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地理信息系统 (GIS) 在交通和气候变化中的应用
报告说明和致谢 位于马萨诸塞州剑桥的美国运输部 John A. Volpe 国家运输系统中心 (Volpe Center) 为联邦公路管理局 (FHWA) 规划办公室准备了此报告。项目团队由技术创新和政策部的 Jessica Hector-Hsu 和 Valarie Kniss 以及交通规划部的 Ben Cotton 组成。FHWA 规划办公室的 Mark Sarmiento 和 FHWA 基础设施办公室的 Chris Chang 负责项目监督。项目团队审查了相关文献，并对地理信息系统 (GIS) 和交通资产管理 (TAM) 应用程序进行了互联网扫描，以确定潜在的案例研究。随后，项目团队采访了附录 C 中列出的公共机构的联系人。本文介绍的案例研究基于这些电话讨论和受访者提供的补充材料。采访联系人审查了案例研究草案的正确性和清晰度，并根据需要提供了更多信息。Volpe 中心项目团队感谢来自全国各地的组织为本报告做出贡献的工作人员。他们慷慨地提供的时间对于准备文件至关重要。
使用地理信息系统进行地形分析和预测建模
目录 页码 标题页 .................................................................................................................... i 摘要 ................................................................................................................................ ii 致谢 ................................................................................................................................ iii 表格列表 ...................................................................................................................... vii 插图列表 ...................................................................................................................... viii 第一章 引言 ............................................................................................................. 1 参考文献 ............................................................................................................. 6 第二章 基于激光雷达的景观尺度地形形状指数计算 GIS 模型 ............................................................................. 9 摘要 ............................................................................................................. 9 引言 ............................................................................................................. 10 方法论 ............................................................................................................. 12 结果 .............................................................................................................
基于地块的地理信息系统 - 特温特大学
自 20 世纪 70 年代初以来，我在组织环境中构建和操作地理信息系统这一主题就一直很感兴趣。1970 年代末，在也门共和国的测量部门工作期间，我感到在组织和执行测量和测绘任务方面存在真正的困难和挑战，特别是在土地征用和登记方面。也门社会和人民鼓励我按照他们的系统思维来管理测量任务，使工作能够令人满意地完成。当时，我还认为在计算机的帮助下可以有效地完成工作。1991 年，当我被任命为 ITC 多用途地籍 GIS 助理教授时，我在荷兰遇到了几个人，包括荷兰 Kadaster 的专家，他们真正致力于系统思维的概念。与他们密切合作促使我选择了使用 GIS 技术和软件工具为地籍应用构建系统的道路。当时，Prof.mr.ir. J. L.G. Henssen 曾经和我讨论过契约和所有权的登记以及地籍图，强调了地籍信息的自动化和数据库。
地理信息系统 (GIS) 在交通和气候变化中的应用
报告说明和致谢 位于马萨诸塞州剑桥的美国运输部 John A. Volpe 国家运输系统中心 (Volpe Center) 为联邦公路管理局 (FHWA) 规划办公室准备了本报告。项目团队由技术创新和政策司的 Jessica Hector-Hsu 和 Valarie Kniss 以及交通规划司的 Ben Cotton 组成。FHWA 规划办公室的 Mark Sarmiento 和 FHWA 基础设施办公室的 Chris Chang 负责项目监督。项目团队查阅了相关文献，并在互联网上扫描了地理信息系统 (GIS) 和交通资产管理 (TAM) 应用程序以确定潜在的案例研究。项目团队随后与附录 C 中列出的公共机构联系人进行了访谈。本文介绍的案例研究基于这些电话讨论和受访者提供的补充材料。访谈联系人审查了案例研究草稿的正确性和清晰度，并根据需要提供了补充信息。Volpe Center 项目团队感谢来自全国各地的组织为本报告做出贡献的工作人员。他们慷慨地提供的时间对于准备该文件至关重要。
机器学习授权地理信息系统：前进的空间分析和决策
在这个技术创新时代，机器学习技术与地理信息系统（GIS）的整合已成为一种用于空间分析和决策的变革性方法。此摘要探讨了机器学习与GIS之间的协同作用，突出了它们从空间数据，自动化分析过程并增强预测性建模功能的新见解的综合潜力。通过利用机器学习算法，例如神经网络，随机森林和支持媒介机，GIS从业人员可以更有效地解决复杂的空间挑战，从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应。通过案例研究和示例，该摘要证明了机器学习在GIS中的实际应用，这说明了其在促进我们对空间现象的理解中的作用，并为跨不同领域的基于证据的决策提供了信息。随着该领域的不断发展，拥抱机器学习的融合和GIS具有巨大的希望，可以释放空间分析的全部潜力并塑造更可持续和弹性的未来。说明性案例研究和示例展示了机器学习在GIS跨不同领域的实际应用。从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应，机器学习算法提供了多功能解决方案，以应对各种空间挑战。通过利用机器学习与GIS之间的协同作用，我们可以为通往更具数据驱动，知情和公平世界的途径绘制道路。通过机器学习和GIS的融合，研究人员和从业人员获得了对复杂空间现象的前所未有的见解，使他们能够做出数据驱动的决策，这些决策既可以知情又可以采取行动。展望未来，机器学习和GIS的融合具有巨大的希望，可以促进我们对空间动力学的理解并塑造更可持续和韧性的未来。随着该领域的不断发展，采用这种跨学科方法对于释放空间分析的全部潜力，促进创新以及应对本地，地区和全球规模的紧迫社会挑战至关重要。
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
时空建模和预测使用地理信息系统和神经技术的草原土壤肥力
这项研究介绍了使用地理信息系统和神经技术来建模空间异质性和预测乌克兰Kherson地区的Steppe土壤生育能力的农业化学特性的预测变化。建模允许确定当前农业实践对过去50年中大量营养素含量变化的影响的一般规律性，这导致了腐殖质，氮，磷和钾盐土壤中腐殖质，氮，磷和钾的含量逐渐减少的过程。缺乏均衡的作物轮作，施肥者的常规，统一和必要的供应，水侵蚀的发生，包括灌溉侵蚀和缩水以及长期的灌溉导致1970年至2020年的大含量含量的含量下降：Humus的含量 - 含量为0.36％（从2.56％到2.56％到2.20％）或统计14.1％。移动磷 - 34.2％（从62.0 mg·kg -1到40.8 mg·kg -1）;可交换钾 - 17.8％（从442.4 mg·kg -1到363.8 mg·kg -1）; 2013 - 2020年平均，硝化氮含量的含量降低了17.0％（从23.0 mg·kg -1至19.1 mg·kg -1）。
TxDOT 路面管理信息系统的地理信息系统 (GIS) 需求评估 (FHWA/TX-0-1747-2)
路面管理系统的构成及其目标对于不同类型的机构来说可能大不相同，无论其管理的是机场、州高速公路网、市政街道网还是收费公路。这项研究的目的是对 TxDOT 目前使用的路面管理信息系统进行改进，以优化整个德克萨斯州的系统路面性能。在实施 GIS 以提高系统效率之前，最好先了解当前系统的目标和目的。德克萨斯州路面管理信息系统 (PMIS) 已经开发和使用多年。该系统的目标主要强调了中央设计部门管理路面修复和新建筑预算的必要性。尽管路面性能变化很大，但已投入大量资源改进系统中的各个模型，以准确预测路面随时间的性能。当前的 PMIS 使用高度复杂的分析过程来汇总来自全州的路面评估和路面库存数据，以便预测该州 25 个地区的最佳修复项目。德克萨斯州是一个非常大的州，天气和土壤条件存在显著差异。炎热干燥的西德克萨斯州土壤具有良好的承载能力，其路面设计与东德克萨斯州土壤潮湿、承载能力较差的地区的路面设计有很大不同。在该州南部地区，开级配沥青路面的表现更好，这些地区的冻融循环次数比德克萨斯州狭长地带少。TxDOT 认识到，由于该州各地天气和土壤条件不同，路面性能存在很大差异，因此必须在每个地区做出路面修复和优先排序的当地决定。虽然路面评估数据是在设计部门的路面部分全州汇总的，然后进行分析并以报告格式报告给地区，但地区工程师及其工作人员会制定自己的优先级和修复策略。
摘要：在高度依赖信息技术的当今世界，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）已成为
摘要：在当今高度依赖信息技术的世界，地理信息系统 (GIS) 和遥感 (RS) 已成为空间技术的进步之一，用于解决不确定世界的问题。主要功能是处理、分析和可视化来自多机构的海量数据的专业能力，为这些技术在灾害管理中的应用开辟了新途径。考虑到这一点，它可以实现灾害风险减少 (DRR) 中的灾害管理目标，即减少或最大限度地减少受灾风险、降低人员和财产的脆弱性、明智的应急准备以及增强对不利情况的准备。本文旨在对文献进行系统回顾，以突出 GIS 和遥感的巨大潜力，整合与社会和物理灾害相关的方面，有助于形成全面的灾害管理行动，以降低脆弱性并增强对灾害的恢复能力。因此，本文介绍了几位研究人员关于 GIS 和遥感在灾害管理，特别是在减少灾害风险方面的应用成果和评论。
