| Повече ▼

Премахнете секции, определени от линия или многоъгълник, от растер в QGIS

Премахнете секции, определени от линия или многоъгълник, от растер в QGIS


Създал съм растерния слой с височини, използвайки функцията за интерполиране на TIN. Имам и друг растерен слой с по-точна информация за височината на определени области, дефинирани от полигони / линии. Бих искал да премахна тези секции от генерирания от TIN растер и да ги заменя с информацията във втория растер.

Опитах да използвам функцията за подстригване, но това премахва грешната част (запазва секциите, които искам да бъдат премахнати). Може ли някой да даде някакви насоки за това как да се постигне вмъкване на стойности от раздел на един растер в друг?

QGIS 2.6.0 за Windows.


Може да искате да проучите приставката RasterCalc и нейната условна функция. Растерният калкулатор по подразбиране няма тази възможност. Приставката има документация за синтаксиса.

Без да знам подробности за вашия растер, не мога да кажа със сигурност, но ако приемем, че „точният“ растер има данни само в желаните клетки и всичко останало е 0, ще направите изречение за ефекта от „if true = 0 след това TIN, иначе точно '.

Ако имате само векторни данни, които марки границите на добрите данни в точния растер, ще трябва да го преобразувате в растер (Raster> Conversion> Rasterize), за да създадете мастер / зонален растер. Обърнете внимание, че трябва да са полигони, а не линии, които няма да преобразуват същото. Тогава вашето изречение ще бъде по-скоро като "ако зона = 1, тогава точна, иначе TIN".


Измислих решение / решение (очевидно специфично за моя проблем):

Стъпка 1: Използвайте инструмента за подстригване, за да разширите растерите до същия размер.

Стъпка 2: Добавете двата растра заедно.

Стъпка 3: В моята ситуация добавянето на двата растра създаде растер, където стойностите в областите от интерес (където исках по-точни данни - забележете извън тези области, точният растер имаше стойност 0) беше по-голяма от макс. TIN растер. Това ми позволи да извърша проста операция:

('SummedRaster'> = 'Стойност') * 'Точно' + ('SummedRaster' <'Стойност') * TIN

За пояснение, в райони с по-точна информация. сумираните коти бяха за късмет по-високи от максималната стойност в TIN растра.

Така че, когато сумираните височини са по-големи от тази максимална стойност, мога да заменя данните с кота от Точния оценител.

Всяко място извън тези зони комбинираната височина е по-малка или равна на тази максимална стойност на TIN и следователно тези клетки могат да бъдат запълнени с данните от базовия TIN растер.


Georeferencing Topo Sheets и сканирани карти (QGIS3) ¶

Повечето ГИС проекти изискват георефериране на някои растерни данни. Геореференции е процесът на присвояване на реални координати на всеки пиксел на растра. Много пъти тези координати се получават чрез извършване на полеви проучвания - събиране на координати с GPS устройство за няколко лесно разпознаваеми функции в изображението или картата. В някои случаи, когато искате да дигитализирате сканирани карти, можете да получите координатите от маркировките на самото изображение на картата. Използвайки тези примерни координати или GCP (наземни контролни точки), изображението се изкривява и прави така, че да се побере в избраната координатна система. В този урок ще обсъдя концепциите, стратегиите и инструментите в QGIS за постигане на георефериране с висока точност.

Този урок е за гео-препратка към изображение, което има информация за координатите, налична на самото изображение на картата (т.е. решетки с етикети). Ако вашето изходно изображение не разполага с такава информация, можете да използвате метода, описан в Georeferencing Aerial Imagery (QGIS3)


Въведение

Вкаменелости на гризачи се намират в много находища, съдържащи изкопаеми плиоцестони в Южна Африка (Winkler et al. 2010), и често се използват за възстановяване на минали среди (напр. Avery 1984, 1987, 1992a, b, 1995, 2001 Cartmill 1967 De Graaff 1960 Matthews et al. 2005, 2009 Thackeray 1987 Thackeray and Avery 1990). Вкаменелостите на гризачи се считат за особено информативни при палеоекологични реконструкции поради тяхната съкровена и почти повсеместна природа, малките размери на домовете за повечето таксони и тъй като някои таксони демонстрират екологична специфичност, която може да предостави подробна информация за такива фактори като растителност, тип субстрат и климатични условия в рамките на локализиран район (De Graaff 1981 Kingdon 1997 Nowak 1991 Roberts 1951 Skinner and Chimimba 2005 Smithers 1971).

Палеоекологичните реконструкции, използващи изкопаеми фауни като прокси за минали условия на околната среда, се основават на принципа на актуализма, който предполага, че допустимите отклонения на околната среда на съществуващите таксони са подобни на изкопаемите таксони, на които те морфологично приличат (Evans et al. 1981 Wesselman 1984, 1995 Patnaik 2003 Stoetzel et 2007, 2011 Wesselman et al. 2009). Като такива, за да се реконструират точно минали среди и да се избегнат изкривени палеоекологични сигнатури, трябва да се съберат изчерпателни неонтологични данни, за да се установи точно основната ниша на таксона, определена като съвкупността от всички екологични фактори, образуващи n-измерен хиперобем, в който таксон е потенциално може да съществува неограничено дълго (Hutchinson 1957). От това следва, че по време на оцеляването на таксона условията, контролиращи биогеографското разпределение на таксона, могат да се променят и настоящите фактори, влияещи върху съвременните разпределения, може да не са аналогични на тези от миналото (Van Couvering 1980 Wesselman 1984, 1995 Andrews 1990 Aguilar et al. 1999 Patnaik 2003 Wesselman et al. 2009). Въпреки че различни биотични и абиотични фактори служат за ограничаване на таксон до по-малка реализирана ниша (Hutchinson 1957 Lomolino et al. 2006), без подробно разбиране на съвременните екологични толеранси на таксона, на палеоекологичните реконструкции, използващи съвременните фауни като прокси, трябва да се гледа с повишено внимание.

Този анализ се опитва да подобри способността ни да реконструираме плио-плейстоценовите палеосреди в Южна Африка, като идентифицира използването на местообитанията и диапазона на толерантност към околната среда на съществуващите гризачи на ниво род, в страните от Южна Африка, Лесото и Свазиленд. По този начин използваме технологиите на Географските информационни системи (ГИС) и съществуващите колекции, за да определим количествено броя на отделните екземпляри и уникални находища в йерархична поредица от типове растителност. Използвани са музейни образци, курирани в Националния природонаучен музей Ditsong (DM, бивш музей Transvaal), Южна Африка, и Националния природонаучен музей (NMNH) на института Смитсониън, Вашингтон, окръг Колумбия. За този анализ е избрана оценка на ниво род, тъй като това обикновено е най-ниското общо таксономично ниво, до което повечето микромамални таксони могат да бъдат еднозначно идентифицирани с помощта на скелетни останки (фиг. 1) (Reed 2007 Reed and Geraads 2012). Освен това изследванията както на съвременни, така и на изкопаеми образци от няколко от авторите (TLC, PJL, MLT) от хълмовете Коанака в Ботсвана предполагат, че без използването на молекулярни техники, идентифицирането на видовото ниво на много таксони от гризачи в региона трябва да да се избягва поради липса на дефинирани апоморфии (Lewis et al. 2011). Чрез количествено определяне на разпределението на гризачите на ниво род, заедно с климатичните данни и типовете растителност за Южна Африка, Лесото и Свазиленд, това проучване предоставя консервативна базова линия, от която могат да се разработят реалистични модели от минали среди.

Микрофаунални останки от хълмовете Коанака, Северозападен Нагамиленд, Ботсвана.


6 отговора 6

Ето кода на Python, който го реализира:

И за да го тестваме, ето квадрат 10х5, който се навежда:

Първоначално проблемът беше, че бях прекалено опростена. Трябва да изчисли единичния вектор, нормален към равнината. Площта е половината от точковото произведение на това и общото от всички кръстосани продукти, а не половината от сумата от всички величини на кръстосаните продукти.

Това може да се почисти малко (матричните и векторните класове биха го направили по-хубаво, ако ги имате, или стандартните имплементации на детерминант / кръстосан продукт / точков продукт), но трябва да бъде концептуално издържан.


Растерна екстракция

Инструментите за извличане на растерни данни включват инструменти, които опростяват сложни или шумни данни и инструменти, които създават пространствено подмножество или извадка от растер.

Във втората категория са инструменти в инструментариума Extraction, които предоставят разнообразни инструменти за подгрупиране на растри по форми и атрибути, както и преобразуване на растра в набор от точки с инструмента Extract Values ​​To Points и Sample. Други инструменти включват Resample, който агрегира клетки в по-големи клетки, и Clip, който извършва правоъгълна бисквитка на растер.


R2V функции

Формати на изображения: Формати на TIFF, GeoTIFF, JPEG, GIF, RLC, PNG и BMP. R2V поддържа повечето типове изображения, включително 1-битово двустепенно, 8-битово сиво и цветни изображения (4-битови, 8-битови и 24-битови). Поддържат се повечето компресии на изображения TIFF. Няма софтуерно ограничение за размерите на изображенията. R2V също поддържа SPOT и други сателитни необработени формати на изображения. Препратете географско препратка към вашето растерно изображение в R2V и го запазете във формат GeoTIFF.

Експорт / импорт на вектор: ArcView (Shape file), Arc / Info Generate, AutoCAD DXF, MapInfo (MIF / MID), IGES, MapGuide SDL, 3D Grid файл, 3D DEM (съвместим с USGS DEM), VRML и 3D XYZ векторни файлови формати. Добавят се още векторни файлови формати. Щракнете тук, за да получите примерни изходни файлове.

  1. Напълно автоматична векторизация. Една команда ще векторизира вашата сканирана карта за секунди или минути с високо качество. Функцията за партида позволява векторизиране на редица карти без намеса на потребителя. Напишете свой собствен партиден скрипт, за да персонализирате стъпките за обработка на изображенията преди векторизация и за векторна обработка на линии след векторизацията.
  2. Интерактивно проследяване на редове. Избирате две точки на изображението и оставяте R2V да проследи линията вместо вас. Лесно, точно и интелигентно! За сложни карти или чертежи използвайте интерактивното проследяване, за да векторизирате линии избирателно. Или използвайте функцията за проследяване на множество редове, за да векторизирате група редове само с две щраквания.
  3. Ръчно цифрово оразмеряване на екрана. С лесния за използване векторен редактор на R2V, вие просто чертаете линиите с вашето изображение като фон, увеличавате и намалявате и бързо създавате набора от данни за вашите конкретни приложения

Етикетиране на вектор и дигитализация на контурната карта: Редовете могат да бъдат етикетирани с различни ID стойности, които се записват като атрибути при експортиране в картографиране или ГИС пакет. Полуавтоматично етикетиране на контурни линии се поддържа за бързо задаване на кота на контурни линии

Растеризиране на вектор: Преобразува векторни данни във растерно изображение с висока разделителна способност за печат и обработка.

Няколко слоя: Използвайте мениджъра на слоевете на R2V, за да дефинирате толкова слоеве, колкото е необходимо за организиране на векторизирани данни в слоеве. Слоевете, създадени в R2V, са напълно съвместими с векторните файлови формати за експортиране, които поддържат многослойна структура. С дефинирани множество слоеве, векторните данни могат да се обработват, редактират и показват по слой и да се преместват между слоевете. Слоевете могат да бъдат включени, изключени или заключени за гъвкаво редактиране и обработка на векторни данни.

Дигитализиране на функцията на точка: Пълна поддръжка за цифровизиране на точки. Точките могат да се създават, преместват и етикетират. Точковите данни могат да бъдат експортирани във всички поддържани файлови формати на вектори.

Автоматично създаване на многоъгълен слой: Създавайте многоъгълни слоеве автоматично от векторизирани редове само с една команда. След това затворените полигони могат да бъдат редактирани и етикетирани с помощта на редактора на редове на R2V. Полигоните могат да се показват в режим на запълване с дефиниран от потребителя шаблон и цвят на слоя.

Мощен редактиране на растерни изображения: R2V предоставя мощен инструмент за растерно рисуване за лесно редактиране и поправяне на пиксели на изображения. Всички типове изображения, включително 1-битов монохромен, сива скала, 8-битов цвят и 24-битов цвят се поддържат от Инструмент Image Pixel. Функциите за картографиране на пиксели могат лесно да преобразуват една пикселна стойност в друга за цялото изображение, за да премахнат шумовите пиксели, да изчистят фона на изображението или да обединят цветните слоеве.

Георефериране с помощта на GeoTIFF или контролни точки: Векторните данни могат да бъдат геокодирани или геореферирани към координатна система в реалния свят (напр. UTM, Latitude / Longitude), използвайки GeoTIFF, избрани от потребителя контролни точки или световен файл (TFW). Растерните изображения могат да се препращат и към генериран World файл, поддържан от ESRI Arc / Info, ArcView или TAB файл от MapInfo. Функциите за гумено покритие за изображения позволяват геометрична корекция или регистрация на изображение в нова координатна система. R2V поддържа както билинейни, така и методи на триангулация на Делоне за геометрична трансформация. Геореферентните растерни изображения могат да бъдат запазени във формат GeoTIFF и са напълно съвместими с други пакети, които поддържат GeoTIFF.

Преобразуване между системи за проекция на карти: R2V поддържа преобразуване между UTM координатни системи, географска ширина / дължина, държавна равнина NAD27 и държавна равнина NAD83 системи. Можете автоматично да конвертирате една точка или цял набор от контролни точки.

Автоматично разпознаване и разпознаване на текст (OCR): Автоматично открива и разпознава текст с различни шрифтове, размери и езици. Гъвкав редактор за лесно премахване и манипулация. Други нередовни символи на пресичане също могат да бъдат открити и коригирани.

Обединяване на няколко карти: Използвайте R2V за векторизиране на карти поотделно и след това ги обединете в един набор, като посочите правилните контролни точки. След това обединеният набор от векторни данни може да се редактира в R2V и да се третира като една карта.

Гъвкав регион на интерес за векторизация и обработка на изображения: R2V поддържа региони от интерес под формата на кръгове, правоъгълници, полигони в свободна форма и техните комбинации за векторизация и изрязване на изображения.

3D дисплей с драпиране на изображения:
Създайте 3D набор от данни автоматично от вашите етикетирани линейни данни и ги покажете с помощта на усъвършенстваната функция за 3D дисплей и анимация на R2V. Преглеждайте данните си с драпиране на изображения в 3D под всякакъв ъгъл и разстояние. Поддържа 3D DEM (съвместим USGS DEM формат) и Grid формати както за вход, така и за изход. 3D моделите могат да бъдат експортирани във формати DXF, VRML и XYZ. Просто изтеглете приставка VRML за вашия уеб браузър и след това кликнете тук, за да видите пример
Мощна обработка на изображения: Вертикално и хоризонтално обръщане, транспониране, завъртане, премахване на тъмен фон, откриване на ръбове, преизбор на изображение, изрязване на регион, изглаждане, сегментиране, мозайка на изображението, синтез, изкривяване и отрицание. Както контролираната, така и неконтролираната класификация са вградени, за да подпомогнат обработката на въздушни снимки или сателитни изображения, които са в цвят. Разделянето на цветовете, подобряването на сивото на изображението и преобразуването на типа изображения могат да се извършват с помощта на R2V.

Мозайка на изображението: Командата R2V Image mosaic улеснява създаването на мозаечно изображение от поредица от подраздели. Просто започнете, като изберете Изображение / мозайка опция и посочете матрицата на оформлението и имената на файлове с изображения. Мозайката на изображението ще бъде създадена след няколко секунди. Изображенията с припокриващи се граници се корелират, за да се създаде безпроблемна мозайка с изображения.

Обединяване и наслагване на изображения: Функцията за обединяване на изображения ви позволява да комбинирате множество изображения интерактивно, за да създадете наслагвания на изображения или мозайки.

Оцветете изображения в сивата скала с помощта на цветно изображение с ниска разделителна способност: Технологията за сливане на изображения на R2V предоставя мощен начин за оцветяване на изображение в сива скала с висока разделителна способност, използвайки цветна информация от мултиспектрално изображение с ниска разделителна способност. Ако трябва да интерпретирате изображение в сива скала с по-висока точност, оцветяването на изображението ви дава правилната информация за вода, сянка и растителност, вместо само тъмни пиксели


Разработване на маршрути за групи обекти за поддържане на земята

През последните осем седмици работих за PHS за моя най-голям проект. Както мнозина може би са виждали моите актуализации на този сайт. Проектът почти приключи и бе отстранен! Поради това предприех няколко допълнителни проекта, за които ще публикувам. Този проект се стреми да намери лесен начин да създаде маршрут, който бихме могли да дадем на изпълнителите, вместо просто куп адреси, които те ще трябва да сортират сами. В опит да направя това, използвах Network Analyst в ArcMap, тъй като екипът е запознат с инструментите и тяхната функционалност. По-долу включих ръководство стъпка по стъпка, което дадох на екипа за в бъдеще, както и няколко снимки на резултата!

Всеки маршрут ще бъде определен от предварително определени групи сайтове, ако те съществуват за данните, които се управляват. Този урок ще използва за пример Shapefile за повторно влизане в сайта само за поддръжка (MO).

  1. Придвижете се до и добавете следните шейпфайлове към ArcMap:
    1. & # 8220U: PhiladelphiaLandCare2 06_AllCurrentYearWork 2017 Shapefiles MO_Reentry_parcels2017_ACYW.shp & # 8221
    2. & # 8220U: 02_External_data Streets Phila Phila_Street_Centerline_ND.nd & # 8221
    1. Активирайте лентата с инструменти „Network Analyst“ под раздела Персонализиране в горния ляв ъгъл на ArcMap. Може да се наложи да отидете в раздела с разширения, също под Персонализиране и да активирате и Network Analyst. Това е необходимо само ако никога преди не сте използвали Network Analyst.
    2. След като активираме лентата с инструменти, тя трябва да се появи в средата на прозореца ArcMap. Това е добре, но не се колебайте да го преместите, ако ви притесняват. Огледайте инструмента и получете представа за настройката. Не забравяйте да активирате „Прозорец за мрежов анализатор“, тъй като ще се възползваме от това в по-късните стъпки. Това е първата икона отляво.
    3. След това, използвайки падащото меню в Network Analyst, изберете ‘New Route’. Това ще добави поредица от празни слоеве както към прозореца на анализатора, така и към съдържанието.
    4. След това ще добавим точките или „Спирки“, докато генераторът на маршрути ги извиква към прозореца на анализатора. Преди да можем да направим това, ще ни трябват центроиди на нашите сайтове, които маршрутизираме.
      1. За да започнете, отидете до таблицата с атрибути на MO shape парцелите. Добавете две полета със следните имена с тип на полето като „двойно“: x_coord и y_coord.
      2. След това щракнете с десния бутон върху името на полето в таблицата на атрибутите. Придвижете се до „Изчисляване на геометрията“. Щракнете напред, докато стигнете до главния прозорец. Тук задайте геометрията, която изчисляваме, на съответното поле на центроида (x_coord изчислява ‘X Coordinate of Centroid’). Повторете това с другата координата.
      3. Експортирайте таблицата с атрибути като „.dbf“ във вашето работно пространство. Добавете таблицата към изображението на картата.
      4. Щракнете с десния бутон върху таблицата в съдържанието. Придвижете се до „Показване на XY данни“. Тук задайте X = x_coord и Y = y_coord. Щракнете добре. Сега трябва да видите центроиди за всички сайтове на MO в окръг Филаделфия.
      5. Експортирайте таблицата във вашата работна папка и добавете шейпфайла към картата. Това ще бъде нашият centroid шейпфайл за останалата част от заданието.
      1. Забележка: Може да работи за разделяне на сайтовете на по-малки шейпфайлове преди изпълнението на Solve. Това би станало чрез „Избор по атрибут“ за въпросната група или групи, след което изпълнете стъпки 6 - 8 за всяка отделна група. Това би било досадно при избора на всяка група, но би могло да ускори леко обработката, без да кодира процеса отвън.

      По-долу първото изображение е на всички маршрути, създадени с помощта на уличната мрежа на окръг Филаделфия. Второто изображение показва един увеличен маршрут със сайтовете, към които се навигира.


      Реагиране на инциденти

      Определения

      Регламентът за НИС определя инцидент като всяко събитие, което има действително неблагоприятно въздействие върху сигурността на мрежовите и информационните системи. За здравния сектор в Уелс това се отнася за предоставянето на основни услуги.

      A мрежа и информационна система е:

      1. електронна комуникационна мрежа, както е определено в Закона за комуникациите от 2003 г.
      2. всяко устройство или група взаимосвързани или свързани устройства, едно или повече от които, съгласно програма, извършват автоматична обработка на цифрови данни или
      3. цифрови данни, съхранявани, обработвани, извличани или предавани от елементи, посочени в букви а) или б) по-горе, за целите на тяхното функциониране, използване, защита и поддръжка.

      An основна услуга е услуга, която е от съществено значение за поддържането на критични обществени или икономически дейности

      Инцидент, подлежащ на уведомление, е всеки инцидент, който има действително неблагоприятно въздействие върху сигурността на мрежовите и информационните системи и води до въздействие върху непрекъснатостта на основната услуга, която отговаря на праговете, посочени в това ръководство.

      Сигурност на мрежови и информационни системи се определя в регламентите за НИС като способността на мрежовите и информационните системи да се противопоставят на дадено ниво на доверие на всяко действие, което компрометира наличността, автентичността, целостта или поверителността на съхранявани или предадени или обработени данни или свързаните с тях услуги, предлагани от, или достъпни чрез тези мрежи и информационни системи.

      Докладване на инциденти

      Известие за инцидент

      Регламентите за NIS също така задължават OES ​​да уведомява компетентния орган за инциденти, засягащи мрежовите и информационните системи, които оказват значително въздействие върху непрекъснатостта на основната услуга.

      Начинът, по който правителството на Обединеното кралство тълкува това изискване в рамките на регламентите за НИС, е да прави разлика между:

      • Докладване за целите на управлението на инциденти (което, макар и силно препоръчително, ще продължи на доброволна основа) и
      • Задължителни уведомления съгласно регламентите на НИС (които се изискват само когато нивото на прекъсване, причинено от инцидент, отговаря на определен праг).

      Това разграничение е направено от правителството на Обединеното кралство, така че OES не чака, докато даден инцидент достигне прага на „значително въздействие“, който се изисква от регламентите за НИС, преди да се търси подкрепа за ограничаване и смекчаване на инциденти, които рискуват да засегнат основни услуги.

      Целта на нотификациите съгласно регламентите за НИС е да се даде възможност на компетентните органи, включително правителството на Уелс, да предприемат всички необходими последващи регулаторни действия и да изпълнят други национални задължения в директивата, като например трансграничната координация.

      Оператори на основни услуги (OES)

      Задължителни уведомления съгласно регламентите на НИС

      Регламентите за NIS изискват OES ​​да уведомява компетентния орган за инциденти без ненужно забавяне и не по-късно от 72 часа след като OES е наясно, че е настъпил инцидент, за който се изисква уведомлениеи в съответствие с Ръководството за управление на инциденти на Националния център за киберсигурност.

      Операторите на основни услуги в здравния сектор в Уелс са длъжни да докладват за инциденти, които отговарят на прага на NIS, докладван инцидент, към Отдела за кибер-устойчивост на NHS Wales и уелските министри.

      Докладът трябва да включва:

      • името на оператора и основните услуги, които предоставя
      • времето, когато се е случил инцидентът в НИС
      • продължителността на инцидента в НИС
      • информация относно естеството и въздействието на инцидента в НИС
      • информация относно всяко или вероятно трансгранично въздействие на инцидента с НИС и
      • всякаква друга информация, която може да бъде полезна за компетентния орган

      Ако възникне инцидент в NIS, който засяга множество OES, всички засегнати OES се изискват отделно да уведомят за инцидента до съответния компетентен орган. Ако OES се съмнява дали трябва да уведоми за инцидент звеното за кибер-устойчивост на NHS Wales, OES се насърчава просто да го направи.

      Доброволно докладване на инциденти под прага на НИС

      Уелските министри очакват всички организации, включително OES, доброволно да докладват за всички значими кибер инциденти на NCSC и звеното за кибер-устойчивост на NHS Wales, за да могат да получат подкрепа и съдействие за управлението на инцидента, така че уелските министри да могат да реагират ефективно при необходимост.

      Силно се насърчава възможно най-скоро уведомяване на звеното за кибер устойчивост на NHS Уелс и чрез тях уелски министри. Когато даден инцидент все още не е достигнал прага, но е вероятно или се очаква той да достигне прага в бъдеща точка, той трябва да бъде докладван възможно най-скоро.

      Записване на инциденти

      Всеки докладван инцидент (т.е. доброволно докладван инцидент, който е под прага на инцидента в NIS и тези инциденти, които отговарят на прага на NIS за докладване) ще бъде регистриран от звеното за кибер устойчивост на NHS Wales. Отделът ще отговаря и за анализа на данните, за да установи дали има тенденции, сходства или разлики между докладваните инциденти. Това разузнаване ще помогне на звеното за кибер-устойчивост на NHS Уелс и уелските министри да идентифицират възможно най-рано всяка потенциална вредна дейност в здравните мрежи и критични системи.

      Други инциденти, които са извън обхвата на определението за инцидент в НИС, независимо дали са от ИКТ характер или по друг начин, трябва да се управляват от съответния протокол за управление на инциденти, в съответствие със собствените процедури на организацията.

      Доставчици на цифрови услуги (RDSP)

      Ако доставчик на цифрови услуги установи, че инцидентът в NIS е свързан или може да доведе до нарушаване на данни, инцидентът трябва също да бъде докладван на Службата на комисаря по информацията (ICO) като компетентен орган за RDSP, като същевременно информира кибер устойчивостта на NS Wales Мерна единица.

      Насоки за докладване на инциденти за RDSP могат да бъдат намерени на уебсайта на ICO.

      Разследване на инциденти

      Всички OES трябва да уведомят уелските министри и звеното за кибер-устойчивост на NHS Уелс за инциденти, които отговарят на праговете, посочени в това ръководство. След уведомяването и позволявайки период на разрешаване и възстановяване, уелските министри ще решат дали инцидентът изисква по-нататъшно последващо разследване.

      В съответствие с Регламента за НИС няма изискване уелските министри да разследват всеки докладван инцидент. Решението за разследване ще бъде взето съвместно между Отдела за кибер-устойчивост на NHS Уелс и уелското правителство. Звеното за киберустойчивост на NHS Wales ще създаде система за триаж за определяне на тежестта и въздействието на докладвания инцидент, което ще помогне за категоризирането на инцидента. Това може да включва искане на допълнителни подробности за инцидента. Звеното за кибер устойчивост на NHS Wales ще подкрепи уелските министри в този процес. Целта на тези оценки може да бъде:

      • установи причината за инцидента и прецени дали инцидентът е в нарушение на правилата на НИС
      • преценете дали е налице ефективно и разумно управление на риска
      • преценете дали операторът е въвел подходящи мерки за сигурност
      • да оцени как OES реагира и управлява инцидента.

      Очаква се OES също да проведе свои собствени разследвания и това ще послужи като основа за разговора между правителството на Уелс, Отдела за киберустойчивост на NHS Wales и OES.

      След като приключи оценката, уелските министри, подкрепени от звеното за киберустойчивост на NHS Wales, ще определят следващия начин на действие. Това може да бъде:

      • съвети / насоки към OES
      • принудително действие
      • наказания
      • не се изискват действия

      OES ще бъде уведомена от уелските министри за резултатите от това разследване в писмена форма. Отделът за киберустойчивост на NHS Уелс и уелските министри ще поддържат поверителен регистър на докладваните инциденти, който ще включва дали е проведено или не разследване и резултатите от всяко разследване.

      Важно е да се отбележи, че самото възникване на инцидент само по себе си не е нарушение на регламентите за МИС и следователно не означава автоматично, че ще бъдат предприети действия по прилагане. Ключовият фактор за определяне дали трябва да се предприемат действия за принудително изпълнение, когато е имало инцидент, е дали са били налице и дали са спазени подходящи и пропорционални мерки и процедури за сигурност. Неуведомяването на уелските министри и / или звеното за киберустойчивост на NHS Уелс за инцидент, който отговаря на праговете за уведомяване за инциденти, би било нарушение на регламентите за НИС.


      Премахнете секции, определени от линия или многоъгълник, от растер в QGIS - Географски информационни системи

      prepair - произнасям „pee-repair“ както при „ремонт на полигони“ - позволява ни лесно да ремонтираме „счупени“ GIS полигони съгласно международния стандарт ISO19107 (Географска информация - Пространствена схема). Като се има предвид един входен полигон, то автоматично поправя го и връща валиден многоъгълник (всъщност MultiPolygon, тъй като входът може да представлява повече от един полигон - помислете например за „папионка“).

      Автоматизираните методи за ремонт могат да се разглеждат като интерпретиране на двусмислени или лошо дефинирани полигони и даване на последователен и ясно дефиниран резултат. Примери за грешки са: полигонът има висящ ръб полигон не е затворен полигон се самопресича вътрешен пръстен на полигона се намира извън външния пръстен и т.н.

      prepair изпълнява горе-долу същото като функцията ST_MakeValid () на PostGIS 2.0, но е по-бърза, мащабира се по-добре до масивни полигони и прогнозирането на нейното поведение е просто (така че човек може да предположи как нейните полигони ще бъдат ремонтирани). Ние внедрихме две парадигми за ремонт:

      1. разширение на нечетно-четния алгоритъм за обработка на ГИС полигони, съдържащи вътрешни пръстени и дегенерации
      2. setdiff: такъв, където следваме a точка набор разлика правило за пръстените (външен - вътрешен).

      prepair се основава на ограничена триангулация (използва се CGAL) и OGR се използва за четене / запис на WKT.

      Предлага се по схема с двоен лиценз: GPLv3 и търговска. Ако се интересувате от търговски лиценз, моля свържете се с Ken Arroyo Ohori.

      Имайте предвид, че prepair се занимава само с единични полигони и ако се интересувате от проверка на това как различните полигони взаимодействат помежду си (за да бъдем точни: за да проверим дали образуват плосък дял), погледнете другия ни pprepair на проекта.

      Подробности за това как автоматично поправяме счупени полигони и какви резултати можете да очаквате са налични в тази научна статия:

      Ledoux, H., Arroyo Ohori, K., и Meijers, M. (2014). Базиран на триангулация подход за автоматично поправяне на ГИС полигони. Компютри и усилватели 66: 121–131. [DOI] [PDF]

      Ако използвате подготовка за научен проект, моля, цитирайте тази статия.

      prepair се предоставя като изходен код или като 64-битови двоични файлове за Windows и Mac. Бинарният файл на Mac изисква пълната рамка на GDAL 1.11 на Kyngchaos.

      prepair също е много лесно да се компилира на Mac и Linux, използвайки включения файл CMake. Трябва да работи и на други Unix-подобни системи. За да компилирате prepair, трябва да имате скорошна версия на следните три (безплатни) библиотеки:

      Под Mac, ако използвате GDAL Complete Framework на Kyngchaos, която се използва от QGIS, вече имате инсталиран OGR. Ако имате нужда от тях, добър начин да инсталирате CGAL и OGR е да използвате Homebrew:

      След като всички зависимости бъдат изпълнени, просто генерирайте makefile за вашата система и компилирайте:

      Можете да стартирате prepair от командния ред или чрез нашия плъгин QGIS, който можете да получите от официалното хранилище на QGIS.

      WKT или OGR набор от данни (shapefile, geojson или GML например) се чете като вход, а WKT или shapefile (MultiPolygon) се дава като изход:

      Моментно закръгляване на входните сегменти може да се извърши с опцията --isr:

      Също така е възможно да се премахнат малки (тънки) полигони в изхода, като се даде най-малката разрешена площ с опцията --minarea:

      Примери за невалидно въвеждане, които можете да опитате

      Папката 'data' съдържа примери за относително големи невалидни полигони. Те са от набора от данни на Corine Land Cover 2006.

      Квадрат с грешна ориентация:

      Вътрешен пръстен с един ръб, споделящ част от ръб на външния пръстен:

      Многоъгълник с вътрешен пръстен вътре в друг вътрешен пръстен:


      Синтаксис

      Входните характеристики, съдържащи z-стойностите, които трябва да бъдат интерполирани в повърхностен растер.

      Всеки вход за функция може да има посочено поле, което съдържа z-стойностите и един от шестте посочени типа.

      • <Feature Layer> —The input feature dataset.
      • —The name of the field that stores the attributes, where appropriate.
      • —The type of input feature dataset.

      There are six types of accepted inputs:

      • POINTELEVATION —A point feature class representing surface elevations. The Field stores the elevations of the points.
      • CONTOUR —A line feature class that represents elevation contours. The Field stores the elevations of the contour lines.
      • STREAM —A line feature class of stream locations. All arcs must be oriented to point downstream. The feature class should only contain single arc streams. There is no Field option for this input type.
      • SINK —A point feature class that represents known topographic depressions. Topo to Raster will not attempt to remove from the analysis any points explicitly identified as sinks. The Field used should be one that stores the elevation of the legitimate sink. If NONE is selected, only the location of the sink is used.
      • BOUNDARY —A feature class containing a single polygon that represents the outer boundary of the output raster. Cells in the output raster outside this boundary will be NoData. This option can be used for clipping out water areas along coastlines before making the final output raster. There is no Field option for this input type.
      • LAKE —A polygon feature class that specifies the location of lakes. All output raster cells within a lake will be assigned to the minimum elevation value of all cells along the shoreline. There is no Field option for this input type.
      • CLIFF —A line feature class of the cliffs. The cliff line features must be oriented so that the left-hand side of the line is on the low side of the cliff and the right-hand side is the high side of the cliff. There is no Field option for this input type.
      • COAST —A polygon feature class containing the outline of a coastal area. Cells in the final output raster that lie outside these polygons are set to a value that is less than the user-specified minimum height limit. There is no Field option for this input type.
      • EXCLUSION —A polygon feature class of the areas in which the input data should be ignored. These polygons permit removal of elevation data from the interpolation process. This is typically used to remove elevation data associated with dam walls and bridges. This enables interpolation of the underlying valley with connected drainage structure. There is no Field option for this input type.

      Multiple input feature datasets should be enclosed by double quotes. The individual inputs are separated by a semicolon, with a space between each component. See the first Code Sample below for an example.

      The output interpolated surface raster.

      It is always a floating-point raster.

      The cell size at which the output raster will be created.

      This will be the value in the environment if it is explicitly set otherwise, it is the shorter of the width or the height of the extent of the input point features, in the input spatial reference, divided by 250.

      Extent for the output raster dataset.

      Interpolation will occur out to the x and y limits, and cells outside that extent will be NoData. For best interpolation results along the edges of the output raster, the x and y limits should be smaller than the extent of the input data by at least 10 cells on each side.

      • X_Minimum —The default is the smallest x coordinate of all inputs.
      • Y_Minimum —The default is the smallest y coordinate of all inputs.
      • X_Maximum —The default is the largest x coordinate of all inputs.
      • Y_Maximum —The default is the largest y coordinate of all inputs.

      The default extent is the largest of all extents of the input feature data.

      Distance in cells to interpolate beyond the specified output extent and boundary.

      The value must be greater than or equal to 0 (zero). The default value is 20.

      Ако and Boundary feature dataset are the same as the limit of the input data (the default), values interpolated along the edge of the DEM will not match well with adjacent DEM data. This is because they have been interpolated using one-half as much data as the points inside the raster, which are surrounded on all sides by input data. The option allows input data beyond these limits to be used in the interpolation.

      The minimum z-value to be used in the interpolation.

      The default is 20 percent below the smallest of all the input values.

      The maximum z-value to be used in the interpolation.

      The default is 20 percent above the largest of all input values.

      The type of drainage enforcement to apply.

      The drainage enforcement option can be set to attempt to remove all sinks or depressions so a hydrologically correct DEM can be created. If sink points have been explicitly identified in the input feature data, these depressions will not be filled.

      • ENFORCE — The algorithm will attempt to remove all sinks it encounters, whether they are real or spurious. This is the default.
      • NO_ENFORCE — No sinks will be filled.
      • ENFORCE_WITH_SINK — Points identified as sinks in Input feature data represent known topographic depressions and will not be altered. Any sink not identified in input feature data is considered spurious, and the algorithm will attempt to fill it.Having more than 8,000 spurious sinks causes the tool to fail.

      The dominant elevation data type of the input feature data.

      • CONTOUR — The dominant type of input data will be elevation contours. This is the default.
      • SPOT — The dominant type of input will be point.

      Specifying the relevant selection optimizes the search method used during the generation of streams and ridges.

      The maximum number of interpolation iterations.

      The number of iterations must be greater than zero. A default of 20 is normally adequate for both contour and line data.

      A value of 30 will clear fewer sinks. Rarely, higher values (45–50) may be useful to clear more sinks or to set more ridges and streams. Iteration ceases for each grid resolution when the maximum number of iterations has been reached.

      The integrated squared second derivative as a measure of roughness.

      The roughness penalty must be zero or greater. If the primary input data type is CONTOUR , the default is zero. If the primary data type is SPOT , the default is 0.5. Larger values are not normally recommended.

      The discrete error factor is used to adjust the amount of smoothing when converting the input data to a raster.

      The value must be greater than zero. The normal range of adjustment is 0.25 to 4, and the default is 1. A smaller value results in less data smoothing a larger value causes greater smoothing.

      The amount of random error in the z-values of the input data.

      The value must be zero or greater. The default is zero.

      The vertical standard error may be set to a small positive value if the data has significant random (non-systematic) vertical errors with uniform variance. In this case, set the vertical standard error to the standard deviation of these errors. For most elevation datasets, the vertical error should be set to zero, but it may be set to a small positive value to stabilize convergence when rasterizing point data with stream line data.

      This tolerance reflects the accuracy and density of the elevation points in relation to surface drainage.

      For point datasets, set the tolerance to the standard error of the data heights. For contour datasets, use one-half the average contour interval.

      The value must be zero or greater. The default is 2.5 if the data type is CONTOUR and zero if the data type is SPOT .

      This tolerance prevents drainage clearance through unrealistically high barriers.

      The value must be greater than zero. The default is 100 if the data type is CONTOUR and 200 if the data type is SPOT .

      The output line feature class of stream polyline features and ridge line features.

      The line features are created at the beginning of the interpolation process. It provides the general morphology of the surface for interpolation. It can be used to verify correct drainage and morphology by comparing known stream and ridge data.

      The polyline features are coded as follows:

      1. Input stream line not over cliff.

      2. Input stream line over cliff (waterfall).

      3. Drainage enforcement clearing a spurious sink.

      4. Stream line determined from contour corner.

      5. Ridge line determined from contour corner.

      7. Data stream line side conditions.

      9. Line indicating large elevation data clearance.

      The output point feature class of the remaining sink point features.

      These are the sinks that were not specified in the sink input feature data and were not cleared during drainage enforcement. Adjusting the values of the tolerances, tolerance_1 and tolerance_2 , can reduce the number of remaining sinks. Remaining sinks often indicate errors in the input data that the drainage enforcement algorithm could not resolve. This can be an efficient way of detecting subtle elevation errors.

      The output diagnostic file listing all inputs and parameters used and the number of sinks cleared at each resolution and iteration.

      The output parameter file listing all inputs and parameters used, which can be used with Topo to Raster by File to run the interpolation again.

      The profile curvature roughness penalty is a locally adaptive penalty that can be used to partly replace total curvature.

      It can yield good results with high-quality contour data but can lead to instability in convergence with poor data. Set to 0.0 for no profile curvature (the default), set to 0.5 for moderate profile curvature, and set to 0.8 for maximum profile curvature. Values larger than 0.8 are not recommended and should not be used.

      The output point feature class of all the large elevation residuals as scaled by the local discretisation error.

      All the scaled residuals larger than 10 should be inspected for possible errors in input elevation and stream data. Large-scaled residuals indicate conflicts between input elevation data and streamline data. These may also be associated with poor automatic drainage enforcements. These conflicts can be remedied by providing additional streamline and/or point elevation data after first checking and correcting errors in existing input data. Large unscaled residuals usually indicate input elevation errors.

      The output point feature class of locations where possible stream and cliff errors occur.

      The locations where the streams have closed loops, distributaries, and streams over cliffs can be identified from the point feature class. Cliffs with neighboring cells that are inconsistent with the high and low sides of the cliff are also indicated. This can be a good indicator of cliffs with incorrect direction.

      Points are coded as follows:

      1. True circuit in data streamline network.

      2. Circuit in stream network as encoded on the out raster.

      3. Circuit in stream network via connecting lakes.

      5. Stream over a cliff (waterfall).

      6. Points indicating multiple stream outflows from lakes.

      8. Points beside cliffs with heights inconsistent with cliff direction.

      10. Circular distributary removed.

      11. Distributary with no inflowing stream.

      12. Rasterized distributary in output cell different to where the data stream line distributary occurs.

      13. Error processing side conditions—an indicator of very complex streamline data.

      The output point feature class of possible errors pertaining to the input contour data.

      Contours with bias in height exceeding five times the standard deviation of the contour values as represented on the output raster are reported to this feature class. Contours that join other contours with a different elevation are flagged in this feature class by the code 1 this is a sure sign of a contour label error.


      Гледай видеото: Tutorial for How to searchquery in QGIS by tool Search by expression