Более

Работа с доменами ArcPad и базы геоданных


Я создал класс полигональных объектов с помощью файловой базы геоданных. В базе геоданных я создал домены и дал им выпадающие списки. Когда я перехожу к созданию класса пространственных объектов в редакторе ArcGIS, в атрибуте мне разрешено видеть раскрывающиеся списки. Однако, когда я использую ArcPad, я получаю пустое текстовое поле, а не раскрывающийся список. Что я делаю не так?


ArcPad 8

В 2007 году город Сиэтл, штат Вашингтон, провел крупномасштабную инвентаризацию тротуаров и пандусов в масштабах города. Город инициировал проект для достижения нескольких целей, включая соблюдение Закона об американцах с ограниченными возможностями (ADA), управление сооружениями на тротуарах и более крупную миссию по улучшению условий для пеших прогулок в городе. В апреле 2007 года город выбрал HWA GeoSciences Inc. вместе с субконсультантом Perteet Inc. для завершения инвентаризации за семь месяцев. Для проекта требовалась коллекция атрибутов и цифровые фотографии для каждого квартала города. [Блок-лицо - это одна сторона улицы между двумя последовательными перекрестками.] Это включало примерно 46 000 сегментов тротуара.

Чтобы решить эту проблему, HWA и Perteet развернули эффективное мобильное ГИС-решение. HWA сосредоточилась на формировании полевых команд и управлении ими, в то время как Пертеет разработал стратегию мобильной ГИС, которая отвечала бы требованиям города к данным, а также практическим задачам, с которыми бригады могли бы столкнуться в полевых условиях. Perteet и HWA обратились к бизнес-партнеру ESRI Wind Environmental Services, LLC, фирме по разработке ГИС, расположенной в Бонн-Терре, штат Миссури, для обеспечения эффективной установки мобильных полевых технологий. Эта установка включала новое программное обеспечение Wind Environment от Wind Environment, которое может автоматизировать привязку фотографий к объектам, собранным в программном обеспечении ESRI ArcPad.

Цели опроса
Городских служащих в первую очередь интересовала конкретная информация о тротуарах и тротуарах в городе. Например, чтобы измерить удобство для пешеходов, они хотели знать расположение и распределение улучшенных тротуаров. Они также хотели наложить новый инвентарь тротуаров и пандусов на фоне центров пешеходной активности, транзитных маршрутов, зонирования и классификации улиц, чтобы помочь определить приоритеты улучшений.

Кроме того, городские служащие хотели знать строительный материал и ширину каждого тротуара, конфигурацию и ширину прилегающих посадочных полос, а также тип бордюра, отделяющего каждый тротуар и посадочную полосу от улицы. Этот тип данных полезен как для технического обслуживания объектов, так и для целей пешеходного планирования. Наконец, для соответствия требованиям ADA, городские сотрудники хотели знать распределение существующих пандусов и соответствуют ли они текущим стандартам ADA.

Команда знала, что инвентаризация потребует тесной координации между Пирсоном, менеджером полевой группы HWA Джереми Подлески, менеджером проекта ГИС для Perteet и руководителями городских проектов Беном Хансеном и Барбарой Грей. У города было шесть основных целей проекта:

Завершите проект к 31 октября 2007 года. В лучшем случае это дало проекту срок от пяти до шести месяцев.
Соберите конкретную информацию для каждого тротуара и съезда на бордюр и сфотографируйте каждый сегмент тротуара.
Назначьте недавно собранные данные, включая данные о пандусах, существующим сегментам тротуаров, экспортированным из городской базы данных Hansen Asset Management.
Убедитесь, что данные инвентаризации будут загружены обратно в базу данных Hansen.
Визуально осмотрите и опишите данные для обеих сторон каждого квартала в городе.
Поддерживать постоянную программу оценки и контроля качества в течение всего проекта, охватывающую не менее 10 процентов инвентаризованных данных.
Конкретное определение атрибутов
Для точного и эффективного сбора данных полевым бригадам требовался исчерпывающий и четкий набор определений атрибутов пешеходных дорожек. Руководители городских проектов предоставили первоначальный набор определений, которые были пересмотрены с учетом отзывов полевых бригад во время учебных встреч и пробных поездок с оборудованием ГИС. Большинство проблем со схемой атрибутов были выявлены и исправлены в ходе этого процесса. Этот важный шаг по обеспечению качества значительно повысил согласованность при сборе данных.

Поток данных по проекту:

Одной из уникальных особенностей схемы является назначение данных обочины бордюра в качестве атрибутов сегментов линии тротуара. По логике, пандусы лучше всего представлены точками. Однако, воспользовавшись атрибуцией от и до улицы, присвоенной каждому сегменту линии тротуара в базе данных Hansen, полевые группы смогли ввести данные для каждого съезда на бордюр, определив конец сегмента тротуара, на котором находился каждый съезд (по глядя на ближайший перекресток), а затем присвоить атрибуты каждого съезда полям атрибутов RampFrom, RampTo или MidRamp.

Дополнительные поля атрибутов рампы обочины, необязательные с учетом масштабов проекта, были необязательными. Такой подход к атрибуции бордюров значительно ускорил сбор данных, так как полевым группам не нужно было многократно переключаться между редактированием слоя сегмента тротуара и отдельного слоя точек бордюра. При таком подходе городу легче поддерживать данные, потому что он создает только один уровень для обслуживания, а не два уровня - еще одно преимущество. Хотя данные, собранные для пандусов, хранятся вместе с линиями, город по-прежнему может отображать пандусы как точки, запустив инструмент Feature To Point в ArcInfo.

Настройка мобильного ГИС-решения
Подлески сообщил группе, что полевые бригады могут наиболее эффективно и точно собирать данные, используя несколько ключевых аппаратных и программных средств. Окончательная установка была приобретена у Wind Environmental Services. Эта фирма была выбрана из-за ее работы по разработке программного обеспечения, объединяющей цифровые камеры с ArcPad, и ее обширного опыта в области мобильных ГИС. Гарет Коуч, бизнес-менеджер Wind Environmental Services, порекомендовал решение, которое включает в себя полевой ПК Archer Ultra-Rugged с подключенным GPS-приемником CompactFlash, КПК с поддержкой GPS, производимые Juniper Systems, защищенные цифровые камеры Ricoh 500SE ArcPad и программное обеспечение Wind Image от Wind Environmental. .

HWA приобрела одну установку (как аппаратную, так и программное обеспечение) и попросила Пертета подготовить ее для пилотного испытания. Настройка работала лучше, чем ожидалось, и имела несколько недостатков. Данные по бордюрам и тротуарам можно было собрать менее чем за пять минут для каждого квартала. В конце концов, после того, как полевые группы набрались опыта, это время сократилось до четырех минут или меньше без ущерба для точности сбора данных.

Значительные усилия были потрачены на разработку внутренней базы геоданных, которая будет обрабатывать все данные инвентаризации. Perteet реализовал серверную часть базы данных в персональном ArcSDE, потому что это был недорогой способ реализации процедур управления версиями и резервного копирования базы данных, который требовал небольших накладных расходов на управление базой данных. В конечном итоге база данных должна была выполнять несколько ключевых функций:

Определите хорошо спланированные домены атрибутов, которые будут отображаться в виде списков выбора в ArcPad.
Храните и управляйте всеми полевыми данными в безопасной и восстанавливаемой среде.
Поддерживайте базовую схему таблицы базы данных, экспортированную из базы данных управления активами Hansen города Сиэтла.
Отслеживайте завершенные сегменты забоя по мере продвижения полевых бригад.
Серверная часть ГИС также должна была обрабатывать несколько пересекающихся географически и временно перекрывающихся данных ArcPad и обеспечивать эффективный метод проведения анализа оценки качества. Хотя процесс проверки и регистрации в ArcPad 7.0 не включает некоторые желаемые функции, в конечном итоге он выполнил свою задачу, предоставив способ извлекать данные из базы данных и впоследствии возвращать их после того, как полевые бригады завершили их обновление. Были приняты меры к тому, чтобы в большинстве случаев две группы случайно не перекрыли друг друга. Это не только сделало сбор данных более эффективным, но и снизило вероятность потери определенных типов данных, которая может произойти, когда одна команда частично обновляет изображение блока, которое уже обследовала другая группа.

Управление полевыми командами
Пирсон из HWA собрал и управлял полевыми бригадами, нанял стажеров и организовал 10 групп из одного и двух человек, а затем обучил их использованию регистратора данных Archer, камеры Ricoh, ArcPad и установки Wind Image. Он также ежедневно встречался с этими группами, чтобы назначить их новым участкам сбора данных и передать данные в и из их портативных устройств и своего полевого портативного компьютера. Он также проинформировал их об особых проблемах, с которыми они могут столкнуться в каждом новом районе, и о том, как их решать стандартным образом.

HWA также проводила еженедельные встречи для переподготовки с экипажами, чтобы обеспечить стандартизированный подход к сбору данных для всех команд. Менеджер проекта City of Seattle Бенджамин Хансен посетил несколько таких сессий. Пирсон также поддерживал регулярные контакты со своими командами по мобильному телефону и часто оказывал оперативную техническую поддержку командам HWA. Постоянную техническую поддержку оказывала компания Couch of Wind Environment, которая помогала поддерживать бригады в рабочем состоянии.

Многие встречи команды проводились в известных кофейнях Сиэтла с Wi-Fi. Это были отличные места для передачи данных в полевых условиях. Пирсон также поддерживал частые контакты с офисом Perteet GIS, чтобы гарантировать, что будет доступно достаточно данных, чтобы все команды были заняты, и передать желаемые изменения в настройку ArcPad, дизайн базы данных, определение рабочей области и другие параметры решения ГИС.

Стратегии передачи данных
Кроме того, Perteet тщательно спланировал процесс передачи данных и управления. Пакеты данных ArcPad должны были передаваться из офиса ГИС в Пертеет полевым бригадам и обратно. Эта передача осуществлялась через защищенный веб-сайт, на котором размещались и извлекались новые пакеты данных по мере необходимости. Менеджер полевой бригады HWA обычно заходил на площадку во время посещения предприятия, оснащенного Wi-Fi. При подключении он мог загружать новые пакеты данных, выгружать завершенные пакеты данных и передавать пакеты данных на каждый из портативных устройств по мере их поступления с поля через USB-соединение.

Пакеты данных следовали строгому соглашению об именах, в котором четко указывались охватываемая рабочая область и цель (например, сбор или повторный сбор оценки качества). Все пакеты данных были заархивированы на обоих концах сети, чтобы обеспечить дополнительную безопасность данных с помощью управляемого резервирования.

Обеспечение качества данных
HWA и Perteet совместно реализовали программу оценки качества, отчетности и контроля, которая охватила более 14 процентов данных, собранных на местах. Для проекта такого размера очень важно включать такую ​​программу. Без него существует несколько эффективных способов оценить, насколько хорошо работают полевые группы или где руководителю группы необходимо сосредоточить усилия по переподготовке и стрессовые методы для обеспечения единообразного сбора данных командами.

Например, программа оценки успешно выявила, что некоторые команды собирали данные для частично завершенных блоков. Поскольку сегменты тротуаров, определенные в базе данных Hansen, покрывают всю поверхность квартала, городские власти предпочли, чтобы команды пометили все частично улучшенные стены блока как неулучшенные. К счастью, программа оценки качества выявила это упущение, а усилия по переподготовке устранили проблему.

Программа оценки качества работала путем отправки команды в поле - как правило, с пустым набором данных о лицах блоков & # 8212 для повторного сбора информации как минимум для 10 процентов лиц с лицами в каждом районе. Затем эти данные были отправлены обратно в офис Perteet GIS для обработки в ArcInfo с использованием нескольких моделей геообработки, запускаемых из ArcToolbox. Модели сравнивали повторно собранные данные, запись за записью, с ранее собранными данными и выходными таблицами с подсчетом каждого типа различий для каждого поля в базе данных. Затем Пертеет скомпилировал различия по каждому району в электронную таблицу, где можно было рассчитать дополнительную статистику. Эти статистические данные включали общее количество и процент противоречивых значений в областях оценки качества, по категориям ошибок и в целом.

Вывод
HWA и Perteet завершили сбор данных раньше срока, в рамках бюджета и с высокой степенью точности. Среди множества способов использования этих ценных данных инвентаризации город уделяет приоритетное внимание техническому обслуживанию и новому строительству, а также поддерживает усилия по управлению активами. Инвентаризация тротуаров и пандусов послужит ценным вкладом в будущий генеральный план развития пешеходной зоны Сиэтла. Планируется второй этап сбора данных, который будет сосредоточен на состоянии существующих тротуаров. Этот этап поможет городу определить местонахождение и определить приоритетность ремонта тротуаров в зависимости от состояния.

Проект инвентаризации тротуаров и рамп в Сиэтле является прекрасным примером эффективности мобильных методов сбора данных ГИС для точной инвентаризации муниципальных объектов. Сбор данных с помощью мобильных ГИС также полезен для инвентаризаций коммунальных предприятий, инженерных сетей и планирования различных типов, таких как инвентаризация ливневых стоков Национальной системы устранения выбросов загрязняющих веществ (NPDES).


Обзор ArcPad

ArcPad - это картографический инструмент для работы с данными вашей географической информационной системы (ГИС) в полевых условиях. Расширение ArcPad для ArcMap позволяет извлекать данные из базы геоданных для использования в полевых условиях с ArcPad.

С помощью панели инструментов ArcPad в ArcMap вы можете использовать мастер Получить данные для ArcPad для извлечения данных и карт на мобильное устройство для использования с ArcPad. Мастер также позволяет извлекать слои из базы геоданных, чтобы вы могли редактировать их в поле. С помощью функции «Вернуть изменения из ArcPad» вы можете обновить свою базу геоданных изменениями, внесенными с помощью ArcPad.

Программное обеспечение ArcPad - это мобильные картографические и ГИС-технологии. ArcPad обеспечивает доступ к базам данных, картографирование, ГИС и интеграцию с глобальной системой позиционирования (GPS) для пользователей в полевых условиях с помощью карманных и мобильных устройств. Сбор данных с помощью ArcPad выполняется быстро, легко и значительно улучшается благодаря немедленной проверке и доступности данных. С ArcPad вы можете

  • Используйте ваши существующие данные & # 8212ArcPad поддерживает отображение векторных и растровых изображений промышленного стандарта.
  • Добавление данных из Интернета & # 8212Данные могут быть предоставлены из Интернета с помощью беспроводной технологии.
  • Перемещение по карте & # 8212ArcPad включает ряд инструментов навигации по карте, включая масштабирование и панорамирование, пространственные закладки и центрирование по текущему положению GPS.
  • Запросите свои данные & # 8212Идентифицируйте функции, отобразите гиперссылки и найдите функции.
  • Измерьте расстояние, площадь и пеленги на карте ArcPad.
  • Навигация с помощью GPS & # 8212Подключите GPS, и ArcPad поможет вам.
  • Редактируйте свои данные & # 8212 Создавайте и редактируйте пространственные данные, используя ввод с помощью указателя мыши, пера или GPS.
  • Включите ArcPad в свое ГИС-решение и извлекайте, конвертируйте и проецируйте существующие данные с помощью ArcGIS Desktop.

ArcPad - это легкий инструмент для картографии и редактирования, работающий на различных платформах Windows, включая Windows CE. ArcPad поддерживает только прямое редактирование шейп-файлов. Он не поддерживает прямое редактирование баз геоданных и не поддерживает редактирование табличных данных.

Используя Получить данные для ArcPad на панели инструментов ArcPad в ArcMap, вы можете извлекать объекты из баз геоданных и редактировать их в ArcPad. Мастер получения данных для ArcPad делает редактирование в ArcPad возможным путем создания папки извлечения, содержащей шейп-файл для каждого слоя, который вы извлекаете из базы геоданных, связанный файл сценария Visual Basic (.vbs) и файл слоя ArcPad (.apl) . Оформление заказа записывает объекты базы геоданных в извлеченные шейп-файлы, используя критерии, которые вы указываете в мастере. Затем вы можете использовать ArcPad для обновления объектов, хранящихся в шейп-файлах.

Файл сценария Visual Basic Script используется ArcPad для отслеживания изменений объектов в шейп-файле. Каждый созданный шейп-файл получает дополнительное поле _CHGCODE, в котором хранится значение, представляющее тип изменения, обнаруживаемого при редактировании объекта. Если добавляется новый объект, значение 1 сохраняется в поле при изменении атрибута объекта, значение 2 сохраняется, а при изменении формы объекта сохраняется значение 3. Поле _CHGCODE и эти значения используются для повторного создания изменений в базе геоданных, когда вы регистрируете свои обновления.

Файл сценария Visual Basic

Файл сценария Visual Basic (.vbs) также содержит код, необходимый для создания настраиваемых свойств компонентов, которые используются для редактирования атрибутов компонентов. Когда вы редактируете объекты, поля, обозначенные как поля подтипа, имеют связанный домен кодированных значений внутри слоя базы геоданных. Свойства пространственных объектов ArcPad создают список допустимых значений, из которых вы можете сделать выбор.

Файл слоя ArcPad

Файл слоя ArcPad (.apl), который создается для каждого шейп-файла в папке оформления заказа, хранит подмножество свойств слоя карты ArcGIS (те, которые поддерживает ArcPad). Эти свойства включают символы, используемые для отображения объектов, масштаб, в котором объекты видны, и выражения надписей для слоя.


Использование диалогового окна Свойства объекта в ArcPad

ArcPad создает диалоговое окно Свойства объекта для каждого слоя, который вы извлекаете в мастере получения данных для ArcPad. Диалоговое окно "Свойства объекта" позволяет редактировать атрибуты объектов. Размер формы зависит от двух вещей: устройства, на которое вы загружаете, и длины полей в ваших классах пространственных объектов. Мастер Получить данные для ArcPad позволяет вам выбрать из списка рекомендуемых размеров для диалогового окна Свойства объекта в зависимости от типа устройства. Вы также можете ввести собственное значение в эту область мастера получения данных для ArcPad.

ArcPad поддерживает подмножество свойств слоя и символов, поддерживаемых ArcMap. Свойства слоя и символы, поддерживаемые ArcPad, хранятся в файлах слоев ArcPad (.apl), связанных с шейп-файлами. Мастер получения данных для ArcPad экспортирует только символы и свойства, поддерживаемые ArcPad. ArcPad поддерживает следующие символы & # 8212один символ, уникальные значения, а также градуированные цвета и символы. Для точечных слоев поддерживаются как простые символы шрифта TrueType, так и растровые символы. Также поддерживаются угол поворота точечного символа и опорный масштаб. Однако составные или цветные символы не поддерживаются. Шрифты TrueType должны быть загружены на ваше мобильное устройство. Для линейных слоев поддерживаются цвет линии, стиль, толщина и базовая шкала символа. Для многоугольных слоев поддерживаются простые растровые и растровые заливки.

Поле метки текстовой строки и базовый масштаб также поддерживаются для точечных, линейных и многоугольных слоев.


Воскресенье, 1 марта 2015 г.

Базы геоданных, атрибуты и домены

Вступление:

Одна из наиболее важных моделей данных в современной ГИС - это база геоданных. Это основной механизм, используемый для использования, организации и хранения географических данных в ESRI ArcGIS. База геоданных является объектно-ориентированной, что означает, что объекты и атрибуты хранятся вместе в одном блоке или объекте. Это предпочтительнее геореляционной модели, в которой объекты и атрибуты хранятся отдельно, но связаны друг с другом общим идентификатором объекта. Это традиционная модель, и ее использование уменьшилось с момента появления базы геоданных ESRI.

Существует несколько способов настройки базы геоданных для уменьшения накладных расходов при сборе данных, но особенно важны в этом случае домены, которые ограничивают способ ввода данных в желаемый класс пространственных объектов. Это позволяет разработчику базы геоданных указать заданный диапазон, в который может входить атрибут, или разрешить выбор из заранее заданных значений. Представьте, что вы находитесь в поле, чтобы оцифровать расположение деревьев. Для каждой точки дерева вам нужно снять некоторые атрибуты, такие как почвенный покров поблизости и высота дерева. В любом исследовании важно минимизировать время, затрачиваемое на полевые работы, и домен может помочь в этом. Если вы случайно ввели 100 метров вместо 10 метров в качестве высоты дерева, домен распознает, что высота дерева находится за пределами указанного вами домена, от 5 до 25 метров. Вы сможете распознать ошибку ввода и исправить ее, прежде чем возвращать ее на этап анализа, где это ошибочное значение отрицательно повлияет на ваши данные. Домен также может использоваться для почвенного покрова, предоставляя список опций для выбора, вместо того, чтобы заставлять пользователя вручную вводить одни и те же значения снова и снова (например, трава, грязь).

В этом упражнении нам было поручено построить базу геоданных, разработать домены и создать класс пространственных объектов для использования в нашей съемке микроклимата, которая будет проводиться позже в этом семестре. Для опроса мы будем собирать много разных данных, поэтому важно подумать, как мы хотим их хранить. Как правило, рекомендуется использовать меньшее количество классов пространственных объектов с несколькими атрибутами, чтобы получить чистый, логичный и доступный для запросов набор данных, который можно использовать для дальнейшего анализа.

Части данных, которые мы будем собирать, включают: скорость ветра, направление ветра, влажность, точку росы, температуру поверхности, температуру на высоте 2 м, охлаждение ветром и примечания. Как я только что упомянул, часто рекомендуется объединять фрагменты данных в один класс пространственных объектов, поэтому я этим и займусь. Это приведет к единому классу объектов микроклимата, содержащему атрибуты, детализирующие каждое из этих различных измерений.

Еще одно важное соображение при проектировании базы геоданных - это желаемый тип данных для полей, которые будут использоваться. В этом примере будут использоваться два основных типа данных: текст и числа. Однако существует ряд различных типов чисел, которые можно использовать, у каждого из которых есть свои плюсы и минусы.

В этой таблице показаны числовые типы данных с подробным описанием их диапазона хранения, приложения и размера хранилища.
Для этого конкретного исследования я решил, что использование чисел с плавающей запятой будет лучшим вариантом для хранения числовых данных, потому что я хотел иметь возможность включать десятичные значения, но мне не нужен диапазон данных, который может предоставить двойное число.

Следующий шаг - решить, какие домены потребуются для облегчения сбора данных в полях. Теперь я обрисую концептуальную основу для каждого домена, прежде чем предоставить подробное руководство по созданию базы геоданных, разработке доменов и созданию класса пространственных объектов.

Скорость ветра: Ветер не может опускаться ниже 0 и почти наверняка не будет превышать 50 миль в час. Как упоминалось ранее, это будет сохранено как float.
Направление ветра: Это будет азимутальное измерение, сделанное с севером как 0 градусов, вплоть до 360 градусов. И будет поплавок.
Влажность: Влажность записывается в процентах от 0 до 100%, что соответствует насыщению.
Температура поверхности: Температура обычно не опускается ниже -40 градусов по Фаренгейту даже в это время года и, конечно же, не превышает 60.
Температура на 2 метра: Будут использовать те же значения домена, что и выше.
Точка росы: Поскольку точка росы зависит от температуры, имеет смысл использовать те же значения диапазона домена, что и в температурных полях.
Холодный ветер: Не будет падать ниже -40, поэтому можно использовать тот же домен.
Почвопокровное покрытие: Возможные значения: трава, снег, бетон, асфальт, гравий, вода или песок. Также желательно включить «другой» вариант на случай возникновения непредвиденной стоимости.
Примечания: Никакая область не будет использоваться, но это поле будет полезно для присоединения любой другой важной информации к каждой точке микроклимата.

Методы:

Начните с открытия ArcCatalog и перехода к папке, в которой вы хотите сохранить свою базу геоданных.

Выберите папку и щелкните правой кнопкой мыши, чтобы выбрать Новое - Файловая база геоданных
Новая файловая база геоданных.gdb будет отображаться под вкладкой содержимого, поэтому вы можете щелкнуть ее правой кнопкой мыши и выбрать переименовать и назвать его Microclimate.gdb.

Затем щелкните правой кнопкой мыши файл Microclimate.gdb и выберите Характеристики.

Всплывающее окно «Свойства базы данных». Обратите внимание, что я выбрал Домены tab, так как это то, над чем мы будем работать дальше.
В приведенном выше окне мы определим домены, описанные в предыдущем разделе. Просто нажмите на Доменное имя поле, чтобы создать новый домен, и не забудьте дать ему соответствующее описание.

Вот вкладка заполненных доменов. В настоящее время выбран домен Ground Cover с типом поля: Текст, и тип домена Кодированные значения. Это в основном означает, что поля с этим доменом будут предоставлять выбираемый раскрывающийся список значений, поэтому их не нужно будет повторно вводить в поле. Щелкните внутри Код область, чтобы указать соответствующий код, затем щелкните в Описание добавить соответствующее описание земного покрова, как показано выше. Обратитесь к предыдущему разделу для получения полного списка кодированных значений почвенного покрова.
Остальные домены, которые будут добавлены, являются числовыми. Каждый из них использует тип данных с плавающей запятой и просто требует указания диапазона допустимых значений.

Выбрана область температур. Обратите внимание, что тип поля - Float, минимальное значение - 40, максимальное - 60. Они представляют минимальное и максимальное допустимые значения температуры в градусах Фаренгейта.
Добавьте оставшиеся домены таким образом, указав минимальные и максимальные значения, показанные во вводном разделе. Не забудьте предоставить соответствующие описания для каждого домена.

Затем нам нужно будет создать новый класс пространственных объектов микроклимата.

Щелкните правой кнопкой мыши Microclimate.gdb и выберите Новое - Класс функций как показано выше.
Появится новое всплывающее окно, назовите свой класс пространственных объектов microclimate_ [ваше имя пользователя] и укажите псевдоним, если хотите. Под Тип, выбирать Точечные особенности. Это указывает, что класс пространственных объектов, который мы будем использовать, будет точками. Нажмите Следующий.

Теперь вам будет предложено указать систему координат, которая будет использоваться для координат XY в этом наборе данных. А пока оставим это поле пустым. Выбирать Следующий. Появится параметр Допуск XY, примите значение по умолчанию (должно быть 0,001 Неизвестные единицы). Нажмите Следующий. Появится параметр «Ключевое слово конфигурации», примите Дефолт и выберите Следующий.

Теперь вы увидите окно, показанное ниже.

Это окно, в котором можно добавлять поля. Они будут похожи на домены, которые мы добавили ранее, но будут более точно соответствовать схеме из конца вводного раздела. Напомним, что у нас будут следующие поля: скорость ветра, направление ветра, влажность, точка росы, температура поверхности, температура на расстоянии 2 м, охлаждение ветром, почвенный покров и примечания.
Вот имена полей и типы данных. Используйте заглавные буквы или все буквы нижнего регистра и не допускайте пробелов, дефисов или специальных символов в именах полей. Кроме того, не забудьте выбрать Float в качестве типа данных, потому что наши домены будут отображаться только в том случае, если типы данных совпадают.
Эта область будет отображаться под окном имени поля / типа данных, показанным выше. В области «Домен» обязательно выберите соответствующий домен для каждого поля. Например, для WIND_SPEED выберите домен скорости ветра из раскрывающегося списка. Вы не увидите наш домен Ground Cover в качестве опции, потому что это текстовый домен. В поле GROUND_COVER выберите текст, чтобы стал доступен домен Ground Cover.
Настройте оставшиеся домены таким же образом. Помните, что DEW_POINT, TEMPERATURE_SURFACE, TEMPERATURE_2M и WIND_CHILL будут использовать домен температуры. NOTES вообще не будет использовать домен, что позволит нам вводить любые примечания, не ограниченные значениями.

Также рекомендуется импортировать данные базовой карты в вашу базу геоданных для справки, пока вы находитесь в поле, и процесс этого зависит от вашей области интереса и доступности данных.

Обсуждение:

База геоданных, домены и класс пространственных объектов, которые были только что созданы, будут полезны для нашей съемки микроклимата и уменьшат объем работы, которая будет выполняться в полевых условиях, за счет получения нескольких точек для каждого атрибута. Это позволит упорядочить сбор данных, снимать показания микроклимата в каждой точке и просто вводить данные в каждое соответствующее поле на устройстве GPS. Однако стоит также отметить, что чрезмерное агрегирование также может быть проблематичным. Если есть два разных фрагмента данных, которые выполняют разные функции, их следует поместить в отдельные классы пространственных объектов.

Вывод:

Источники:

Планирование миссии БАС (Беспилотная воздушная система)

Вступление:

Беспилотные воздушные системы (БАС) становятся все более распространенной технологией, которая используется для решения широкого круга задач. БПЛА часто ассоциируются с военными операциями, и часто слово «дрон» неправильно используется для описания только одного аспекта БПЛА. Как следует из правильного названия, БПЛА - это нечто большее, чем просто беспилотный автомобиль. Они состоят из платформы или летательного аппарата, датчика, наземной станции, радиоуправления, а иногда и оборудования автопилота. Есть ряд других частей, которые могут быть включены в UAS в зависимости от его использования.

Слово «дрон» не только имеет негативный оттенок, но и неточно описывает БПЛА, подразумевая, что это беспилотные, беспилотные роботы, которые работают без вмешательства человека. Это неверно, и правда в том, что БПЛА всегда нужно пилотировать, будь то вычислительные или ручные методы. Лучшая практика для БПЛА состоит в том, чтобы иметь команду из 3 человек, состоящую из пилота, который управляет физическим управлением беспилотным летательным аппаратом (БПЛА), пилота в управлении, который управляет датчиками и мониторами с компьютера, и инженер / наблюдатель, который внимательно следит за БПЛА, при необходимости оказывая помощь PAC и PIC.

БПЛА часто ассоциируются с военной полезностью, но важно осознавать их полезность во многих различных ситуациях. В области географии их можно использовать для помощи в исследованиях, обеспечивающих получение аэрофотоснимков, атмосферного мониторинга и многих других данных дистанционного зондирования. Это может быть хорошей альтернативой для других утилит дистанционного зондирования, поскольку обеспечивает высокое пространственное разрешение, быстрые результаты и, возможно, более высокое временное разрешение по разумной цене.

В этом упражнении я рассмотрел некоторые беспилотные летательные аппараты и использовал программное обеспечение имитатора полета, чтобы лучше понять различные типы БПЛА, прежде чем выступать в качестве консультанта в различных ситуациях, рекомендуя БПЛА для помощи в различных типах исследований.

Методы:

Первым компонентом этого упражнения было использование имитатора полета для регистрации времени полета на нескольких разных типах БПЛА, чтобы узнать сильные и слабые стороны, связанные с каждым из них, и, в конечном итоге, начать понимать некоторые из возможных ситуаций, в которых они могут использоваться. Для этого мы использовали RealFlight 7.65 с настоящими удаленными контроллерами БПЛА, чтобы опробовать различные платформы, используя несколько различных режимов полета.

Первой платформой, которую я продемонстрировал, была Hexacopter 780. Это многороторная платформа с 6 пропеллерами, которая довольно устойчива и способна работать на малых скоростях полета, что позволяет получать аэрофотоснимки с высоким пространственным разрешением и другие данные дистанционного зондирования. Однако платформы с несколькими роторами не могут справиться с очень тяжелой полезной нагрузкой, а из-за того, что у них так много роторов, сокращается срок их службы от батарей.

Я зарегистрировал около 30 минут полета на гексакоптере на карте океана с местом кораблекрушения и рядом препятствий. Я сдерживал ветер, так как это была моя первая симуляция, и управление было достаточно жестким. I had five crashes in my 30 minutes of fly time, most of them involving crashes after attempted landings, or collisions with obstacles.
The next platform I demoed was a fixed wing UAV called the Slinger. Fixed wing platforms are often useful for managing heavy payloads over large study areas. One main detriment to fixed wing UAVs is that they can only slow down to a point (where they will no longer provide lift), and thus cannot achieve as detailed remotely sensed image data as multi-rotored systems.
This is the Slinger, a common fixed wing platform. The controls were very different from the hexacopter, with much higher speed and touchy turns. I demoed this UAV at the Sierra Nevada map, experimenting with heavy winds. It was affected quite significantly by the presence of winds, making potential sampling impossible with adverse conditions. The chase view was the most fun of the different camera views, but I used the fixed view as well, which required some critical thinking about the relative controls. I had 6 crashes in the

Scenario 1: An atmospheric chemist is looking to place an ozone monitor, and other meteorological instruments onboard a UAS. She wants to put this over Lake Michigan, and would like to have this platform up as long as possible, and out several miles if she can.

Since she wants to cover a large area with a long flight time, this is a good scenario to use a fixed wing craft in. Though I only tested a couple of fixed-wing crafts, I believe that a larger one with a high payload would be advisable to accommodate multiple meteorological instruments. With this in mind, perhaps using a larger, gas-powered UAV would be in her best interest to increase flight time and distance. This would be more expensive, but necessary to accommodate her daunting task of mapping a large chunk of lake Michigan.

Scenario 6: An oil pipeline running through the Niger River delta is showing some signs of leaking. This is impacting both agriculture and loss of revenue to the company.

Depending on the magnitude of the oil leak at hand, a number of different UAS could be used. Since the scenario reads that the pipeline is showing signs of leaking, I will assume that the company is unsure of the problem and its whereabouts. This implies that there is a large area that must be covered to monitor the potential problem, and that sounds best suited for a fixed wing aircraft. Its low flight capabilities, long flight times and speed of data retrieval definitely demonstrate its preferability to satellite imagery, and because of this scenario's large geographic extent, a fixed wing craft is better suited for the task than a rotorred or multi-rotor system.

Вывод:

This exercise was a valuable introduction to the growing field of UAS technology. These systems facilitate data collection for many different tasks, many of which are directly applicable to geography and geospatial data. Knowing the basics of what these unmanned aerial systems consist of (and what they don't consist of) is important in knowing ways in which we can solve geographic problems. More generally, being able to communicate our knowlege to a potential client is an important skill for workers in the geospatial field, as many clients aren't familiar with the technology. It is important to be able to look at a problem, and find a way to quantify it and collect data.


GIS and geomatics for disaster management and emergency relief: a proactive response to natural hazards

Geo-information and remote sensing are proper tools to enhance functional strategies for increasing awareness on natural hazard prevention and for supporting research and operational activities devoted to disaster reduction. An improved earth sciences knowledge coupled with geomatics advanced technologies is here proposed with the goal of reducing human, social, economic, and environmental losses due to natural hazards and related disasters. Research activities lead to the collection and evaluation of data from: global and national literature for the definition of predisposing/triggering factors and evolutionary processes of natural instability phenomena (landslides, floods, storms…) and for the analysis of statistical methods for the prediction of natural disasters local and regional historical, geological, geomorphological studies of mountain territories of Europe and Developing Countries. Geodatabases, remote sensing, and mobile geographic information systems (GIS) applications were developed to perform analysis of: (1) large, climate-related disaster (Hurricane Mitch, Central America Zambesi Flood, Mozambique), either for early warning or mitigation measures at the national and international scale (2) distribution on slope instabilities at the regional scale (Landslide Inventory in the Aosta Valley, NW Italy), to activate prevention and recovering measures (3) geological and geomorphological controlling factors of seismicity, to provide microzonation maps and scenarios for coseismic response of instable zones (Dronero, NW Italian Alps) (4) earthquake effects on ground and infrastructures, in order to register early assessment for awareness situations and for compile damage inventories (2000, 2001, and 2003 Asti-Alessandria seismic events). The research results has been able to substantiate early impact models by structuring geodatabases on natural disasters and to support humanitarian relief and disaster management activities by creating and testing SRG2, a mobile GIS application for field-data collection on natural hazards and risks.

This is a preview of subscription content, access via your institution.


Аналитик географических информационных систем

Research problems, such as development of planning/modeling, mapping, or assessing geologic and environmental factors, as well as recommend procedures to increase data accessibility and ease of use.

Design database and coordinate physical changes to database, applying additional knowledge of spatial feature representations, such as points, lines, polygons, and geographic information system.

Develop and maintain, in cooperation with the company GIS developer(s), web-based GIS applications, not limited to server, web applications, editing, and analysis.

Provide mapping services to assigned operations to enhance use and management of land and water resources.

Perform basic title research, analyze surveys, and review/draft property legal descriptions.

Create output, such as maps and graphs, using computer and GIS software and related equipment. Present information to

users and answers questions.

Participate as a team member on various projects that lend themselves to be developed in a GIS environment.

Review existing and incoming data for accuracy, quality, consistency, usefulness, and documentation.

Oversee entry of data including application of coordinate geometry, keyboard entry of tabular data, manual digitizing of maps,

scanning and automatic conversion to vectors, and conversion of other sources of digital data.

Determine or verify designations of cartographic symbols.

Support maintaining data standards throughout the company administer and maintain assigned operation's components

within companywide Enterprise SDE Geodatabase environment, enforcing data standards and policies, including quality

standards for data gathering.

Maintain and correct spatial data by actively participating as a team member of the corporate GIS mapping group, which

recommends and maintains companywide GIS standards led by the GIS Manager.

Collect high quality GPS data, including as an advanced user of mobile GPS devices.

Provides technical support for GPS field applications used in production agriculture: tractor guidance systems, collector for

ArcGIS, Survey123 for ArcGIS, Drone2Map for ArcGIS, etc.

Provide technical assistance, training, and policy guidance as a subject-matter expert on the ESRI product line: ArcGIS

Enterprise, ArcGIS Desktop, ArcGIS Pro, ArcGIS Online, and other ArcGIS Apps products.

Bachelor’s degree in a field related to GIS/mapping and/or agriculture such as agronomy forestry or timber education is highly desirable.

Minimum 3 years hands on experience with GIS and specifically Geodatabases, including editing, updating, and modifying the schema using domains, relationship classes, topologies, and geometric networks.

Мин. 10yrs combination of GIS and agriculture experience may be substituted for educational requirements.

In-state driver’s license with ability to travel locally, within the US and internationally.

Professional experience using ESRI's ArcGIS software, high-end GPS units and ArcPad or similar software.

Exposure to production agriculture especially forestry related, either professionally or personally, helpful

Previous experience using AutoCAD drawings in ESRI products a plus.

Ability to design professional cartographic products.

Excellent leadership, verbal, written, problem-solving and listening skills.

Advanced skills in research and analysis, project planning and implementation.

Willing and able to spend up to 50% of time in the field collecting GPS and other data, which includes exposure to outside


Dealing With ArcPad and Geodatabase Domains - Geographic Information Systems

Recent developments in computing—the growth of the Internet, advances in database management system (DBMS) technology, object-oriented programming, mobile computing, and wide GIS adoption—have led to an evolving vision and role for GIS. The ArcGIS product line was built to satisfy these changing requirements to deliver a scalable, comprehensive GIS platform. This platform encompasses a set of products that contain generic GIS components known as ArcObjects (see below) and is structured around the geodatabase, the core model for organizing geographic information.

The ArcGIS 9 Family of Products

ArcGIS 9 is an integrated collection of GIS software products for building a complete GIS. The fundamental architecture of ArcGIS enables users to deploy GIS functionality and business logic wherever it is needed on desktops, on servers, over the Web, or in the field:

Desktop GIS—ArcReader, ArcView, ArcEditor, ArcInfo, and the ArcGIS extensions are a scalable suite of products for authoring, sharing, managing, and publishing geographic information.

Embedded GIS—ArcGIS Engine is a complete library of embeddable GIS components and tools packaged together for developers to build new, or extend existing, custom desktop applications. Using ArcGIS Engine, developers can embed GIS functions into existing applications, such as industry specific products and commercial productivity applications (e.g., Microsoft Word and Excel), as well as build focused custom applications for delivering GIS to many users in their organizations.

Server GIS—ArcGIS Server, ArcIMS, and ArcSDE are used to create and manage server-based GIS applications that share geographic knowledge within larger organizations and with many other users on the Internet. ArcGIS Server is an application server that includes a shared library of GIS software objects to build serverside GIS applications in enterprise and Web computing frameworks. ArcIMS is a scalable Internet map server for GIS publishing of maps, data, and metadata through open Internet protocols. ArcSDE is an advanced spatial data server for managing geographic information in a myriad of relational database management systems.

Mobile GIS—ArcPad, coupled with wireless mobile devices that are GPS enabled, is increasingly used for focused data collection and GIS information access in the field.

ArcObjects: Shared GIS Components

ArcGIS 9 is based on a common modular component-based library of shared GIS software components called ArcObjects. Each of the ArcGIS product architectures built with ArcObjects represents alternative application development containers for GIS software developers including desktop GIS (ArcGIS Desktop), embedded GIS (ArcGIS Engine), and server GIS (ArcGIS Server). Together ArcGIS Desktop, ArcGIS Server, and ArcGIS Engine become a comprehensive GIS development platform for deploying GIS functionality anywhere.

Geographic Information Model

The geodatabase is the core geographic information model for organizing GIS data into thematic layers and spatial representations. The geodatabase is a comprehensive series of application logic and tools for accessing and managing GIS data. The geodatabase application logic is accessible in client applications (ArcGIS Desktop), server configurations (ArcGIS Server), and logic-embedded custom applications (ArcGIS Engine).

The geodatabase was designed as an open, simple geometry storage model. The geodatabase is open to many possible storage mechanisms and can be implemented using a multiuser or personal DBMS or XML, and it is not tied to a single DBMS vendor.


ArcUser Online

Taking GIS directly into the field—whether it's an actual one and the application is crop monitoring or a city street where data on fire hydrants is being collected—has added an immediacy in both the temporal and spatial aspects of GIS that was not possible before.

With mobile GIS, ground truthing is quite literally possible. Feature location and attribute data can be verified, augmented, and immediately updated. Making GIS data updates in real or near real time has tremendous benefits for public safety and other application areas in which the difference been success and failure is measured in seconds and minutes. The integration of GIS with consumer devices, such as cell phones, has spawned a whole new industry—location-based services (LBS).

Advances in four key areas have made mobile GIS possible. GIS software has been tailored to the needs of the field environment. Software development has gone hand-in-hand with the engineering of lightweight, reliable, and affordable computing devices. Although power, processor speed, and storage space considerations still impact the development and use of handheld and other portable devices, the availability and adoption of these devices are widespread.

Along with improvements in handheld computers, greater accuracy and the reduced cost of GPS units have made significant contributions to the development of mobile GIS. Coupled with performance gains, the tight integration of GPS with GIS has streamlined the acquisition and processing of coordinate data. Units that combine handheld computers with GPS often prove an excellent choice for mobile GIS applications and are becoming common. Finally, wireless communication not only provides data access and updates in the field but also allows direct access to resources on the Internet.

GIS Here, There, Everywhere

By itself, mobile GIS is tremendously useful but Esri's implementation, which integrates mobile GIS with desktop and Internet GIS, is far more powerful. Not only can ArcPad communicate with other GIS applications but it also leverages GIS data investments by directly using data from desktop or enterprise GIS systems without conversion to a portable format.

ArcPad can act as a client to ArcIMS or to the Geography Network. Wireless data acquisition capability using a TCP/IP connection, such as a wireless local area network, cellular phone, or wireless modem, means users can access data on demand from the field.

For situations in which a persistent network connection is either impractical or undesirable, ArcPad furnishes tools for disconnected editing that export features from a geodatabase to a workspace of shapefiles. [See "Features to Go: Field Deployable GIS" [PDF-692 KB] in the April-June 2003 issue of ArcUser for additional information on disconnected editing.]

Robust tools for data entry and editing come with ArcPad and can be extended through the use of ArcPad Application Builder. This integrated development environment (IDE) for ArcPad streamlines the creation of forms, custom toolbars, tool buttons, and scripts. [See "Creating Custom Tool Buttons for ArcPad" [PDF 1.1 MB] in the October-December 2003 issue of ArcUser.] Support for on-the-fly conversion from geographic GPS input datums to a variety of datums and projections simplifies integrating and GPS data.

With the introduction of the ArcPad StreetMap extension, users have ready-to-use, quality data for the United States with predefined symbology, advanced address matching, geocoding, and routing capabilities. ArcPad StreetMap for the United States streamlines data collection projects by eliminating the time-consuming task of preparing the project-related layers that provide reference background information. ArcPad StreetMap supplies tools that allow a specific area to be easily selected, clipped, and automatically transferred into a handheld device. Users can extract datasets with freely defined boundaries that can closely correspond to the project area, thus minimizing demands on device memory.

In addition to developing ArcPad and ArcPad Application Builder for handheld devices, Esri has created a set of free, downloadable tools that support the Tablet PC for ArcGIS. These tools are built to the design specifications of Microsoft Windows XP Tablet PC Edition and allow ArcGIS Desktop users to take advantage of pen-based computing, digital ink technology, and enhanced mobility functions.

Not only has GIS moved from the office to the field on a variety of computing devices but its use also continues to expand. Increasingly, GIS applications permeate the information infrastructure. The latest evidence of this is the central but low profile role GIS is playing in the development of LBS for businesses and consumers. Esri's ArcLocation solutions help mobile users communicate and use geographic information with wireless technology. Mobile operators and application developers can use these services and tools to create or enhance location-based service applications.

Additional Support for Mobile GIS

Esri has joined with Trimble, a leading innovator of GPS technology, in promoting mobile GIS use through a grant program. Through the Esri and Trimble Mobile Government Grant Program, software, hardware, and training grants totaling $140,000 have been awarded to 10 state and local governments within the United States. Grant recipients were selected from a wide range of disciplines including health, code enforcement, public safety, planning, public works, and parks and recreation.

The 10 recipients will develop model projects that demonstrate how mobile government applications that incorporate GIS and GPS applications can benefit local governments. Beginning in May 2004, these applications will be added to the public domain mobile GIS applications already available at no cost from the Public Domain Templates for ArcPad Web site at www.esri.com/publicarcpad.

Public domain ArcPad templates are designed for specific industry applications. They provide a starting point for developing custom ArcPad projects and make it easy to quickly benefit from ArcPad. Templates currently available include a public safety applet that provides tools for mapping a fire perimeter using a GPS system, stylus, or mouse an accident data collection applet a smallpox surveillance form compliant with Centers for Disease Control and Prevention standards, a patient registration applet, and a village mapping and dengue fever survey application that conforms to World Health Organization health monitoring forms. The Public Domain Templates for ArcPad Web page also includes links to video clips and articles that demonstrate how government agencies have used ArcPad, grant programs, and a discussion forum.

Additional information on developing an ArcPad application can be found at www.esri.com/arcpad. The Esri Virtual Campus also offers two workshops, Working with ArcPad и Customizing ArcPad. Sample scripts, forms, applications, and wizards for ArcPad are available at no charge from the Esri ArcScripts Web site.

In This Issue

The articles in this special section highlight several different aspects of mobile GIS. Mobile GIS applications typically use GPS. With so many GPS receivers now available in various price ranges, what capabilities and features do GIS users need? One article discusses what GIS users should consider when purchasing a GPS unit for GIS purposes.

As part of a program to comply with the Americans with Disabilities Act, the city of Oakland, California, combined high- and low-tech approaches to complete a survey 835 miles of the city's streets. Field-workers were dispatched on bicycles equipped with handheld devices. They rapidly recorded and characterized 20,000 curb ramps throughout the city. Using this approach, rather than a more traditional pen and paper capture of the data, saved time and eliminated laborious data input.

A tutorial article in this section illustrates the many ways ArcPad can be customized for specific projects. The demonstration application contains tools and forms for inventorying infrastructure items such as signs, culverts, and bridges. The script and applet written for this demonstration (and included in the sample dataset) provide actual examples showing how these modifications are incorporated into ArcPad.

These articles show the many ways that mobile GIS can not only be integrated into the existing work flow but also expand the capabilities and value of an enterprise GIS. Mobile GIS provides another example of how GIS users can solve problems, improve processes, realize cost savings, or perform tasks that would not be possible without GIS.


Best Practices for a Data Collection Event Using a GPS Unit

I have been a part of three different data collection efforts that collected line geometry and infrastructure of recreational trails. One effort was the development of the Fish and Wildlife Services (FWS) Trails Inventory Program. This effort involved collecting trails data in FWS national wildlife refuges across the United States. The second was an effort to collect trails data on all of the recreational trails at Haleakala National Park in Hawaii. This effort was based upon the FWS trails data collection with a few minor changes to how the data was collected. In the third effort I was responsible for taking the data to its final state and for training field staff employed by the Student Conservation Association.

Based on these experiences, I have come to understand that the keys to a successful data collection effort lie in:

  • Communication
  • Планирование
  • Flexibility, and
  • Very clear goals of what is to be accomplished.

Communication

The lines of communication need to be open and clear throughout the entire life cycle of the project from the managers in the planning phase down to the field crew actually collecting the data.

Goal Setting

Early on, a series of meetings should be scheduled with all of the stakeholders to lay out what the ultimate goals for the data will be and a game plan for reaching those goals. Normally a lot of data will be generated during these efforts and it should be very clear from the beginning the purpose of the data. Will it be used for map making, or long range planning? Usually this question is driven by a need within an organization and will be known up front. Other possible uses for the data may be found during the planning process. In the efforts I worked, the data was primarily used for planning and budgetary purposes, but it was also used for maintenance scheduling and recreational map making.

The uses of the data will usually drive what kinds of data will be collected. You don’t want to be wasting time and money with unnecessary and irrelevant data. These efforts are very expensive and time consuming. The field crew has enough to worry about without collecting attributes and data that won’t be used after they enter it into their GPS unit. And they will know fairly quickly what will be useful and what will not.

Defining Team Roles

The initial planning phases of the effort are a good time to define and document the roles for each participant. Most likely this will be very clearly spelled out in any contracts that are signed between the stakeholders.

Determining Data Collection Methods

After the initial brainstorming sessions have produced set goals and a purpose for the data, it’s time to determine how the data will be collected. There are a lot of questions to be answered in this phase but in my opinion the most important deal with hardware, software, and data schema. Hardware, specifically the GPS unit, is a good place to start.

There are a variety of GPS units that can do any number of different jobs. You can buy a GPS unit to keep track of the progress of construction projects, or a GPS unit that will help ski resorts keep track of their snow making and grooming operations.

GPS units typically come in 3 different varieties:

  1. Recreational receivers: the least expensive ($100 – $600) and least accurate GPS units. They are usually accurate to about +/- 25 feet and used by the general public during their outdoor activities.
  2. Mapping grade receivers: Significantly more expensive $1000 – $6000 and much more accurate. Some of the higher end units can log data that is +/- 3 feet or sub-meter. Usually used by government agencies, researchers, or others that need more accurate geographic data.
  3. Survey grade receivers: The most expensive ($10,000+) and the most accurate receivers. They can collect data that is of sub-centimeter accuracy. These types of units are most often used by professional surveyors.

Your ultimate goal for the data will determine which unit you choose. There is a fairly wide variety of styles and accuracies of GPS units on the market. It’s really important that you choose the correct piece of hardware for the job. For any kind of data collection effort, I would not recommend using any kind of recreational GPS units. As stated above they are not accurate enough and the interface doesn’t always allow for entering attributes in the field. I have worked exclusively with Trimble GPS units that are of the mapping grade variety.

The software you will use for tasks such as running the unit and post processing are also an important consideration when planning a data collection effort. There are a few software products out on the market that you can use and most are compatible with the majority of the popular GPS units. I have used TerraSync , Pathfinder and ArcPad software with the Trimble GeoXH GPS unit. All of these software packages can provide extensions that allow for post processing the data to improve its accuracy. Each will have pros and cons, but if you plan on using ESRI software to manage the data in the office I would recommend using ArcPad to collect and post process the data.

Once you have chosen your GPS hardware and software, it’s time to create the schema for the data. If the effort includes collecting many types of the same data, say lots of different types of trees, types of roads, or feature points that are captured on a regular basis, I recommend the use of drop down menus if using Pathfinder or domains if using a geodatabase, to aid in the data collection. I recommend using a combination of domains and fields to manually enter the data. This provides a good balance of efficiency in collecting commonly found data and the need for entering unique attributes.

Once the hardware and software have been purchased, installed and all working together, the field crew has been assembled, it’s time to roll up your sleeves and get training. This is a great phase because you can potentially learn new skills and explore new pieces of hardware. In my experience I’ve always had the best luck with training programs that mimic what you will be doing in the field. I also think a great way to become proficient and nimble with this vital tool is to play around with the GPS units until the software crashes and you figure out what you did wrong and how to fix it.

When planning the training sessions it is critical to set a goal of getting the field crew comfortable and confident using the tools in a setting that most effectively replicates the actual field conditions. I like taking a few training trips with the field crew to accomplish this goal. I like to take one or two trips without the GPS unit to get the field crew’s head wrapped around what they will be collecting and help them learn how to make subjective decisions like the condition of the road or trail. Training trips without the GPS unit, greatly benefits crews with little to no experience with a GPS unit.

If you’re collecting data for road and associated infrastructure, get the crew in a car to look at the road as they would in the field. Have them take any measurements on culverts, bridges or any other features that will need to be measured. This is a great time to start the list of other equipment they will need in the field. You will probably have a fairly good handle of obvious things like tape measures, roll-a-wheels pens, paper, flash drives, cables, and antennas. But, if you have to collect in inclement weather, how will you do that? Is there a form you can create for items that you have to write down? These are great questions to find answers for before you head out into the field for real.

After the field crew knows the type of geographic data they will collect and their associated attributes, give them a piece of hardware and new software to learn. As stated above I feel crews with no prior GPS experience benefit from splitting the training into two phases. If the crews are thrown into a training where they have to learn both the qualitative and technological aspects of the field work usually the technology piece will win out and most of their attention will be focused on the learning how to run the GPS unit and not what it is they are actually looking at on the ground.

I realize this is the best case scenario when time and budgets are not in short supply, so if the crew is learning both at the same time, it’s critical that those running the training have a proficient working knowledge of how the GPS unit works and that as many bugs as possible have been resolved so time isn’t wasted trying getting up to speed. Having a smooth process will instill professionalism a sense of competent leadership among the staff.

It’s important to give the staff a chance to make mistakes and find solutions without the pressure of actually being in the field. Sending the staff into the field with confidence will improve the quality of the data collection. This doesn’t mean that the first one or two field collection trips won’t generate new and unforeseen questions and mistakes. But overcoming those will be easier and done with less down time.

One other benefit to training the field crew in a real world type scenario is the data schema can be tested and any changes that need to be made can be so everything is ready for prime time. It is much easier to tweak a data schema, data dictionary, or geodatabase domain before real data comes in and the data has to be altered to fit into the new schema.

The next training suggestion I have, realistically, can only happen during a second or third cycle of a data collection effort. It’s fine to tell a crew to do things a certain way, but in my experience, to have it really sink in you need to показать them why it needs to be a certain way. Can you show the crew what happened when shortcuts were taken and the data didn’t get cleaned up to the appropriate standards? What about when the QC process didn’t catch every single mistake? Can you show them a report or generate tables that are populated with bad data? These images are pretty powerful in setting an expectation of high data quality.

Data Collection

Now that the all of the foreseeable kinks have been worked out, and a plan in place it’s now time to head out into the field. Planning for each trip is very important, especially when each trip is to a different geographic location. Weather should be one of the first things to plan for, especially if the field crew will be tromping around outside. Locate a hospital or 24 emergency care facility that’s close to where you’ll be collecting data. Lodging, airfare, and car rental should be planned for within the budget. If there is a need for overnight stay the distance between the areas where the data is being collected and where the crew stays should also be a factor.

For example, if the crew needs to drive an hour each way to the data collection site, that’s time that isn’t being spent collecting data.

Communication between all of the stake holders during the field data collection is also important. Regular check-ins to discuss how the data collection is going is valuable and doesn’t necessarily have to be a formal meeting. Emails and phone calls can save time as long nothing significant is being decided.


Dealing With ArcPad and Geodatabase Domains - Geographic Information Systems

Some documents are presented in Adobe Portable Document Format (PDF ) only. Download the free Adobe Acrobat Reader to view them.

Geospatial technologies are utilized by every section of the Kansas Division of Emergency Management. Geographic Information Systems (G.I.S.) is a system of hardware, software, personnel, and data that allow users and decision-makers to analyze, store, manipulate, and visualize data by its location on the earth's surface.

Online Mapping

Regional GIS Projects

GPS Units and ArcPad

  • Quick Guide for Ricoh 500SE
  • Ricoh 500SE GPS Digital Camera Brochure
  • Ricoh 500SE GPS Digital Camera Overview Brochure
  • Ricoh 500SE Camera User Guide
  • Ricoh 500SE Software User Guide
  • EKA SE3 GPS/Digital Compass Installation and Documentation
  • EKA SE-2c GPS/Digital Compass Installation and Documentation
  • EKA SE3 GPS/Digital Compass Brochure
  • EKA SE-2c GPS/Digital Compass Brochure
  • Basic Information and Latest Software
  • Initial Setup
  • Taking Pictures
  • Moving Pictures off the Camera
  • GPS Lock
  • Memos
  • Scene Modes
  • Picture Settings
  • Compass Calibration