888 resultados para Spatial Data Infrastructure (SDI)


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With the exponential growth of the usage of web-based map services, the web GIS application has become more and more popular. Spatial data index, search, analysis, visualization and the resource management of such services are becoming increasingly important to deliver user-desired Quality of Service. First, spatial indexing is typically time-consuming and is not available to end-users. To address this, we introduce TerraFly sksOpen, an open-sourced an Online Indexing and Querying System for Big Geospatial Data. Integrated with the TerraFly Geospatial database [1-9], sksOpen is an efficient indexing and query engine for processing Top-k Spatial Boolean Queries. Further, we provide ergonomic visualization of query results on interactive maps to facilitate the user’s data analysis. Second, due to the highly complex and dynamic nature of GIS systems, it is quite challenging for the end users to quickly understand and analyze the spatial data, and to efficiently share their own data and analysis results with others. Built on the TerraFly Geo spatial database, TerraFly GeoCloud is an extra layer running upon the TerraFly map and can efficiently support many different visualization functions and spatial data analysis models. Furthermore, users can create unique URLs to visualize and share the analysis results. TerraFly GeoCloud also enables the MapQL technology to customize map visualization using SQL-like statements [10]. Third, map systems often serve dynamic web workloads and involve multiple CPU and I/O intensive tiers, which make it challenging to meet the response time targets of map requests while using the resources efficiently. Virtualization facilitates the deployment of web map services and improves their resource utilization through encapsulation and consolidation. Autonomic resource management allows resources to be automatically provisioned to a map service and its internal tiers on demand. v-TerraFly are techniques to predict the demand of map workloads online and optimize resource allocations, considering both response time and data freshness as the QoS target. The proposed v-TerraFly system is prototyped on TerraFly, a production web map service, and evaluated using real TerraFly workloads. The results show that v-TerraFly can accurately predict the workload demands: 18.91% more accurate; and efficiently allocate resources to meet the QoS target: improves the QoS by 26.19% and saves resource usages by 20.83% compared to traditional peak load-based resource allocation.

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Despite modern weed control practices, weeds continue to be a threat to agricultural production. Considering the variability of weeds, a classification methodology for the risk of infestation in agricultural zones using fuzzy logic is proposed. The inputs for the classification are attributes extracted from estimated maps for weed seed production and weed coverage using kriging and map analysis and from the percentage of surface infested by grass weeds, in order to account for the presence of weed species with a high rate of development and proliferation. The output for the classification predicts the risk of infestation of regions of the field for the next crop. The risk classification methodology described in this paper integrates analysis techniques which may help to reduce costs and improve weed control practices. Results for the risk classification of the infestation in a maize crop field are presented. To illustrate the effectiveness of the proposed system, the risk of infestation over the entire field is checked against the yield loss map estimated by kriging and also with the average yield loss estimated from a hyperbolic model.

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Soil erosion is a major environmental issue in Australia. It reduces land productivity and has off-site effects of decreased water quality. Broad-scale spatially distributed soil erosion estimation is essential for prioritising erosion control programs and as a component of broader assessments of natural resource condition. This paper describes spatial modelling methods and results that predict sheetwash and rill erosion over the Australian continent using the revised universal soil loss equation (RUSLE) and spatial data layers for each of the contributing environmental factors. The RUSLE has been used before in this way but here we advance the quality of estimation. We use time series of remote sensing imagery and daily rainfall to incorporate the effects of seasonally varying cover and rainfall intensity, and use new digital maps of soil and terrain properties. The results are compared with a compilation of Australian erosion plot data, revealing an acceptable consistency between predictions and observations. The modelling results show that: (1) the northern part of Australia has greater erosion potential than the south; (2) erosion potential differs significantly between summer and winter; (3) the average erosion rate is 4.1 t/ha. year over the continent and about 2.9 x 10(9) tonnes of soil is moved annually which represents 3.9% of global soil erosion from 5% of world land area; and (4) the erosion rate has increased from 4 to 33 times on average for agricultural lands compared with most natural vegetated lands.

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This paper describes the construction of Australia-wide soil property predictions from a compiled national soils point database. Those properties considered include pH, organic carbon, total phosphorus, total nitrogen, thickness. texture, and clay content. Many of these soil properties are used directly in environmental process modelling including global climate change models. Models are constructed at the 250-m resolution using decision trees. These relate the soil property to the environment through a suite of environmental predictors at the locations where measurements are observed. These models are then used to extend predictions to the continental extent by applying the rules derived to the exhaustively available environmental predictors. The methodology and performance is described in detail for pH and summarized for other properties. Environmental variables are found to be important predictors, even at the 250-m resolution at which they are available here as they can describe the broad changes in soil property.

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Formal Concept Analysis is an unsupervised machine learning technique that has successfully been applied to document organisation by considering documents as objects and keywords as attributes. The basic algorithms of Formal Concept Analysis then allow an intelligent information retrieval system to cluster documents according to keyword views. This paper investigates the scalability of this idea. In particular we present the results of applying spatial data structures to large datasets in formal concept analysis. Our experiments are motivated by the application of the Formal Concept Analysis idea of a virtual filesystem [11,17,15]. In particular the libferris [1] Semantic File System. This paper presents customizations to an RD-Tree Generalized Index Search Tree based index structure to better support the application of Formal Concept Analysis to large data sources.

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Tick-borne zoonoses (TBZ) are emerging diseases worldwide. A large amount of information (e.g. case reports, results of epidemiological surveillance, etc.) is dispersed through various reference sources (ISI and non-ISI journals, conference proceedings, technical reports, etc.). An integrated database-derived from the ICTTD-3 project (http://www.icttd.nl)-was developed in order to gather TBZ records in the (sub-)tropics, collected both by the authors and collaborators worldwide. A dedicated website (http://www.tickbornezoonoses.org) was created to promote collaboration and circulate information. Data collected are made freely available to researchers for analysis by spatial methods, integrating mapped ecological factors for predicting TBZ risk. The authors present the assembly process of the TBZ database: the compilation of an updated list of TBZ relevant for (sub-)tropics, the database design and its structure, the method of bibliographic search, the assessment of spatial precision of geo-referenced records. At the time of writing, 725 records extracted from 337 publications related to 59 countries in the (sub-)tropics, have been entered in the database. TBZ distribution maps were also produced. Imported cases have been also accounted for. The most important datasets with geo-referenced records were those on Spotted Fever Group rickettsiosis in Latin-America and Crimean-Congo Haemorrhagic Fever in Africa. The authors stress the need for international collaboration in data collection to update and improve the database. Supervision of data entered remains always necessary. Means to foster collaboration are discussed. The paper is also intended to describe the challenges encountered to assemble spatial data from various sources and to help develop similar data collections.

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O número de municípios infestados pelo Aedes aegypti no Estado do Espírito Santo vem aumentando gradativamente, levando a altas taxas de incidência de dengue ao longo dos anos. Apesar das tentativas de combate à doença, esta se tornou uma das maiores preocupações na saúde pública do Estado. Este estudo se propõe a descrever a dinâmica da expansão da doença no Estado a partir da associação entre variáveis ambientais e populacionais, utilizando dados operacionalizados por meio de técnicas de geoprocessamento. O estudo utilizou como fonte de dados a infestação pelo mosquito vetor e o coeficiente de incidência da doença, as distâncias rodoviárias intermunicipais do Estado, a altitude dos municípios e as variáveis geoclimáticas (temperatura e suficiência de água), incorporadas a uma ferramenta operacional, as Unidades Naturais do Espírito Santo (UNES), representadas em um único mapa operacionalizado em Sistema de Informação Geográfica (SIG), obtido a partir do Sistema Integrado de Bases Georreferenciadas do Estado do Espírito Santo. Para análise dos dados, foi realizada a Regressão de Poisson para os dados de incidência de dengue e Regressão Logística para os de infestação pelo vetor. Em seguida, os dados de infestação pelo mosquito e incidência de dengue foram georreferenciados, utilizando como ferramenta operacional o SIG ArcGIS versão 9.2. Observou-se que a pluviosidade é um fator que contribui para o surgimento de mosquito em áreas não infestadas. Altas temperaturas contribuem para um alto coeficiente de incidência de dengue nos municípios capixabas. A variável distância em relação a municípios populosos é um fator de proteção para a incidência da doença. A grande variabilidade encontrada nos dados, que não é explicada pelas variáveis utilizadas no modelo para incidência da doença, reforça a premissa de que a dengue é condicionada pela interação dinâmica entre muitas variáveis que o estudo não abordou. A espacialização dos dados de infestação pelo mosquito e incidência de dengue e as Zonas Naturais do ES permitiu a visualização da influência das variáveis estatisticamente significantes nos modelos utilizados no padrão da introdução e disseminação da doença no Estado.

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O trabalho buscou analisar questões de desigualdade regional no Espírito Santo através da linha de pesquisa denominada Nova Geografia Econômica (NGE). Uma forma de realizar essa análise é através do estudo da relação entre diferenciais de salário e mercado potencial. Mais precisamente, o trabalho procurou verificar o impacto de fatores geográficos de segunda natureza – mercado potencial – nos salário médios municipais. Inicialmente, por meio de uma Análise Exploratória de Dados Espaciais, verificou-se que os salários são maiores próximos às regiões com alto mercado potencial (litoral/RMGV). Por meio da utilização de técnicas de estatística e econometria espacial foi possível observar para os anos de 2000 e 2010 a existência de uma estrutura espacial de salários no Espírito Santo. O coeficiente de erro autorregressivo foi positivo e estatisticamente significativo, indicando o modelo SEM (spatial error model) como o mais apropriado para modelar os efeitos espaciais. Os resultados indicam ainda que não só fatores educacionais afetam os salários, fatores geográficos de segunda natureza possuem um efeito até maior quando comparados aos primeiros. Conclui-se, como demonstra o modelo central da NGE que, forças exclusivamente de mercado nem sempre levam ao equilíbrio equalizador dos rendimentos, pelo contrário, levam à conformação de uma estrutura do tipo centro-periferia com diferença persistente de rendimentos entre as regiões. Adicionalmente, verifica-se que os municípios que apresentam maior salário, maior mercado potencial e melhores indicadores sociais são àqueles localizados no litoral do estado, mais precisamente os municípios próximos à RMGV. Sendo assim, o trabalho reforça a necessidade de que se pense estratégias que fomentem a criação de novas centralidades no Espírito Santo, a fim de atuar na redução das desigualdades regionais. O trabalho se insere num grupo de vários outros estudos que analisaram questões de desigualdade e concentração produtiva no Espírito Santo. A contribuição está na utilização do referencial teórico da NGE, que ainda não havia sido empregada para o estado, e na utilização de técnicas de estatística espacial e econometria espacial.

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Tese de Doutoramento, Ciências do Mar (Ecologia Marinha), 26 de Novembro de 2013, Universidade dos Açores.

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Thesis submitted to Faculdade de Ciências e Tecnologia of the Universidade Nova de Lisboa, in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master in Computer Science

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Thesis submitted to the Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação da Universidade Nova de Lisboa in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Doctor of Philosophy in Information Management – Geographic Information Systems

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática