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World File Search System绘制地图
组织信息 V：绘图
组织信息 V：绘制地图 学生有时会对课堂和教科书中呈现的大量新信息感到不知所措。 • 处理大量信息的第一步是将材料精简为最重要的部分，确定什么是重要的、不太重要的和不重要的。 • 第二步是组织重要信息以便于学习。 o 有关第一步的帮助，请参阅组织信息 I – III。 o 有关第二步的帮助，请参阅组织信息 IV – VI。 什么是绘制地图？ 绘制地图是一种直观表示主题及其相关思想如何关联的方式。不同类型的地图或图表可以以不同的方式图形化地组织信息。以下是一些不同类型的地图。 • 概念图 概念图是一种图形化显示思想如何关联的图表。创建概念图的步骤如下： 1. 确定主题并将其写在页面中心。 2. 确定与主题相关的想法、方面、部分和定义。围绕中心思想写下它们，并用线条将它们与中心思想联系起来。3. 围绕步骤 2 中确定的部分写下具体的支持细节和相关思想，并画线将它们与相关部分联系起来。以下是一个简单的概念图示例：
循环经济 - 欧洲可持续发展基金会 - 西亚经社会
绘制地图并制定计划，与所有利益相关者共同制定（包容性），由政府部门牵头（法律规定的领导力），根据各国独特的情况提供具体、实用的解决方案 • 制定时间表 • 规划行动成本——以便调动资金 • 预测里程碑、顺序 • 改善价值链上利益相关者之间的沟通和
5G 无人机如何帮助实现数字孪生 - GSMA
使其无人机能够自动绘制地图并捕捉所需的照片，以便全面记录和处理详细的 3D 数字模型。该模型可以是基础设施资产，例如桥梁或塔楼，也可以是场景，例如建筑工地或事故或犯罪现场。无人机操作员需要做的就是设置无人机需要扫描的场地或结构的边界，然后无人机完成剩下的工作：它会自动避开障碍物并从所有角度拍摄照片，以亚毫米级的精度记录场景或资产的每个元素，据 Skydio 称。
5G 无人机如何帮助实现数字孪生 - GSMA
使其无人机能够自动绘制地图并捕捉所需的照片，以便全面记录和处理详细的 3D 数字模型。该模型可以是基础设施资产，例如桥梁或塔楼，也可以是场景，例如建筑工地或事故或犯罪现场。无人机操作员需要做的就是设置无人机需要扫描的场地或结构的边界，然后无人机完成剩下的工作：它会自动避开障碍物并从所有角度拍摄照片，以亚毫米级的精度记录场景或资产的每个元素，据 Skydio 称。
1951 年 1 月
接下来的 33 英里，我们享受着铺好的公路，因为通往墨西哥湾的新公路从皮纳卡特山脉底部附近经过。我们穿过索诺伊塔河，它流向墨西哥湾。所有的地图都显示这条河流流入墨西哥湾。但这只是因为绘制地图的绘图员无法想象一条没有河口的河流。他们不知道这个沙漠国家，那里的大河流只是在稀薄的空气中蒸发，或者消失在沙子中。加利福尼亚的莫哈维河就是这样。索诺伊塔河也是。它的出口是沿着墨西哥湾西岸延伸的沙丘中的某个盐湖。洪水季节，索诺伊塔河水流很大，但都没有到达科尔特斯海，因为旧地图上标出了加利福尼亚湾。
空间管理和报告工具 (SMART)
SMART Desktop 是 SMART 平台的核心，包含所有特定的关键参数，例如保护区边界、巡逻区、关键基础设施、工作人员、车辆、人口数量等。特定地点的数据模型定义了在现场收集和分析哪些数据。SMART Desktop 应用程序具有内置的地图、空间和统计分析功能，集成了来自全球定位系统 (GPS)、移动设备和多个不同传感器的数据。数据可以通过复杂的查询界面可视化，该界面提供多种不同的数据查询方式。基于这些分析，管理人员可以自动生成摘要报告，以改进巡逻计划、总结活动并更有效地部署人员和资源。除了 SMART Desktop 的核心功能外，该软件还提供多个可选插件。SMART 生态记录插件有助于收集、绘制地图、管理和分析系统栖息地和物种调查数据。另一个插件 SMART Profiles 提供了一个灵活的平台，可以随时间跟踪单个实体（例如单个动物、基础设施、情报数据），还包括一个强大的网络分析工具。
使用高分辨率数字高程模型上的监督学习检测沟渠
排干的湿地是温室气体排放的主要来源，但这些湿地的排水网络大部分都未绘制地图，需要更好的地图来帮助森林生产并更好地了解气候后果。我们开发了一种在基于 LiDAR 扫描的高分辨率数字高程模型中检测沟渠的方法。使用数字地形指数的阈值方法可用于检测沟渠。但是，单一阈值通常无法捕捉景观的变化，并且会产生许多假阳性和假阴性。我们假设，通过使用监督学习结合数字地形指数，我们可以在景观尺度上改善沟渠检测。除了数字地形指数外，还可以通过转换数据以包含相邻单元来生成其他特征，以便更好地预测沟渠。随机森林分类器用于定位沟渠，并处理其概率输出以消除噪声，并进行二值化以产生最终的沟渠预测。评估图之间的 Cohen's Kappa 指数的置信区间为 [0.655 , 0.781]，置信度为 95%。研究表明，使用机器学习结合一系列数字地形指数的信息，可以提供一种有效的景观尺度自动沟渠检测技术，有助于实际的森林管理和应对气候变化。
P 泛美地理和历史研究所。参见
纸张。纸张在整个二十世纪都具有重要的地位，是复制、传播和存储地图信息的媒介，但实用制图和后启蒙时代地图史文献却对其视而不见。数百篇文章探讨了纸质地图的未来，但其传输媒介似乎没有受到学术界的关注，只有那些关心保存的档案管理员和图书管理员除外（McIlwaine 1990）。这篇短文提供了一些关于地图印刷所用纸张种类的一般见解，以及 1900 年至 2000 年间造纸业的结构性变化，这些变化可能会影响用于印刷地图的纸张。到 1900 年，用于印刷地图和绘制地图的纸张完全由机器制造。最重大的突破发生在十九世纪初，当时英国和法国的造纸商学会了将纸张制成连续卷而不是单张纸。在伦敦经营文具生意的 Sealy 和 Henry Fourdrinier 兄弟利用多级机器将制造时间从三个月缩短到一天，该机器将碎布或木纤维浆转化为均匀厚度的干纸卷，然后将其切成单张 (Munsell 1876, 60–61)。机器速度在整个十九世纪和二十世纪逐渐提高，造纸商尝试对技术流程进行大量改进
使用高分辨率数字高程模型上的监督学习检测沟渠
排干的湿地可能成为温室气体排放的主要来源，但这些湿地的排水网络大部分都未绘制地图，需要更好的地图来帮助森林生产并更好地了解气候后果。我们开发了一种在基于 LiDAR 扫描的高分辨率数字高程模型中检测沟渠的方法。使用数字地形指数的阈值方法可用于检测沟渠。但是，单个阈值通常无法捕捉景观的变化，并且会产生许多误报和漏报。我们假设，通过使用监督学习结合数字地形指数，我们可以在景观尺度上改善沟渠检测。除了数字地形指数之外，还可以通过转换数据以包含相邻单元来生成其他特征，以便更好地预测沟渠。使用随机森林分类器来定位沟渠，并对其概率输出进行处理以消除噪音，然后进行二值化以产生最终的沟渠预测。评估图之间的 Cohen's Kappa 指数的置信区间范围为 [0.655 , 0.781]，置信度为 95%。研究表明，使用机器学习结合一系列数字地形指数的信息，可以提供一种有效的景观尺度自动沟渠检测技术，有助于实际的森林管理和应对气候变化。