIS Biaya

                Undangan kali ini hanya mencakup Modul 1. Modul 2 & 3 akan direncanakan berdasarkan tanggapan dari Modul 1

                Persyaratan Kursus: Setiap siswa diharapkan melek komputer dan siap untuk mencoba sesuatu yang baru dan menarik. Pengetahuan sebelumnya tentang MapInfo dan GIS tidak diperlukan.

                Target Kursus untuk Modul 1: Pada akhir bagian ini, setiap siswa harus dapat membuka tabel di Jendela Peta, menelusuri tabel atribut di jendela browser, memahami alat standar, melakukan tugas sederhana seperti mengubah simbol titik, garis, poligon, memberi label peta menggunakan bidang tertentu di tabel atribut, dan akhirnya menyimpan dan membuka ruang kerja

                Modul 1 Garis Besar Kursus:
                1) Memperkenalkan Dasar-dasar:
                • File MapInfo dan struktur direktori
                • Menyimpan, menyalin, dan menutup
                • Memahami Layar MapInfo
                • Bagaimana peta dan data terhubung
                • Lihat Alat: Memperbesar, mengatur peta
                • Skala, mengatur peta di jendelanya
                • Bekerja dengan Lapisan
                • Konsep ukuran objek
                • Memahami Ruang Kerja
                • Memberi label pada peta
                • Mengatur rentang zoom
                • Jenis peta: Raster versus Vektor

                2) Seleksi di MapInfo:
                • Satu atau beberapa objek dengan mengklik
                • Dalam area persegi panjang
                • Dalam area melingkar dengan radius yang ditentukan
                • Dalam poligon yang digambar (ditentukan pengguna)
                • Dalam batas suatu wilayah
                • Membalikkan pilihan
                • Hapus pilihan

                3) Membuat dan mengedit objek di MapInfo:
                • Poin dari berbagai gaya / format
                • Garis berbagai pola dan ketebalan
                • Area dengan berbagai gaya isian dan batas
                • Reposisi dan bentuk kembali
                • Memformat ulang

                4) Alat informasi
                • Jarak antar titik dengan mengukur
                • Properti objek
                • Statistik nilai numerik yang tersimpan
                • produksi grafik

                Kursus akan diambil oleh Chief Technology Officer STL. Materi kuliah akan dikirimkan sebagai lampiran email kepada setiap mahasiswa yang dipilih oleh STl untuk mata kuliah tersebut.

                Lokasi:
                Kantor Spatial Technologies Ltd:
                14 Raufu William Crescent, Masha
                Surulere, Lagos
                Dapatkan petunjuk arah mengemudi dari mana saja di Lagos ke kantor Lagos kami menggunakan peta jalan online Lagos http://www.lagoslocation.com/mapPage.aspx?x=3.35529936&y=6.5939427&z=7&w=150&h=100&f=1

                Petunjuk Bergabung HANYA 5 ruang yang tersedia untuk Modul 1. Jika Anda tertarik, Anda perlu menulis dan memberi tahu saya mengapa Anda harus dipertimbangkan untuk pelatihan ini. Saya juga akan menghargai informasi latar belakang singkat tentang Anda, misalnya bidang keahlian Anda, dll. Email saya adalah [email protected] Saya juga bisa dihubungi di [email protected] Saya berjanji untuk mengakui dan membalas email yang Anda kirimkan kepada saya.

                STL akan memberikan GRATIS snack dan GRATIS makan siang. Di akhir Modul 3, Anda akan diberikan sertifikat kehadiran dan Anda mungkin diundang untuk bekerja dengan STL pada proyek GIS saat ini sebagai konsultan.

                Pertanyaan1: Mengapa STL menawarkan pelatihan MapInfo yang biasanya menghabiskan biaya lebih dari £2,500 Gratis?
                Jawaban: Saya pikir kita harus memulai revolusi MapInfo dan memperkenalkan lebih banyak orang ke dunia GIS dan MapInfo yang menarik tanpa biaya.

                Pertanyaan2: Apakah STL memenuhi syarat untuk mengikuti pelatihan GIS atau MapInfo?
                Jawaban: STL telah mengimplementasikan proyek GIS jutaan naira di Nigeria untuk UBA PLC, Zain, BAT, ICSL, Greenwich Consulting (Prancis), dll. Kami telah memenangkan penghargaan untuk proyek GIS kami, dll. Mengapa Anda tidak mengunjungi situs web kami untuk lihat beberapa proyek dan pencapaian kami sebelumnya.

                Tentang saya:
                Nama: Ireti Ajala
                Penunjukan: CEO Spatial Technologies Ltd
                Total Pengalaman GIS: lebih dari 12 tahun
                Pengalaman GIS sebelumnya: 5 tahun sebagai kepala unit GIS untuk MTN Nigeria Communication Ltd
                Negara tempat tinggal saat ini: Inggris

                tawaran luar biasa @iretia terutama dengan kesempatan bekerja untuk perusahaan juga

                STL Memperkenalkan "Membuka Kunci Kekuatan & Rahasia MapInfo Professional" Pelatihan GIS tingkat lanjut di Lagos, Nigeria

                Kursus "Membuka kekuatan dan rahasia MapInfo Professional" adalah bagian dari komitmen Spatial Technologies Ltd (STL) untuk menyediakan pelatihan MapInfo Professional dan GIS tingkat lanjut yang berkualitas untuk industri GI Nigeria yang sedang berkembang.
                Kursus ini dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara pengalaman GIS teoretis dan praktis menggunakan kekuatan menarik dari MapInfo Professional. STL akan menggunakan data lokasi tentang cabang bank Zenith, data lokasi dealer (B2B) untuk MTN dan Globacom sebagai studi kasus untuk membantu delegasi terhubung dengan kursus secara efektif dan menempatkannya dalam perspektif yang benar.

                STL akan memberikan data peta berikut untuk pelatihan.
                1. Cabang Bank Zenith (Zenith_branches.TAB)
                2. Cabang UBA (UBA_branch.TAB)
                3. Cabang GTB (GTB_branch.TAB)
                4. Cabang Bank Pertama (Firstbank_branches.TAB)
                5. Cabang Oceanic Bank (Oceanic_branches.TAB)
                6. Bank Antarbenua (Intercontinental_branch.TAB)

                POIN MINAT (POI)
                1. Data lokasi lokasi pasar (Market.TAB)
                2. Lokasi Restoran (Restaurant.TAB)
                3. Lokasi Sekolah (School.TAB)
                4. Lokasi Shopping Mall (ShoppingMall.TAB)
                5. Data lokasi Dealer MTN di seluruh Lagos (MTN_Dealers.TAB)
                6. Data lokasi Dealer Globacom di seluruh Lagos (Globacom_Dealers.TAB)

                LAPISAN PETA LAINNYA
                1. Peta Jalan Lagos (Lagos_Road.TAB)
                2. Peta Tata Guna Lahan Lagos(Lagos_Landuse.TAB)
                3. Lagos LGA dengan detail Demografis (LagosLGA_Census.TAB)
                4. Kota Lagos (Lagos_Suburb.TAB)

                Diperlukan Pengalaman Sebelumnya: Setiap mahasiswa diharapkan memiliki pengetahuan yang baik tentang database, scripting SQL sederhana dan pengetahuan kerja perangkat lunak Prodessional MapInfo.

                Target: Sebagian besar alasan Anda menggunakan MapInfo Professional adalah untuk melakukan analisis geografis pada data Anda dengan tujuan membuat keputusan strategis. Kursus ini akan membahas beberapa analisis GIS canggih yang menggambarkan cara praktis MapInfo Professional dapat diintegrasikan ke dalam proses pengambilan keputusan bisnis. MapInfo Professional dapat berguna dalam memahami pola dan menyebar dengan cara yang sulit dilakukan hanya dengan menggunakan spreadsheet. Di akhir kursus ini, para delegasi akan mengetahui lebih banyak tentang penggunaan MapInfo Professional untuk melakukan analisis pasar, analisis persaingan, Manajemen/Penargetan Pelanggan. Kursus ini juga berisi 2 buku kerja praktis yang harus dilakukan oleh setiap delegasi untuk mendapatkan pengalaman praktis dalam menggunakan GIS untuk membuat keputusan bisnis dan strategis yang terinformasi.

                1. Riset Pasar: MapInfo Professional memungkinkan Anda untuk menganalisis area pasar Anda. Jika Anda adalah ahli strategi bisnis atau pengambil keputusan bisnis di Nigeria, masa depan organisasi Anda bergantung pada keputusan yang Anda buat hari ini. Kunci keputusan cerdas adalah menempatkan bisnis yang akurat dan relevan dengan riset pasar bisnis dan data bisnis ke dalam konteks bisnis yang tepat. Penerapan GIS dalam bisnis Nigeria telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Kursus ini akan membantu para delegasi mengidentifikasi faktor-faktor penentu keberhasilan yang dapat difokuskan untuk meningkatkan kinerja gerai penjualan dengan kinerja terburuk menggunakan kekuatan geografi untuk bisnis biasa.

                Buku Kerja 1:
                Bagian kursus ini akan menggunakan penyebaran geografis cabang-cabang Bank Zenith sebagai studi kasus. Setiap delegasi akan dapat melakukan analisis geografis praktis yang menyelidiki keberadaan korelasi antara penyebaran geografis cabang Zenith Bank dan tempat pasar grosir di Lagos.

                (STL akan memberikan lokasi geografis cabang Zenith Bank yang ada dan tempat pasar grosir di seluruh Lagos untuk proyek ini)

                2. Analisis Kompetitif: Memahami bagaimana merek pesaing memposisikan diri mereka dapat memungkinkan pengecer untuk belajar dari kesalahan dan keberhasilan mereka, dan bertindak dengan cara yang khas dan kuat. Lebih penting lagi dengan memahami di mana para pesaing berada dapat memberikan alat yang ampuh untuk tetap berada di depan persaingan. Oleh karena itu, kursus ini akan membantu delegasi untuk mengeksplorasi analisis komparatif geografis apa yang harus disertakan untuk pasar bisnis biasa untuk membantu bisnis di Nigeria memposisikan diri mereka lebih baik.

                Buku Kerja 2: Industri telekomunikasi Nigeria adalah salah satu industri paling kompetitif di Afrika. Operator menggunakan jaringan penjualan dan produk saluran distribusi Bisnis-ke-Bisnis untuk mendapatkan produk ke konsumen Nigeria. Delegasi akan melakukan analisis komparatif geografis jaringan distribusi MTN dan Globacom untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana GIS dapat digunakan untuk menyelidiki kekuatan dan kelemahan masing-masing saluran distribusi dan mengidentifikasi peluang untuk optimasi saluran.

                (STL akan memberikan lokasi geografis B2B yang membentuk saluran distribusi MTN dan Globacom untuk analisis ini. Data lokasi B2B dikumpulkan dari proyek penelitian geo-pasar lapangan ekstensif yang dilakukan oleh STL pada tahun 2010 di seluruh Lagos )

                Keterampilan khusus yang diperlukan untuk analisis di atas yang akan dibahas dalam pelatihan meliputi hal-hal berikut:

                1. Pemilihan SQL melalui kueri:
                -Seluruh entri tekstual dalam data
                -Entri tekstual sebagian (wildcard)
                -Nilai numerik dalam data
                -Panjang atau luas objek peta
                -Lebih dari satu aspek secara bersamaan

                2. Analisis GIS -Pemetaan tematik:
                -Area naungan
                -Ukuran poin
                -Ketebalan garis
                -Dua lapisan sekaligus
                -Grafik mini untuk membandingkan nilai
                -Redistricting untuk presentasi

                3. Keluaran dan pencetakan:
                -Teknik copy-paste
                -Buat jendela Tata Letak

                4. Manipulasi Data:
                -Membuat tabel baru dari awal
                -Mengimpor data eksternal (Microsoft Excel & Access)
                -Membuat bidang baru
                -Penggunaan berbagai jenis bidang
                -Tabel "packing"
                -Perhitungan sederhana dari bidang yang ada

                5. Manajemen Basis Data:

                -Memahami sistem manajemen basis data spasial
                -Membuat ODBC dari MapInfo ke Oracle
                -Membuat tabel DBMS dapat dipetakan
                -Seleksi menggunakan SQL

                Persyaratan diet : [/b]Kursus ini mencakup makan siang serta minuman di pagi dan sore hari untuk setiap hari. Kami senang melayani vegetarian dan mereka yang memiliki persyaratan diet lainnya, asalkan kami memiliki pemberitahuan terlebih dahulu.

                [b]Jam buka: 9:00 - 16:45 pada hari pelatihan.

                Tanggal: 3 & 4 Februari 2012 (2 hari)

                Akses internet: Delegasi dapat menggunakan internet atau memeriksa webmail pada mesin khusus di area penerimaan Spatial Technologies Ltd.

                Pelatih : Pelatih kami akan memandu Anda melalui fungsionalitas MapInfo Professional yang menawarkan bantuan, saran, dan tip untuk meningkatkan efisiensi Anda di sepanjang jalan. Kursus ini 100% khusus dikembangkan oleh instruktur GIS berpengalaman STL yang memiliki pengalaman 8+ tahun menggunakan dan mengajar MapInfo Professional


                1 Jawaban 1

                Rupanya, tabel PersonAttributes Anda dirancang menggunakan model EAV. Model ini memiliki keuntungan karena mudah diperluas: atribut disimpan sebagai baris, dan mudah menambahkan baris baru. Namun, menanyakan jenis tabel ini lebih sulit daripada yang dirancang dengan cara tradisional (atribut disimpan sebagai kolom).

                Solusi Anda cukup menggambarkan betapa lebih sulitnya menyelesaikan tugas yang cukup sederhana dengan tabel model EAV. Sebenarnya ini adalah salah satu cara umum untuk memecahkan masalah seperti milik Anda, meskipun saya sarankan Anda mencoba menulis ulang tanpa menggunakan tabel turunan – seperti ini:

                Performanya kemungkinan akan tetap sama dengan sintaks Anda, tetapi tanpa membuat kueri lebih cepat, penulisan ulang ini setidaknya akan membuatnya lebih ringkas dan bisa dibilang lebih mudah dibaca.

                Meskipun demikian, ada metode lain, yang juga cukup umum, yang dapat Anda terapkan, yang mungkin menawarkan kinerja yang lebih baik seiring dengan bertambahnya jumlah atribut. Ini menggunakan pengelompokan dan agregasi:

                Dengan metode ini, semua baris yang memiliki apa saja dari atribut yang ditentukan diambil dan dikelompokkan berdasarkan ID . Untuk menentukan kelompok (orang) yang memiliki semua tiga atribut, filter HAVING diperkenalkan untuk membandingkan jumlah baris * di setiap grup dengan jumlah total atribut dalam daftar IN.

                Metode ini dapat sedikit digeneralisasi jika Anda mampu menyimpan atribut yang akan dicari dalam tabel (sementara). Inilah yang akan terlihat seperti dalam kasus itu:

                Tidak ada klausa WHERE di sini – ini diganti dengan bergabung ke tabel atribut yang ditanyakan, dan jumlah total atribut yang diperlukan untuk mencocokkan diturunkan dari tabel yang sama alih-alih dikodekan.

                Masalah semacam ini umumnya dikenal sebagai divisi relasional. Ini dibahas secara rinci dalam artikel ini oleh Joe Celko:

                * Implementasi khusus dari metode pengelompokan ini mengasumsikan selalu ada satu baris per atribut per orang, jadi COUNT(*) berfungsi dengan benar. Jika atribut dari jenis yang sama mungkin, atau nantinya akan diizinkan, berulang per orang, gunakan COUNT(DISTINCT Attr) sebagai gantinya.


                Skema jaminan integritas kueri untuk mengakses database spasial yang dialihdayakan

                Dengan tren komputasi awan, outsourcing database ke penyedia layanan pihak ketiga menjadi praktik umum bagi pemilik data untuk mengurangi biaya pengelolaan dan pemeliharaan database di rumah. Sejalan dengan itu, karena popularitas layanan berbasis lokasi (LBS), kebutuhan akan data spasial (misalnya, gazetteer, data vektor) meningkat secara dramatis. Akibatnya, ada kecenderungan baru untuk mengalihdayakan kumpulan data spasial oleh pengumpul data. Dua tantangan utama dengan kumpulan data outsourcing adalah menjaga kerahasiaan data (dari penyedia data) dan memastikan integritas hasil kueri (untuk klien). Sayangnya, sebagian besar teknik yang diusulkan untuk privasi dan integritas tidak mencakup data spasial secara langsung. Oleh karena itu, penelitian terbaru mengusulkan berbagai teknik untuk mendukung privasi atau integritas (tetapi tidak keduanya) pada dataset spasial. Dalam makalah ini, untuk pertama kalinya, kami mengusulkan teknik yang dapat memastikan privasi dan integritas untuk data spasial yang dialihdayakan. Secara khusus, pertama-tama kami menggunakan metode transformasi spasial satu arah berdasarkan kurva Hilbert, yang mengenkripsi data spasial sebelum outsourcing dan, karenanya, memastikan privasinya. Next, by probabilistically replicating a portion of the data and encrypting it with a different encryption key, we devise a technique for the client to audit the trustworthiness of the query results. We show the applicability of our approach for both k-nearest-neighbor queries and spatial range queries, which are the building blocks of any LBS application. We also design solutions to guarantee the freshness of outsourced spatial databases. Finally, we evaluate the validity and performance of our algorithms with security analyses and extensive simulations.

                This is a preview of subscription content, access via your institution.


                We use Geographic Information Systems (GIS) to analyze, manipulate, and visualize spatial information on a computer.

                • visualize spatial data
                • explore spatial patterns and relationships
                • make pretty and useful maps
                • generate new data, either "by hand" or via spatial relationships from other data (e.g. through spatial queries)
                • perform spatial analysis (i.e. statistical methods applied to spatial data)

                GIS is often thought of as more than just a tool or piece of software. It can refer to all aspects of managing and analyzing digital spatially referenced data.

                The following provides a brief overview of GIS followed by two short tutorials for getting started with GIS, using QGIS, a free and open source desktop GIS software. The first tutorial uses data from the 1854 cholera outbreak in London. The second analyzes demographic data from the Canadian census as well as public transit data for Toronto.

                1 - Spatial Data

                A spatial dataset is a combination of.

                • attribute data (the what)
                • location data and spatial dimensions (the dimana)

                Spatial data, this combination of attribute and location data, can be managed and represented in a number of different ways.

                For example, a city can be represented on a map via it's geographic coordinates (e.g. latitude and longitude) and then labelled or styled with any associated attribute data.

                Here's some of the same data in tabular form:

                Importantly, there are always uncertainty about the level of accuracy, precision, and resolution of spatial data. Spatial data are representations of reality, and thus have some loss of information when used for visualization and analysis. Any analysis can only be as good as the available data.

                The two most common forms of spatial data are vector data and raster data.

                Vector Data

                Vector data uses coordinates, or a series of coordinates, to create points (like the previous example), lines, and polygons representing real-world features (e.g. lines to represent roads and rail, points for transit stops, polygons for parks and buildings, etc.). The same underlying features can be represented with different geometries, often depending on the scale of analysis (e.g. a city can be represented as point or as a polygon pertaining to it's administrative boundary).

                Vector data from OpenStreetMap

                Raster Data

                Raster data represents the world as continuous grid with equal cell sizes. Each cell contains a value pertaining to the type of feature it represents. These values can be quantitative (e.g. elevation) or categorical (e.g. type of land use). Common examples of raster data include digital elevation models (DEMs), satellite imagery, and scanned images (e.g. historical maps).

                DEM of Toronto and Lake Ontario (Data from NOAA)

                2 - Spatial Data & GIS

                Working with data in GIS

                GIS software usually links to data stored elsewhere on a computer, rather than in a project file. If the source location of the data (i.e. which folder it's in) changes, then this will have to be updated in the GIS project. If data are edited in GIS, it will update the data in its source location.

                The predominant data modal within a GIS is to work with data stored in different lapisan (e.g. a layer for roads, another for buildings, and so on). These layers can be visualized and analyzed in conjunction with each other based on their spatial relationships.

                Image from Bolstad (2012)

                Common GIS software

                • QGIS (free, open source, can do a great many things)
                • ArcGIS (proprietary, used by big organizations, but losing popularity in tech and academia)
                • CARTO (commercial, free basic accounts)
                • MapBox (commercial, free basic accounts)
                • Tableau, D3, MangoMap, etc.

                Data management & processing of spatial data

                • Python, R (for processing data, statistical analysis, making simple maps)
                • PostGIS (spatial databases and queries)

                3 - Tutorial, Part I

                Visualizing points and rasters, simple geo-processing

                First let's download QGIS from here if you haven't already. It can be downloaded on most Linux, Mac, or Windows computers.

                Data for this example can be downloaded by clicking here.

                This includes three datasets:

                • a historical map of London (a geo-referenced raster image)
                • the locations of cholera deaths, a vector point dataset containing the number of deaths at each point
                • the point locations of water pumps

                The GIS data was originally created by Robin Wilson while more information about the 1854 cholera outbreak can be read on Wikipedia.

                Open up QGIS. The top provides menus with a number of different options, and buttons for commonly used tools. The main panel is for visualizing and interacting with spatial data. On the left are a browser (to locate data on your computer) and the layers panel (which indicates the layers on the map, and what order they are displayed in). On the right there might be panels for finding processing tools, or for identifying features.

                To add data, go to Layer - Add Layer , or by finding the file in the browser panel, and locate to where the data was downloaded onto your computer.

                Let's try to accomplish the following:

                1. Open and explore the data. Examine the layer structure. There are two point data files and one raster image.
                2. Right-click on the layer (in the layers panel) to examine attribute tables, layer properties, among other things.
                3. Practice styling layers by opening up the layer properties, going to symbology. In here, we can edit the size, shape, and colour of the layers, among other things. Let's then style the cholera_deaths layer using the graduated option. This styles the points by their values, and we can now see where there were addresses with high death counts.

                GIS can do more than just styling existing data. We can also create new data via spatial relationships. As a simple example, let's try to count the number of deaths there were within 100m of each pump. This will make use of a few commonly used geoprocessing steps.

                • Open up the processing panel by going to Processing - Toolbox
                • Search for buffer and open up Buffer under Vector Geometry
                • Navigate the window to compute 100m buffers around the Pumps layer
                • Now, search for join and open up Join Attributes by Location (Summary) under Vector General . This tool will allow us to sum the number of deaths which overlap with each of these buffers.
                • Navigate the window to input count into Fields to Summarise and mean in Summaries to calculate

                Open up the attribute table of the output to see the results. There should be 194 deaths within 100m of the Broad Street pump.

                4 - Tutorial, Part II

                Lines and polygons, joining tabular data, choropleths

                Start up a new QGIS project and add in the data downloaded from here.

                First, let's look at data. We have a polygon layer which represents census dissemination areas. These are the smallest geographic level in which demographic and socio-economic data is aggregated for the Canadian census.

                We also have a line layer representing major transit lines in Toronto. We can categorize line data by status , using different colours or line types to display whether the transit route is existing or under construction.

                Also included is a .csv table which contains data linked to the unique identifier, dauid , of each dissemination area. We can use the dauid to join this tabular data to the spatial boundaries of dissemination areas. Do so by, first adding the table as a layer into QGIS. Then open up the properties of the dissemination area boundary, and go to join. Navigate the options by joining the data by dauid . Once complete, we can open up the attribute table and see these additional columns.

                We can now visualize these polygons as a choropleth map. Similar to the previous tutorial, open up the layer properties, go to symbology, and style based on graduated symbols. Notice the options available for classifying data (number of bins, whether to use quantiles or equal intervals, etc.). Different classification schemes can highlight or hide different spatial patterns. Also, it's often preferred to visualize a choropleth as a rate or a density (in terms of people per area) in order not to exaggerate counts in larger areas.

                For example, the following shows a choropleth map of the density of the number of people in low-income households per km^2 in Toronto


                Tonton videonya: QGIS การตดขอมลเวกเตอรในโปรแกรม QGIS How to clip vector layer by QGIS