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可再生能源的空间分析
摘要 - 可再生能源正在扩大工业发展的机会，可以促进经济增长并创造新的就业机会。在包括拉脱维亚在内的所有欧盟 (EU) 国家，都可以经济高效地使用可再生能源。世界现在正处于全球能源转型的开始阶段。具有成本效益的可再生能源技术为实现欧盟指令 2009/28/EC 的雄心勃勃的气候目标提供了充分发展的机会。一些系统不仅依赖于许多元素和动态随时间的变化，而且它们在空间上也是可变的。在这种情况下，利用当地和可再生资源生产能源是最相关的例子之一。它的特点是许多空间可变的元素，例如生物质的可用性、风速、太阳辐射、发电厂的位置、输电网络基础设施、能源需求等。探索资源的空间分布对于规划可再生能源的统一区域发展并从而促进资源的有效利用至关重要。本文描述了可再生能源空间分布的数据采集过程。使用 ArcGIS PRO 和从各个数据库收集的数据根据资源、消费领域和地区描述能源部门。
CARTEGRAPH 收购 PENBAY SOLUTIONS，整合最佳基础设施管理技术
爱荷华州杜比克，2020 年 6 月 25 日 — Cartegraph 今天宣布收购领先的设施管理和空间规划软件提供商 PenBay Solutions, LLC。将 PenBay 以位置为中心的设施管理功能与 Cartegraph 的资产、工作和资源管理解决方案相结合，为公共和私人组织提供了真正全面的基础设施管理平台。地方政府、公用事业、大学和商业园区所有者可以使用这个由 Esri 支持的平台来管理其建筑和基础设施组合中的运营和维护活动。反过来，软件用户将通过更明智的数据驱动决策优化其资产性能、提高效率、提高空间利用率、最大限度地利用资源并降低成本。“基础设施所有者的工作非常重要。道路、建筑、公园和水网都是需要持续优化的长期投资，”Cartegraph 首席执行官 Josh Mallamud 说。“这就是我们专注于将领域专业知识嵌入我们的产品和服务并为客户成功投入如此多资金的原因。我们开发、实施和支持我们的平台 — 与我们的客户进行长期合作，以确保他们能够成功成为其基础设施的最佳管理者。”通过将 Esri 的 ArcGIS 平台的强大功能扩展到室内、室外、地上和地下基础设施管理的各个方面，组织将提高其基础设施资产的性能，延长其使用寿命并优化运营和维护活动的资源分配。无论是重新铺设道路还是修理漏水的水龙头，维护人员都可以随时随地高效地检查任何资产的状况、接收工作任务并跟踪资源（如劳动力、设备和材料）。领导者利用实时仪表板和双向 ArcGIS 集成来权衡各种方案、监控预算、制定资本计划、优化空间分配、制定搬迁计划并向民选官员和选民讲述他们的故事。“我们与 Cartegraph 合作，因为它是市场上最好的运营和维护平台，”Cartegraph 建筑和基础设施董事总经理兼 PenBay Solutions 前首席执行官 Bill Barron 说。 “与一家与我们有着相同以位置为中心和以客户成功为重点的 DNA 的公司合作对我们来说非常重要。通过将这些团队和解决方案整合在一起，我们正在创建一个强大的平台，使基础设施所有者能够推动其关键任务资产的高性能运营。” 所有 Cartegraph 产品均基于 Esri 的基础技术构建。该平台在每个屏幕上都有地图，利用位置作为统一的数据点 - 推动室内和室外资产、工作和空间管理的紧密集成工作流程。
开发古海岸线数据库以重建...
为研究和解释古海岸线和海岸线位移信息，开发了一个名为古海岸线数据库 (ASD) 的 ArcGIS 地理数据库。根据可用信息的特点，它进一步分为隔离数据库 (ISD) 和海岸线地貌数据库 (SLD)。在当前的研究中，与利托里纳海最大延伸和芬兰最高海岸线相关的观测结果在 ASD 中被仔细记录和分类。ASD 中存储了总共 1625 个海岸线观测数据，其中 106 个是来自年代隔离层 (ISD) 的地层数据点，其余 1519 个是代表形态海岸线观测 (SLD) 的数据点。本文从整理数据点的可变性和可靠性的角度描述了 ASD 的内容，还介绍了如何利用现代基于 LiDAR 的数字高程模型来验证已发表的观测结果以及如何解释与缺乏信息的地区古代海岸线相关的新数据点。编译后的 ASD 用于重建利托里纳海的历时最大延伸和芬兰波罗的海盆地的最高海岸线。
GIS技术及其应用
• ESRI – 产品包括 ArcView 3.x、ArcGIS、ArcSDE、ArcIMS 和 ArcWeb 服务。• GRAM++ GIS – 由印度孟买理工学院 CSRE 开发的低成本 GIS 软件产品。• Autodesk – 产品包括 MapGuide 以及其他可与其旗舰 AutoCAD 软件包交互的产品。• Cadcorp – GIS 软件和 OpenGIS 标准开发商• Intergraph – 产品包括 GeoMedia、GeoMedia Profesional、GeoMedia WebMap• ERDAS IMAGINE – 由 Leica Geosystems Geospatial Imaging 开发的专有 GIS、遥感和摄影测量软件。• SuperGeo – 产品包括 SuperGIS Desktop 及扩展、SuperPad Suite、SuperWebGIS 及扩展、SuperGIS Engine 及扩展、SuperGIS Network Server 和 GIS 服务。• SuperMap GIS – 产品包括 SuperMap iServer .NET/Java、SuperMap Deskpro、SuperMap Objects、SuperMap Express、SuperMap IS .NET、eSuperMap、SuperNavigation Engine、FieldMapper 和服务。 • IDRISI – Clark Labs 开发的专有 GIS 产品。 • MapInfo – 产品包括 MapInfo Professional 和 MapXtreme。集成了 GIS 软件、数据和服务。 • MapPoint – Microsoft 开发的专有 GIS 产品。
建立艾伯塔省的地热图集以探索地热资源潜力
加拿大西部沉积盆地（WCSB）的地热能量尽管具有潜力，但仍未开发。以其广泛的碳氢化合物资源而闻名的盆地，还具有有利于托管地热能资源的地下地质条件。艾伯塔省地质调查局（AGS）的最新努力着重于在形成量表上识别和表征地热储层。该研究包括使用更新的数据和地理建模技术为几个地质单元创建新的地热可爱图。这项工作的关键结果是开发了艾伯塔省的全面地热图集，该地图集具有相关的地球科学数据和信息，包括地热可爱性图以及对地位热和发电能力的估计。创建了艾伯塔省的地热图集，并使用ESRI的ArcGIS在线软件共享。使用数据驱动的映射方法，该平台与丰富的地质数据存储库进行交互，并为用户提供了与地热能量相关的空间数据的交互式访问。它有助于识别地热探索的潜在领域，有助于选择最有利的地下目标，并为制图可视化和数据分析提供工具。
地理信息系统中的树木生长模拟
城市必须随着城市热量和CO 2排放迅速扩大而进行可持续转型。带有详细数字双胞胎的城市发展对于管理这种多层变速箱至关重要。本文提出了一种整合这种数字双胞胎中城市树增长的方法。通过将地理信息系统（GIS）与树木生长模型耦合，我们的方法论可以预测树木的生长20年。这允许从树木中对未来生态系统服务进行本地评估，并支持其长期管理。CityTree模型用于模拟德国慕尼黑500,000 m 2个案例研究区的树木生长。在ArcGI中实施了衍生的冠直径和高度增量，以评估对太阳辐射的影响。20年的树木生长使地面上的太阳辐射降低了6.1％，而在建筑屋顶上，减少了1.0％。由于树木生长而引起的冷却能量的增加超过了建筑物屋顶的可用太阳能的减少近50倍。GIS中3D树生长预测的方法论可为城市树管理节省监控资源，并提高数字双胞胎模型的准确性。
最终论文_FINAL for PDF_
HEC-ResSim 由美国陆军工程兵团 (USACE) 于 2003 年开发（水文工程中心，2007 年）。它是一种水库模拟模型，用于水资源分配、防洪、河流路由等，具有可变的操作策略输入。它用于进行水资源研究，预测水库的行为，并帮助管理日常和紧急操作期间的实时水库计划释放。它还具有允许定义不同的替代方案并同时运行模拟以评估和比较结果的功能。使用 HEC-ResSim 可以导入 ArcGIS Shape 文件作为背景层。Shape 文件可作为布置物理系统模型表示的指南。水库操作可以包括水库容量、面积-高程-容量曲线、受控和不受控的溢洪道容量、引水和水库蒸发的定义。本研究使用水库系统模拟模型 HEC-ResSim。该模型用于定义一个或多个水库的水库运行，这些水库的运行由各种运行目标和约束条件定义。该模型特别适合本研究，因为它试图重现人类水库运行人员在确定运行规则的情况下设置泄洪的决策过程。
一种DEM构建方法及相关误差分析
研究了地形表示误差（ETR）的概念和计算，并将DEM总误差作为全球DEM评估的精度指标。开发了一种基于表面定理（SMTS）的表面建模方法。通过数值试验和实际示例，比较分析了SMTS与ARCGIS 9.1中执行的经典插值方法（包括IDW，SPLINE和KRIGING）在采样和插值误差以及DEM总误差方面的模拟精度。数值试验表明，SMTS比经典插值方法精度高得多，而ETR对SMTS精度的影响比经典插值方法更差。在实际示例中，使用SMTS以及三种经典插值方法构建了DEM。结果表明，虽然SMTS比经典插值方法更准确，但实际测试表明精度损失较大。总 DEM 误差不仅包括采样和插值误差，还包括 ETR，可以被视为全球范围内 DEM 评估的良好精度测量。SMTS 是 DEM 构建的另一种方法。& 2010 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
数字高程模型的空间形态分析...
简介。空间分析是任何 GIS 研究的顶峰。空间分析有四种传统类型：表面分析、空间叠加和邻接分析、线性分析和栅格分析。数字高程模型 (DEM) 的空间分析是一项复杂的科学任务。DEM 是相对于任何参考基准的陆地表面高程的数字表示。DEM 经常用于指代地形表面的任何数字表示。DEM 是地形数字表示的最简单形式。DEM 用于确定地形属性，例如任意点的高程、坡度、坡向。DEM 广泛用于水文和地质分析。DEM 的水文应用包括地下水建模、确定滑坡概率、洪水易发区制图。DEM 是土壤状态、景观和栖息地建模的基础。DEM 的空间结构形态分析可以看作是景观及其地质生态状态信息清单的一种方法。该技术能够综合有关侵蚀-积累过程强度不同的景观位置的信息。此类信息对于组织区域平衡的自然管理系统至关重要。调查方法。许多 GIS 软件应用程序既有商业来源也有开源来源。有两个流行的应用程序：ArcGIS 和 QGIS。本研究使用 ArcGIS 工具和 Topo to Raster 方法进行了研究，以创建特定的 DEM 模型。地形转栅格是一种专门的工具，用于从地形组件（例如高程点、等高线、河流线、湖泊多边形、汇点和研究区域边界多边形）的矢量数据创建符合水文要求的栅格表面。此工具应用于本地级研究。应用 TIN 建模为数据不足的区域生成附加数据，以进行正确的地形转栅格插值。ArcGIS Spatial Analyst Extension Toolkit 中的水文建模工具可以描述表面的物理组成部分。水文工具使我们能够确定流向、计算流量累积、描绘流域并创建河流网络。DEM 的空间分析用于形态景观组织的建模，与 Philosofov (1960) 提出的地形形态研究方法有关。其本质是由对由 DEM 创建的划定流域和流积表面应用数学运算决定的。调查结果。地形地貌测量在过去几十年中得到了广泛的发展，在方法论和研究主题领域取得了重要成果。针对最常见的地形参数 - 测高、坡度、坡向、带状剖面、线纹和排水密度、表面粗糙度、等基线和水力梯度，提出了一种将 GIS 和统计学整合到地形分析中的方法。地貌分析的有效方法是结构地形学和地形测量学，它们以前基于地形图分析，现在基于可靠的 DEM。DEM 是地形的网格化数字表示，每个像素值对应于基准面以上的高度。自 Miller 和 Laflamme (1958) 的开创性工作以来，DEM 已发展成为许多科学应用不可或缺的一部分。DEM 可以通过地面调查、数字化现有硬拷贝地形图或通过遥感技术创建。DEM 现在主要使用遥感技术创建。遥感技术包括摄影测量 (Uysal et al., 2015; Coveney and Roberts, 2017)、机载和星载干涉合成孔径雷达 (InSAR) 和光检测和测距 (LiDAR)。星载 InSAR 是创建全球 DEM 的最常用技术，也是最广泛使用的开放获取全球 DEM 背后的技术；航天飞机雷达地形测绘任务 (SRTM)。与其他全球 DEM 相比，SRTM 具有可访问性、特征分辨率、垂直精度以及更少的伪影和噪声，因此仍然是最受欢迎的全球 DEM（Rexer 和 Hirt，2014；Jarihani 等人，2015；Sampson 等人，2016；Hu 等人，2017）。评估 SRTM 数据的准确性（Farr，T. G.，P. A. Rosen 等人。(2007)，Rodriguez，E.，C. S. Morris 等人。(2005) 允许将其用于区域研究。SRTM 数据被定义为不足以在本地研究中生成可靠的 DEM。
软件工程师 - 联合作战分析中心
经验丰富的专业人士，具有很强的分析和编程技能。我们的 SW 工程机会将使您成为一支熟练的软件开发人员团队的一员，该团队利用最新技术创建独特的软件解决方案，为作战人员提供支持。直接接触客户有助于在您设计和开发应用程序并看到它们在工作场所应用/使用时更好地了解他们的需求。我们主要使用基于 Microsoft 的技术；但是，我们也使用各种版本的 Linux 来实现特殊目的。我们开发基于客户端的应用程序，如 C#、Python 和 R。我们还使用 Java 或 ASP.NET 开发 Web 应用程序。我们使用最先进的技术，包括 NoSQL 数据库 (MongoDB、HBase、Solr) Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、并行处理、分布式计算、ArcGIS、提取、转换和加载 (ETL) 技术、自然处理语言、DevOps、持续集成/持续开发 (CI/CD)、容器化 .NET Core、SQL Server 数据库 (MS SQL、MariaDB) 和 SQL Server Integration Services。此外，我们正在使用 Docker 容器和其他云原生技术扩展到云开发，同时扩展到 AI/ML 功能。职责