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Criando pontos de variável sem long / lat usando MapBasic?

Criando pontos de variável sem long / lat usando MapBasic?


Alguém pode me ajudar a criar um points sem long / lat no mapbasic se eu tiver uma tabela com variável inteira.

Terei um menu pop-up para esta tabela e cada vez que eu selecionar um, ele criará pontos igualmente separados (10m ou 15m) entre si (separados verticalmente) e nomeará cada ponto com o sufixo de quantos pontos foram criados ... ex. Loc_1_1, Loc_1_2… até Loc_1_10 (se eu escolher a primeira linha).

O mapa de visualização ficaria assim abaixo,


Algumas ideias que você pode querer perseguir ou examinar.

Primeiro você deseja obter o objeto do objeto selecionado atualmente, o nome e ler o número de cópias que deseja criar:

Buscar primeiro da seleção oPoint = Selection.OBJ nCount = Selection.Counts sName = Selection.Name

A próxima coisa é criar as cópias. Aqui, estou inserindo-os em uma tabela temporária que você também precisa criar. No código abaixo, estou compensando o ponto atual 100 metros ao norte. O primeiro está deslocado de 100 metros, o segundo está deslocado de 200 metros e assim por diante

Para i = 1 para nCount inserir em valores TEMP_TABLE (NAME, OBJ) (sName & "_" & i, Offset (oPoint, 90, i * 100, "m") Próximo

Como inserir na variável TABLE?

Quero armazenar 2 pontos de coordenadas (latitude, longitude) em uma variável de tabela.

Msg 102, Nível 15, Estado 1, Linha 2 Sintaxe incorreta próxima a '@coordinates'.

O resultado da consulta selecionada:

Como posso armazenar os valores no tipo de dados da tabela?

Executei a consulta SELECT @@ VERSION e obtive o resultado:

Microsoft SQL Server 2016 (RTM) - 13.0.1601.5 (X64) 29 de abril de 2016 23:23:58 Copyright (c) Microsoft Corporation Standard Edition (64 bits) no Windows 10 Enterprise 6.3 (Build 16299:)


Modelando um Pêndulo de Foucault

Este exemplo mostra como modelar um pêndulo de Foucault. O pêndulo de Foucault foi ideia do físico francês Leon Foucault. A intenção era provar que a Terra gira em torno de seu eixo. O plano de oscilação de um pêndulo de Foucault gira ao longo do dia como resultado da rotação axial da Terra. O plano de oscilação completa um círculo inteiro em um intervalo de tempo T, que depende da latitude geográfica.

O pêndulo mais famoso de Foucault foi instalado dentro do Panteão de Paris. Esta era uma esfera metálica de 28 kg presa a um fio de 67 metros de comprimento. Este exemplo simula um pêndulo de 67 metros de comprimento na latitude geográfica de Paris.

Simulink e modelo # 174

A maneira mais simples de resolver o problema do pêndulo de Foucault no Simulink & # 174 é construir um modelo que resolva as equações diferenciais acopladas para o sistema. Esse modelo é mostrado na Figura 1. As equações que descrevem o pêndulo de Foucault são fornecidas a seguir. Para obter detalhes sobre a física do modelo e a derivação dessas equações, consulte Análise e Física.

Abrindo o modelo

Digite sldemo_foucault na janela de comando do MATLAB & # 174 para abrir este modelo. Este modelo registra os dados de simulação na variável sldemo_foucault_output. Os sinais registrados têm um indicador azul. Para obter mais informações, consulte Configurar um sinal para registro.

Figura 1: O modelo do pêndulo de Foucault

Condições iniciais

Este modelo carrega as constantes e condições iniciais do arquivo sldemo_foucault_data.m. O conteúdo deste arquivo é mostrado na Tabela 1 abaixo. Você pode modificar os parâmetros de simulação diretamente no espaço de trabalho do MATLAB. A amplitude inicial do pêndulo deve ser pequena em comparação com o comprimento do pêndulo, porque as equações diferenciais são válidas apenas para pequenas oscilações.

Tabela 1: Condições iniciais

Executando a Simulação

Pressione o botão "Play" na barra de ferramentas da janela do modelo para executar a simulação. A simulação usará um solucionador de stiff de etapa variável, ode23t. Ele simulará um pêndulo de Foucault por 3600 segundos (você pode alterar o tempo de simulação). O modelo usa uma tolerância relativa padrão RelTol = 1e-6.

Figura 2: Resultados da simulação do pêndulo de Foucault (tempo de simulação de 3600 segundos)

Resultados

Os resultados da simulação são mostrados na Figura 2 acima. A simulação calcula as coordenadas xey do pêndulo e os componentes de velocidade xey do pêndulo.

O plano de oscilação do pêndulo completa uma varredura de 360 ​​graus em mais de 24 horas. O período de varredura é uma função da latitude geográfica lambda (veja a derivação em Análise e Física).

Figura 3: O bloco de animação mostra o quanto o plano de oscilação do pêndulo gira em uma hora

Depois de executar a simulação, clique duas vezes no bloco de animação para animar os resultados.

Nota: A parte "Resultados da animação" do exemplo requer a caixa de ferramentas de processamento de sinais & # 8482. Clicar duas vezes no bloco de animação causará um erro se não estiver instalado. Todas as outras partes do exemplo funcionarão corretamente sem a caixa de ferramentas de processamento de sinal.

O arquivo sldemo_foucault_animate.m representa a posição do pêndulo em diferentes pontos no tempo. Você pode ver claramente como o plano de oscilação do pêndulo gira.

Nota: Se você estiver executando a simulação com uma grande tolerância relativa, o resultado será numericamente instável por um longo período de tempo. Certifique-se de usar um solucionador rígido de etapas variáveis. Leia mais sobre a instabilidade numérica de problemas rígidos e desempenho do solucionador no exemplo "Explorando os solucionadores de etapa variável usando um modelo rígido".

Fechando o modelo

Feche o modelo. Limpe os dados gerados.

Análise e Física

Esta seção analisa o pêndulo de Foucault e descreve a física por trás dele. O pêndulo pode ser modelado como uma massa pontual suspensa em um fio de comprimento L. O pêndulo está localizado na latitude geográfica lambda. É conveniente usar os referenciais mostrados na Figura 4: o referencial inercial I (em relação ao centro da Terra) e o referencial não inercial N (em relação a um observador na superfície da Terra). A estrutura não inercial acelera como resultado da rotação.

Figura 4: As estruturas inerciais e não inerciais para o problema

O ponto O é a origem do referencial não inercial N. É o ponto na superfície da Terra abaixo do ponto de suspensão do pêndulo. O referencial não inercial é escolhido de forma que o eixo z aponte para longe do centro da Terra e seja perpendicular à superfície da Terra. O eixo x aponta para o sul e o eixo y aponta para o oeste.

Conforme mencionado na introdução, o plano de oscilação de um pêndulo de Foucault gira. O plano de oscilação completa uma rotação completa no tempo Trote dado pela seguinte fórmula, onde Tday é a duração de um dia (ou seja, o tempo que a Terra leva para girar em torno de seu eixo uma vez).

O fator seno requer uma discussão mais aprofundada. Freqüentemente, é incorretamente assumido que o plano de oscilação do pêndulo é fixado na estrutura inercial em relação ao centro da Terra. Isso só é verdade nos pólos norte e sul. Para eliminar essa confusão, pense no ponto S (veja a Figura 4), onde o pêndulo está suspenso. No referencial inercial I, o ponto S se move em um círculo. O pêndulo está suspenso por um fio de comprimento constante. Para simplificar, ignore a fricção do ar. No referencial inercial I, existem apenas duas forças que atuam no pêndulo - a tensão do fio T e a força gravitacional Fg.

O vetor r fornece a posição do pêndulo, B (ver Figura 4). A segunda lei de Newton afirma que a soma de todas as forças agindo sobre um corpo é igual à massa vezes a aceleração do corpo.

Ao longo dessa prova, os pontos denotam derivadas de tempo, setas denotam vetores, caps denotam vetores unitários (i, j ek ao longo dos eixos x, y e z). Um ponto acima da seta do vetor indicava a derivada do vetor no tempo. Uma seta acima do ponto indicava o vetor da derivada do tempo. Veja a diferença entre a aceleração total e a aceleração radial abaixo.

A aceleração da gravidade aponta para o centro da Terra (direção z negativa).

Decompor o termo de aceleração:

As derivadas de tempo de vetores unitários aparecem porque o referencial não inercial N está girando no espaço. Isso significa que os vetores unitários i, j e k giram no espaço. Suas derivadas de tempo são fornecidas abaixo. Omega é a velocidade angular de revolução da Terra em torno de seu eixo. O escalar Omega é o valor da velocidade angular. O Omega vetorial é a velocidade angular vetorial. Sua direção é determinada pela regra da mão direita.

Reescreva a derivada do tempo do vetor r em relação ao Omega.

Da mesma forma, expresse a derivada da segunda vez do vetor r.

Para simplificar essa equação, suponha que Omega para a Terra seja muito pequeno. Isso nos permite ignorar o terceiro termo na equação acima. Na verdade, o segundo mandato (que já é muito menor que o primeiro) é quatro ordens de magnitude maior que o terceiro. Isso reduz a equação à seguinte forma:

A Segunda Lei de Newton pode ser escrita e decomposta em componentes x, y e z da seguinte forma:

A amplitude angular das oscilações é pequena. Portanto, podemos ignorar a velocidade vertical e a aceleração vertical (ponto z e ponto duplo z). Os componentes da tensão da corda podem ser expressos usando aproximações de pequenos ângulos, o que também simplifica consideravelmente o problema, tornando-o bidimensional (veja abaixo).

Equações diferenciais características

Finalmente, a física do problema pode ser descrita pelo sistema de equações acopladas dado abaixo. As coordenadas xey especificam a posição do pêndulo visto por um observador na Terra.

Solução Analítica (Aproximada)

O que se segue é uma solução analítica para o problema do pêndulo de Foucault. Infelizmente, não é exato. Se você tentar substituir a solução analítica nas equações diferenciais, os termos não cancelados da ordem Omega ao quadrado permanecerão. No entanto, como Omega é muito pequeno, podemos ignorar os termos não cancelados para fins práticos.

O sistema de equação diferencial real é assimétrico

Durante a derivação, os termos envolvendo Omega ao quadrado foram ignorados. Isso resultou em simetria xy nas equações diferenciais. Se os termos ômega quadrados são levados em consideração, o sistema de equações diferenciais torna-se assimétrico (veja abaixo).

Você pode modificar facilmente o modelo de pêndulo de Foucault atual para levar em conta as equações diferenciais assimétricas. Simplesmente edite os blocos de Ganho correspondentes que contêm g / L e adicione a expressão necessária. Essa alteração introduzirá uma correção geral muito pequena no resultado numérico.


Criando pontos de variável sem long / lat usando MapBasic? - Sistemas de Informação Geográfica

Consórcio Universitário para Ciência da Informação Geográfica

PREFÁCIO

Nessas circunstâncias, os mecanismos que estabelecem as prioridades de financiamento tornam-se cruciais. Tradicionalmente, as prioridades de financiamento da pesquisa foram estabelecidas por um processo complexo que tenta equilibrar a curiosidade intelectual com a necessidade de resolver problemas imediatos e práticos e garantir a saúde futura da indústria por meio da invenção. Um dos componentes mais importantes desse mecanismo é o papel desempenhado pelos próprios cientistas. Embora a sociedade como um todo deva determinar a importância de muitos problemas, os cientistas estão muito bem equipados para estimar a probabilidade de um determinado problema ser resolvido por meio de pesquisas e os recursos necessários para isso. Os cientistas têm um papel importante a desempenhar, portanto, ajudando a definir as prioridades da pesquisa e o escopo da agenda científica. Assim, embora as decisões finais sobre a alocação de recursos públicos sejam sempre feitas por governos agindo em nome dos cidadãos, é essencial que os cientistas sejam envolvidos no diálogo que antecede a alocação dos recursos limitados que estarão disponíveis para pesquisas futuras.

Em 1995, após vários anos de discussões informais, um grupo de universidades de pesquisa dos EUA, laboratórios nacionais e sociedades científicas formaram o Consórcio Universitário para Ciência da Informação Geográfica (UCGIS). O termo "informações geográficas" surgiu recentemente como um termo genérico aceitável para os problemas fundamentais em torno da captura, interpretação, armazenamento, análise e comunicação eficazes de informações geográficas - tópicos que se tornaram cada vez mais importantes com a popularidade do geográfico sistemas de informação (GIS), o Sistema de Posicionamento Global (GPS), sensoriamento remoto por satélite e tecnologias de informação geográfica relacionadas. Os cientistas da informação geográfica estudam como as pessoas usam as informações geográficas para encontrar a direção, desenvolvem técnicas para medir a precisão das informações geográficas e encontram melhores maneiras de representar as informações geográficas em computadores digitais. outras questões importantes.

Os membros do UCGIS combinam pontos fortes em uma variedade de disciplinas. Para se qualificar como membro, uma instituição deve demonstrar que assumiu um compromisso significativo com a pesquisa em ciência da informação geográfica que o compromisso se estende a várias disciplinas e que existem mecanismos de coordenação e cooperação. Mais informações sobre o UCGIS podem ser encontradas acessando seu site, http://www.ucgis.org.

Um objetivo importante do UCGIS é o desenvolvimento de um conjunto de prioridades de pesquisa para a ciência da informação geográfica. Consequentemente, em junho de 1996, delegados das 29 instituições de pesquisa que eram então membros da UCGIS se reuniram em Columbus, Ohio, para realizar um processo consensual de desenvolvimento de uma agenda de pesquisa priorizada. Antes do encontro, cada instituição teve a oportunidade de identificar cinco tópicos, com base na discussão entre cientistas da informação geográfica em cada campus. Em Columbus, esses tópicos iniciais foram esclarecidos, mesclados, ampliados e refinados. Os delegados então votaram para identificar a lista final. Após a reunião, os grupos de trabalho refinaram ainda mais os temas, formalizaram-nos em um formato padrão e os submeteram a um comitê editorial.

Este artigo apresenta um resumo das prioridades de pesquisa que emergiram desse processo. A UCGIS considera a agenda de pesquisa da organização um documento dinâmico e em constante evolução. Em sua forma inicial, representa apenas as visões da comunidade de pesquisa e, portanto, não é mais do que a primeira etapa de um diálogo que envolverá o maior número possível de outras partes interessadas no processo nacional de priorização. Além disso, a própria comunidade de pesquisa provavelmente desejará modificar a agenda, conforme a ciência evolui e mais se conhece sobre os problemas fundamentais associados à informação geográfica. No entanto, acreditamos ser importante que as prioridades de pesquisa do UCGIS sejam publicadas na forma deste artigo, a fim de torná-las acessíveis ao maior público possível e para fazer avançar o processo de diálogo o mais rapidamente possível. O UCGIS planeja uma série de outras atividades nos próximos meses para estimular esse diálogo e espera que o máximo possível de contribuições de outras partes interessadas. Como, por exemplo, essas prioridades combinam com as de agências governamentais com forte comprometimento com informações geográficas ou com as da indústria de software GIS? Como eles combinam com os cientistas de disciplinas que usam a tecnologia da informação geográfica, em vez de estudar suas questões básicas?

Certos indivíduos desempenharam papéis importantes no desenvolvimento deste artigo. Os papéis principais na organização da reunião de Columbus em que se baseia foram desempenhados por vários membros do Comitê de Pesquisa UCGIS: David Mark, Universidade Estadual de Nova York em Buffalo (presidente) John Bossler, Universidade Estadual de Ohio Jerome Dobson, Laboratório Nacional Oak Ridge Max Egenhofer, University of Maine George Hepner, University of Utah Donna Peuquet, Pennsylvania State University e Dawn Wright, Oregon State University. A UCGIS também agradece as contribuições dos delegados ao encontro de Columbus, os grupos de trabalho que contribuíram para a elaboração de cada tópico e os projetos de white papers nos quais este artigo se baseia, os diretores da UCGIS e os membros do comitê editorial para a agenda de pesquisa: Earl Epstein, Ohio State University Michael Goodchild, University of California, Santa Barbara (copresidente) Carolyn Hunsaker, Oak Ridge National Laboratory (copresidente) John Radke, University of California, Berkeley Bill Reiners, University of Wyoming e Alan Saalfeld, Universidade Estadual de Ohio. Comentários sobre este artigo são convidados. Eles devem ser direcionados ao Presidente da UCGIS (atualmente William Craig, Universidade de Minnesota), por e-mail para [email protected]

INTRODUÇÃO

O tratamento da informação geográfica sempre suscitou questões de cunho científico. A ciência da geografia matemática floresceu nos tempos clássicos e medievais devido à necessidade de compreender a forma básica da Terra e suas dimensões, para que pudesse ser mapeada com precisão e sua superfície transformada para caber nas folhas de papel planas dos mapas. A ciência geodésica continua a abordar essas questões, à medida que modelos geométricos cada vez mais precisos da forma da Terra são concebidos em resposta a medições aprimoradas. Novas tecnologias, como os sistemas de mapas de ruas que estão sendo instalados em muitos veículos para auxiliar a navegação, despertam um novo interesse em velhas questões sobre a capacidade das pessoas de compreender e trabalhar com informações expressas na forma de mapas.

O rápido desenvolvimento das tecnologias de informação geográfica nas últimas duas décadas levou a mudanças fundamentais na forma como muitas atividades humanas são organizadas. O engenheiro florestal que antes gerenciava os recursos florestais caminhando no solo agora depende de fotografias aéreas e imagens de satélite econômicas para suportar as mesmas funções a um custo bastante reduzido. A concessionária usa sistemas de informações geográficas e bancos de dados geográficos em vez de registros em papel feitos à mão para rastrear a localização de cabos e canos e gerenciar sua manutenção. A empresa de entrega usa o GIS para otimizar suas rotas e permitir que o cliente monitore o andamento de uma remessa. As tecnologias de informação geográfica permitem que ligações vitais sejam feitas entre atividades aparentemente não relacionadas, com base em uma localização geográfica comum, e levaram a um nível muito mais alto de integração e compartilhamento entre o que antes eram partes rigidamente separadas de uma organização.

Muitas dessas mudanças foram impulsionadas por desenvolvimentos mais amplos na tecnologia da informação em geral e têm pouco a ver com a pesquisa em ciência da informação geográfica. A computação mais rápida e barata, a mudança do mainframe para o desktop, o desenvolvimento da Internet e muitos outros avanços tornaram mais fácil processar e armazenar informações geográficas em formato digital. Por outro lado, a informação geográfica continua atrasada em relação a outros tipos de informação inerentemente mais adequados à representação digital, como números e texto. A informação geográfica é singularmente diferente de outros tipos de informação em vários aspectos importantes, sugerindo que uma ciência da informação geográfica é particularmente importante se algumas das barreiras para o uso eficaz desta forma de informação vitalmente importante devem ser superadas.

Primeiro, as informações geográficas são ricas e volumosas. Embora o conteúdo de um livro de 100.000 palavras possa ser capturado em um disquete megabyte, pode facilmente levar duas ordens de magnitude a mais de capacidade de armazenamento para capturar uma representação razoavelmente precisa de um único mapa de papel. Uma única imagem da Terra de um satélite pode preencher toda a capacidade de armazenamento do computador pessoal de hoje.

Em segundo lugar, a superfície da Terra é infinitamente complexa e, conseqüentemente, a informação geográfica deve ser sempre uma aproximação. Portanto, existe uma vasta gama de escolhas, dependendo do que é capturado e do que é perdido no processo de criação de um mapa ou de uma representação da superfície da Terra em formato digital. Essas escolhas afetarão posteriormente a utilidade das informações e podem até levar a litígios quando erros são cometidos.

Terceiro, a informação geográfica é cada vez mais essencial para muitas atividades da sociedade moderna. O crescimento do comércio internacional e a globalização das economias exigem um nível de conhecimento sem precedentes das diversas condições existentes nas diferentes partes do planeta. Os recursos da Terra estão sendo explorados a taxas cada vez mais rápidas, e informações precisas são necessárias para seu gerenciamento e conservação eficazes. As informações geográficas são essenciais para a nossa compreensão do sistema físico da Terra e das inter-relações entre seus componentes. Além disso, o nível de interesse em informações geográficas detalhadas inevitavelmente varia geograficamente, levando a problemas complexos na correspondência entre a disponibilidade e a necessidade.

Quarto, a ciência da informação geográfica é inerentemente multidisciplinar. Nenhuma disciplina existente ou tradicional pode reivindicar um papel único na solução dos problemas de tratamento de informações geográficas - e, de fato, a pesquisa nessas questões tem sido tradicionalmente dividida entre várias disciplinas que frequentemente competem entre si pelos recursos disponíveis. Neste ambiente, UCGIS espera fornecer um ponto de encontro interdisciplinar, onde cientistas de diferentes disciplinas que compartilham um interesse comum em resolver esses problemas podem trabalhar juntos, cada um trazendo um conjunto diferente de abordagens e paradigmas, e juntos combinando-os para um efeito ideal.

Por fim, o crescimento das tecnologias de informação geográfica já teve impactos profundos e, em muitos casos, imprevistos na sociedade. A capacidade de usar o GIS para conectar mapas de ruas digitais e listas telefônicas, por exemplo, significa que agora é possível identificar o número de telefone de uma casa apontando sua imagem na tela do computador. As campanhas de marketing agora podem ser direcionadas ao status socioeconômico imputado de cada família. Essas possibilidades são o resultado simples de melhorias na tecnologia, mas suas implicações para a privacidade individual são muito mais profundas.

    construir a base de novas descobertas e métodos que irão sustentar a vitalidade e competitividade contínuas da indústria de tecnologia da informação geográfica dos EUA nas próximas décadas

AQUISIÇÃO E INTEGRAÇÃO DE DADOS ESPACIAIS

Somando-se à complexidade da tarefa de integrar diversas formas de informação geográfica, está a existência de dois tipos muito diferentes de precisão. Um mapa ou imagem pode capturar as posições relativas de feições com grande precisão, mas suas posições absolutas dependem do sucesso com que o mapa ou imagem é registrado em um quadro da Terra, mais notavelmente o sistema de latitude e longitude. Por exemplo, podemos saber com muita precisão a distância de um pico de montanha a outro, mas temos informações muito precárias sobre suas posições de latitude e longitude. Essa diferença se torna crucial quando dois conjuntos de dados precisam ser combinados - a menos que ambos tenham altos níveis de precisão posicional absoluta, haverá erros significativos de erro de registro. Esses erros geralmente ocorrem quando os bancos de dados são atualizados com informações aparentemente mais precisas.

Problemas semelhantes de integração de dados ocorrem nas fronteiras entre os conjuntos de dados, especialmente se eles foram registrados de forma independente no quadro da Terra ou se foram produzidos usando padrões e protocolos diferentes. Esse problema de correspondência de borda é encontrado com frequência em dados geográficos e pode ter consequências graves em muitas aplicações. Uma estrada, por exemplo, pode desaparecer, mudar de posição ou alterar a classificação em um limite de condado se os mapeamentos dos dois condados forem de datas diferentes, foram registrados no quadro da Terra usando pontos de controle diferentes ou usam sistemas de classificação diferentes, respectivamente .

As tendências recentes que afetam as agências que tradicionalmente fornecem o mapeamento básico do país exacerbaram a necessidade de melhores abordagens para a integração. A Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais é concebida como um sistema de colaboração entre agências em todos os níveis - federal, estadual e local - e o setor privado, para trabalhar com padrões e protocolos comuns na construção da base de informações geográficas do país. Em vez de uma agência, capaz de definir seus próprios procedimentos e garantir altos níveis internos de controle de qualidade, o mapeamento básico do futuro será fornecido por meio de uma série de acordos de consórcio entre produtores independentes. Os problemas também foram agravados por tecnologias de comunicação como a Internet, que oferecem a oportunidade de integrar dados de fontes muito diferentes.

Para apoiar esses esforços, precisamos desenvolver ferramentas de integração de dados muito melhores do que as existentes atualmente, com base em pesquisas de alta qualidade. O termo conflação foi sugerido como uma forma de se referir a técnicas que são capazes de registro automático de conjuntos de dados geográficos, com base no reconhecimento de características comuns, e ajustes nas posições geométricas e tipos de características. As técnicas de conflação são necessárias para muitos tipos diferentes de dados geográficos, desde mapas digitalizados a imagens digitais e com vários graus de intervenção humana. Para serem confiáveis, eles devem se basear em princípios sólidos, incluindo uma compreensão das causas do erro de registro e seus prováveis ​​efeitos.

É provável que algumas dessas técnicas sejam comuns a outras áreas onde os dados espaciais compartilham características semelhantes, como imagens médicas, mas em outros casos, as características únicas dos dados geográficos defendem a especialização. Uma pesquisa eficaz sobre integração exigirá a colaboração de muitas ciências com interesses e motivações comuns, incluindo processamento de imagem, reconhecimento de padrões, robótica, ciência da computação, ciência geodésica e fotogrametria.

Nos próximos anos, podemos esperar pesquisas contínuas sobre melhores ferramentas para aquisição de dados espaciais, conforme novos sensores de satélite são lançados e novas gerações de sistemas de posicionamento global se tornam disponíveis. Grandes avanços também são prováveis ​​em sistemas de aquisição de dados baseados em terra. Por causa dos enormes volumes de dados gerados por sensores automáticos, será cada vez mais importante empregar algoritmos sofisticados para direcionar a amostragem baseada no solo, para reconhecer padrões e analisar dados diretamente no campo. O termo GIS de campo tem sido usado para descrever sistemas que podem ser levados diretamente para o local de observação e usam ferramentas do tipo GIS para ajudar os cientistas a obter uma representação mais eficiente e econômica. O GIS de campo está se tornando amplamente utilizado na silvicultura e na melhoria da eficiência e na minimização dos impactos da agricultura intensiva.

COMPUTAÇÃO DISTRIBUÍDA

No futuro, é provável que pacotes integrados de grande escala, como GIS, sejam transformados em coleções de módulos interoperáveis ​​menores. O fluxo livre de dados entre eles será habilitado por especificações abertas, como as especificações de objeto aberto padrão da indústria, e pelo OGIS da indústria de GIS, ou especificação de interoperabilidade de geodados abertos. As primeiras versões dessas arquiteturas de software GIS "plug and play" já estão aparecendo. Os módulos podem coexistir em um sistema ou podem ser distribuídos em uma rede e montados apenas quando necessário e com intervenção mínima do usuário. Já estamos vendo a rápida implementação de tais ideias na forma de "add-ons" para navegadores da World Wide Web e em linguagens como Java.

Esses avanços técnicos em hardware, software e comunicações criam a necessidade de dois tipos distintos de pesquisa, ambos direcionados a fazer o melhor uso de amplos avanços técnicos dentro do campo comparativamente estreito das tecnologias de informação geográfica. Precisamos de uma pesquisa de base ampla sobre a economia, impactos institucionais e aplicações da computação distribuída e uma pesquisa definida de forma mais restrita sobre as implicações técnicas. A última agenda é apresentada a seguir sob o tópico Interoperabilidade.

Os problemas e aplicativos que o GIS aborda parecem particularmente adequados para aproveitar as vantagens da computação distribuída. As decisões geográficas apoiadas pelo GIS devem freqüentemente ser feitas por muitos grupos de partes interessadas que são distribuídos tanto geográfica quanto socialmente. As partes interessadas geralmente estão localizadas em diferentes níveis da hierarquia administrativa. Os custodiantes de dados também podem ser distribuídos, assim como o poder de processar dados geográficos em softwares e hardwares sofisticados. Por outro lado, uma série de problemas surgem com a implementação de arquiteturas distribuídas, alguns técnicos e alguns institucionais. Por exemplo, atualmente não temos o tipo de abordagem abrangente e rigorosa para a descrição de dados que será necessária para que os usuários possam pesquisar fontes de dados adequadas em redes distribuídas.

O GIS já se adaptou a várias mudanças nas arquiteturas de computação. Os primeiros sistemas de mainframe foram rapidamente estendidos para locais remotos usando linhas telefônicas e terminais. Os minicomputadores do final da década de 1970 foram substituídos por estações de trabalho e computadores pessoais cada vez mais conectados em rede para troca de dados. As arquiteturas cliente / servidor foram adotadas no final dos anos 1980, em um primeiro passo em direção ao software distribuído. Hoje, tais arquiteturas estão sendo generalizadas para distribuição completa, enquanto o usuário pode ser apresentado com uma visão integrada do sistema que pode ter pouca relação com sua estrutura real. Na verdade, podemos chegar a um momento em que toda a rede global seja mais bem concebida como um único sistema de computação integrado, como outrora concebemos o mainframe.

Cada uma dessas mudanças estimulou um novo crescimento nas aplicações de SIG, nos arranjos gerenciais e institucionais que as suportam, e na economia básica de SIG e dados geográficos em geral. Essas mudanças provavelmente continuarão na transição para arquiteturas de computação totalmente distribuídas. Além disso, é provável que tais arquiteturas forneçam a oportunidade para a comunidade GIS interagir com comunidades novas inteiras, particularmente a comunidade de bibliotecas, e para que as informações geográficas se tornem ainda mais importantes para uma série de atividades humanas.

Precisamos antecipar os novos aplicativos e serviços que se tornarão possíveis com a computação distribuída e os custos e benefícios associados a cada um deles. As soluções monolíticas, que não aproveitam as vantagens das arquiteturas de computação distribuída, tendem a se tornar cada vez mais caras em comparação com as soluções que exploram as oportunidades oferecidas pela tecnologia para compartilhar responsabilidades e funções entre vários interessados. São necessários estudos sobre os efeitos da implementação de arquiteturas de computação distribuída e as oportunidades que elas oferecem aos SIG e às informações geográficas em geral. Além de especialistas nos aspectos técnicos das arquiteturas, como cientistas da computação, especialistas em comunicação e engenheiros da computação, a pesquisa eficaz exigirá as habilidades de geógrafos, economistas, cientistas da informação, bibliotecários digitais e especialistas em políticas públicas. O UCGIS pode desempenhar um papel fundamental no fornecimento da estrutura institucional para conectar especialistas dessas disciplinas em uma abordagem coordenada e desenvolver parcerias com fornecedores de software e outras instituições.

EXTENSIONS TO GEOGRAPHIC REPRESENTATIONS

The selection of information to be represented, and the representational scheme employed, is thus often driven by the application, and particularly by anticipating later stages of analysis, modeling, or interpretation. In turn, the results of any analysis can be greatly influenced by how the phenomena under study are represented. This is why, on an everyday level, a strip map or route map is more easily used for traveling from one place to another than an overall areal map, whereas a route map is virtually useless for showing the overall distribution of various geographic features within a given area.

While it is true that current geographic data representation techniques are capable of representing complex associations among multiple variables, they are nevertheless geared toward representation of static situations on a plane surface at a specific scale--in this respect, they echo and are largely limited to the nature of the paper maps from which many data sets are drawn. Many of these 2-dimensional representations can be extended conceptually to accommodate applications in which the third spatial dimension is important, but operational capabilities for representing and analyzing 3-dimensional data have been integrated only recently into general purpose, commercially available geographic information systems. Current spatial data storage and access techniques are also not designed to handle the increased complexity and representational robustness needed to integrate diverse data across a wide range of applications and disciplines.

Earth related data are being collected in digital form at a phenomenal rate, and the data volumes that are being generated are far beyond anything we have experienced so far. The Earth has nearly 1.5 x 10 15 square meters of surface area, a single complete coverage of satellite data at 10 meter pixel resolution would total approximately 1.5 x 10 13 pixels, and the number of bytes needed to store it would be of the same order of magnitude. Also, satellite imagery data is normally represented as a gridded array, or matrix, of cells. It is geometrically impossible, however, to represent the spheroidal Earth with a single mesh of uniform, rectangular cells, and research is needed to find better, less distorted representations.

Although many efforts have been made to integrate GIS with dynamic modeling, most have been limited to the development of an interface between two separate types of software systems. Modeling software tends to operate within very narrowly defined domains using mathematical simulation, while GIS is used primarily for preprocessing of observational data and post-processing for comparative display.

The ability to represent and examine the dynamics of observed geographic phenomena is currently not available within a GIS context, except in the most rudimentary fashion. We urgently need this capability as an essential tool for examining an increasing variety of problems at local, regional, and global scales. Problems requiring the analysis of change through time and of patterns of change range from urban growth and agricultural impacts to global warming. The need for research in this area is of particularly high priority because these representational schemes must be present before databases can be built, or analytical techniques based upon them can be developed.

Given the rapidly increasing use of geographic information systems for policy analysis and decision making, another urgent issue is how to represent data of varying exactness and degrees of reliability, and to convey this additional information to the user. Much work remains to be done on how to handle the fuzziness and imprecision that is inherent in geographic observational data within a digital database. This becomes particularly important when multiple layers of data from varying sources are combined.

COGNITION OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Inadequate attention to such cognitive issues is a major current impediment to the effectiveness of geographic information technologies. Cognitive research will lead to improved systems that take advantage of an understanding of human geographic perception and expertise. It may lead to improvements in representations, if the latter can be made to exploit the primitive elements of human spatial understanding. Cognitive research promises to make geographic information technologies more accessible to inexperienced and disadvantaged users, and also to increase their power and effectiveness in the hands of experienced users. Finally, it holds great promise for improving geographic education at all levels, by addressing general concerns about the poor levels of geographic knowledge in society, and low levels of awareness of such critical issues as global environmental change.

For example, research has shown that the effectiveness of In-Vehicle Navigation Systems (IVNS) depends on the format in which information is presented to the user. For most users, certain forms of verbal instructions have been shown to lead to faster processing and fewer errors than map displays, and are also safer because they require less of the driver's attention. Further research will help to determine the types of features that are most usefully included in verbal instructions the optimum timing of instructions and other aspects of the interaction between driver and IVNS.

The development of the Internet has opened the possibility of systems that emulate the functions of map libraries by allowing a user to search for digital geographic data over the network as if he or she were browsing among the shelves of a traditional library. But the future of such technologies depends on our ability to provide a user interface that successfully reproduces all of the map library's functions, including the assistance provided by library personnel to users with a wide range of levels of experience. Many of the concepts used to classify and catalog maps, such as scale, or the latitudes and longitudes that define the map's extent, are likely to be unfamiliar to at least some users of the digital map library.

Research into the cognitive aspects of geographic information technologies is part of a research tradition begun primarily in the 1960s by urban planners, behavioral geographers, cartographers, and environmental psychologists. Planners study how humans perceive and learn about places and environments. Behavioral geographers develop theories and models of the human decision making processes that lead to behavior in geographic space, such as shopping, migration, and the journey to work. Cartographers study how maps are perceived and understood by users with varying levels of expertise. Environmental psychologists have refocused traditional questions about psychological processes and structures, to examine how they operate in the contexts of built and natural environments. All of these disciplines will need to work together to address the cognitive aspects of geographic information technologies.

INTEROPERABILITY OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Interoperability implies the sharing or exchange of information between different systems. In some instances data may be transmitted from one system to another in others, instructions may be sent from one system and executed on another, without actual exchange of data. Such technical options are generally easier to resolve than the more fundamental ones related to incompatibilities of languages, representations, and syntax. For systems to be interoperable there must be a consistent set of interpretations for information--one system must be capable of understanding the meaning of another system's data. Such agreement on the meaning of exchanged or shared information is termed semantic interoperability.

Efforts over the past ten to fifteen years have produced a number of exchange standards for geographic information, and many have been adopted. Such exchange standards establish a standard format, with associated semantics. Each system is then able to develop translators to and from the exchange standard, and to map its own terms and language into those of the exchange standard. To date, most of this effort has been focused on the data, rather than on the operations which systems perform. Thus we are currently a long way from achieving the full goals of interoperability. The exchange of data must be initiated explicitly by the user, and command languages and user interfaces are still largely unique to each system.

A key component of any interoperable environment is a shared system for describing data. Such descriptions must travel ahead of the data, informing the recipient system of the data's formats and semantics, so that the recipient system can process it effectively. Metadata has emerged as the accepted term to describe this form of digital documentation, and much attention has been devoted recently to the development of appropriate standards and protocols. Much further work is needed in storing and representing metadata, specifying metadata requirements for geographic domains, and building tools that are able to find commonalities between data from different systems and agencies.

A long term goal of research in interoperability is to develop methods that are capable of extracting and updating essential metadata automatically. The willingness of agencies to invest in the creation of useful metadata has proved to be a key issue in achieving interoperability, since metadata definition is labor-intensive and tends to require a high level of expertise. Yet much metadata could be obtained automatically from the characteristics of the host system, or by examination of the contents of the data set.

Much of the capability of GIS as a tool for the analysis of geographic problems is derived from formal models of geographic features. In the past these models were largely cartographic in origin. But geographic information technologies are now being used to address problems that are not inherently cartographic, such as the modeling of dynamic physical processes. Research is needed to formalize methods for representing all kinds of geographic phenomena, and to develop standardized languages for describing operations. The results of such research will make it easier to integrate GIS data into dynamic models, and to provide the environmental modeling community with tools that use standard languages and thus offer a much higher degree of interoperability.

SCALE

Recent work on scaling behavior of various phenomena and processes (including research on global change) has shown that many processes do not scale linearly or uniformly. Thus, in order to characterize a pattern or process at a scale other than the scale of observation, some knowledge is needed of how that pattern or process changes with scale. Attempts to describe scaling behavior by fractals or self-affine models have proven largely ineffective because the properties of many geographic phenomena do not repeat over a range of scales as precisely as the model requires. Multifractals have shown some promise, but alternatives are needed if we are to understand the impacts of scale changes on information content. Scale-based benchmarking of process and analytical models will help scientists to validate hypotheses, which in turn will improve geographic theory building.

Despite longstanding recognition of the implications of scale for geographic inference and decision making, many questions remain unanswered. The transition from paper maps to digital representations of geographic information forces us to deal formally with the conceptual, technical, and analytical issues of scale in new ways. The cartographer's familiar representative fraction, perhaps the most widely used measure of geographic scale, defined as the ratio of distance on the map to distance on the ground, becomes comparatively meaningless in the world of digital information, where a data set may never exist in paper map form at any stage of its existence. It is easy to demonstrate by isolated example that scale poses constraints and limitations on geographic information, spatial analysis, and models of the real world. The challenge is to articulate the conditions under which scale-imposed constraints are systematic, and to develop geographic models that compensate for scale-based variation.

The widespread adoption of GIS contributes to the scale problem, but it may also offer solutions. GIS facilitates integration across scales advanced database designs can handle data at multiple scales in one consistent format hierarchical structures such as the quadtree allow a single data set to supply representations at many scales and the set of computer-based tools for automated manipulation of scale is growing rapidly. Fundamental scale questions will benefit from coordinated, multidisciplinary research. With the development of alternative models of scale behavior, novel methods for describing the scale of data that are appropriate for the digital world, and intelligent automation of scale change, information systems of the future can both sensitize users to the implications of scale dependence, and provide effective tools for management of scale.

    to assess the sensitivity of data, spatial properties of data, and analyses to changes in spatial and temporal scale

SPATIAL ANALYSIS IN A GIS ENVIRONMENT

Modern data collection methods, such as remote sensing, are capable of supplying data in amounts, detail, and combinations that literally boggle the mind. The increased availability of large, spatially referenced data sets, and improved capabilities for visualization, rapid retrieval, and manipulation within a GIS all point to the inadequacies of the human being's capacities for data analysis, filtering, assimilation, and understanding. If we are to make effective use of this vast supply of data, we need new methods of spatial data analysis that are better designed for this new data-rich environment, whether the objective is to explore for new patterns, or to test and confirm the validity of previous ones.

To remain at the cutting edge of GIS technology, analytic and computational methods must be devised that allow for solutions to problems conditioned by GIS data models and the nature of spatial and space-time research. New forms of statistical analy sis are needed to assess relationships between variables in a variety of new spatial contexts. New theories must be devised that provide understanding of relationships at the new levels of resolution and dimension that are available with new sensing technologies.

Standing in the way of confirmatory spatial data analysis, including modeling, are questions having to do with spatial scale, spatial association, spatial heterogeneity, boundaries, and incomplete data. Without reasonable responses to these problems, the usefulness of GIS as an analytical tool in a sophisticated research environment will surely come into question. By the use of GIS, previously prohibitive, computationally intensive, and highly visual ways of spatial analysis will become accessible at reasonable costs.

UCGIS calls on spatial analysts from both the physical and human sciences to assist in the development of spatial statistics, geostatistics, spatial econometrics, structural and space-time modeling, mathematics, and computational algorithms that can take advantage of the flexibility, capacity, and speed of GIS. Those well-schooled in theory, empiricism, data collection, data manipulation, programming, and computer technology will be in the best positions to make advances in the field, but practitioners such as epidemiologists, ecologists, climatologists, regional scientists, landscape architects, and environmental scientists can provide much useful guidance and input.

New methods, techniques, and approaches are needed for the analysis of very large and complex spatial data sets. Further development is needed in the area of exploratory spatial data analysis, particularly to extend existing methods to data that includes a temporal component. We are just beginning to see the integration into GIS tools of the existing and powerful methods of geostatistics. Procedures must be found that can identify key observations, clusters, and anomalies in spatial data. There is a need to incorporate tools for complex spatial and temporal simulation and to improve access to such advanced analytic and modeling methods as neural nets, wavelets, and cellular automata. We need to explore the implications for spatial analysis of new computing architectures, such as massively parallel and distributed systems, and the implications for analytic and modeling software of open object-based programming methods. Spatial econometrics is a new and burgeoning field, and it is important to link its sophisticated procedures with the functionality and flexibility of GIS, and to find appropriate techniques for heterogeneous geographic data. Better data models are needed in GIS to handle the suite of models used to analyze and forecast spatial interaction, and widely applied in transportation, demography, and retailing and to advance the sophistication of techniques of operations research that are applied to vehicle routing, site selection, and location analysis.

THE FUTURE OF THE SPATIAL INFORMATION INFRASTRUCTURE

Despite the large investments in geographic data development by government and the private sector, there is often a lack of knowledge and experience with the complex policy-related issues that arise from the community-wide creation, compilation, exchange, and archiving of large geographic data sets. Technical, legal, and public policy uncertainties interact, making it difficult to utilize information resources fully to pursue social goals. The ownership of digital geographic data, protection of privacy, access rights to the geographic data compiled and held by governments, and information liability are all concepts that require greater clarity in the new, automated context. Observations of the ramifications of following different policy choices are needed to help guide future choices.

The government sector plays an important role in developing the fundamental spatial information infrastructure due to its activities in the systematic collection, maintenance, and dissemination of geographic data. These resources have significant uses beyond their governmental purposes. For example, subsequent use of geographic data by organizations can stimulate the growth and diversity of the information services market. At the same time, public access to government information remains essential to ensuring government accountability and democratic decision making. Reconciliation of the tensions inherent in these and other policies becomes more important as we move toward global economies and international networked environments. Rigorous and impartial analysis is urgently needed to inform decision makers on the economic, legal, and political ramifications of choosing one policy over another.

    Information Policy . The factors that shape the development of spatial information policy and law reflect traditional and contemporary culture and technology. Research is needed to identify optimal government information policies and practices for promoting a robust spatial information infrastructure. Basic policy issues include intellectual property rights, information privacy, and liability as they pertain to geographic data. A range of perspectives, from local to global, will need to be considered.

UNCERTAINTY IN GEOGRAPHIC DATA AND GIS-BASED ANALYSES

Unfortunately, geographic data are often used, analyzed, and presented under the assumption that they are free of uncertainty. The beguiling attractiveness, the high aesthetic quality of cartographic products from GIS, and the analytical capability of GIS further contribute to an undue credibility, at times, of these products. However, undeserved and inappropriate acceptance of the accuracy of these data is often not warranted for the reasons discussed above. Error-laden data, used without consideration of its intrinsic uncertainty, has a high probability of leading to inappropriate decisions.

Uncertainty exists in every phase of the geographic data life cycle, from data collection to data representation, data analyses, and final results, transcending the boundaries of disciplines and organizations. As it passes along the stages from observation to eventual archiving, geographic data may pass between many different custodians, each of whom may provide their own distinct interpretations to the data. Thus uncertainty is not a constant property of the data's content so much as a function of the relationship between the data and the user: uncertainty is a measure of the difference between the data, and the meaning attached to the data by its current user. For example, if knowledge of the classification scheme used to create a data set fails to pass from one custodian to another, and a user mistakenly attributes the wrong classification scheme, then uncertainty has been increased, because the data contents may now be further from the new user's understanding of the truth, as defined by the new, mistaken classification scheme.

    studying in detail the sources of uncertainty in geographic data and the specific propagation processes of this uncertainty through GIS-based data analyses

GIS AND SOCIETY

    In what ways will GIS actually affect and alter the society it is intended to represent and serve?

At a deeper level, we need to ask to what extent the particular logics, visualization techniques, value systems, forms of reasoning, and ways of understanding the world that have been incorporated into existing GIS techniques limit or exclude the possibilities of alternative forms of representation that may be as yet unexplored. We need to ask how the proliferation and dissemination of GIS has influenced the ability of different social groups to use information for their own empowerment--who it has favored, and who it has excluded. Finally, we need to ask whether ethical or legal restrictions need to be placed on access to geographic information technologies because of their potential for misuse, surveillance, and invasion of privacy.

CONCLUDING COMMENTS

UCGIS intends to refine the agenda, as perceptions change, results accumulate, views are expressed, and problems are solved. We expect to do this roughly every two years, at meetings similar to the one held in Columbus in June, 1996.

Certain readers may be disappointed by apparent absences from the list of topics. We have tried to construct a scientific research agenda, and to organize it in terms of a set of fundamental issues rather than applications, and in consequence none of the topics refers to a specific domain. As dialog proceeds, we expect to identify areas within the ten topics that are particularly relevant to domains--for example, several of the topics are of great relevance to transportation, and several to global environmental change. A matrix showing the importance of each of the ten topics to each domain of GIS application would be useful and should be developed.

Similarly, none of the topics is itself a geographic information technology. We do not have a research priority on GPS, or remote sensing, or GIS, because these technologies form the underlying framework for the entire agenda. Remote sensing, for example, is of particular relevance to the first topic, Spatial Data Acquisition and Integration to Spatial Analysis in a GIS Environment and to Uncertainty in Spatial Data and GIS-Based Analysis. Rather than focus a topic on a specific technology, we feel that a focus on several fundamental issues raised by the technology and currently impeding its use will be more productive.

As noted earlier, UCGIS welcomes comments and discussion of this agenda, involvment in the dialog that will follow its publication, and participation in the process of its continued evolution and refinement.


Methods for Detecting Clusters of Late-Stage Diagnosis of CRC

We conducted a population-based, ecologic study on the geographic distribution of CRC diagnosed at a late stage. The study obtained approval under expedited review from the Florida Department of Health Institutional Review Board and the Florida Cancer Registry (nos. H12005 and H12010).

We analyzed cases of CRC that were diagnosed among Floridians from 1996 through 2010 and reported to the Florida Cancer Registry. Because guidelines recommend CRC screenings begin at 50, we excluded from analysis cases diagnosed before age 50. We also excluded cases for which an autopsy report did not show CRC as cause of death. To account for changes in routine screening practices after a diagnosis, we included only primary diagnoses of CRC however, a prior diagnosis of cancer other than CRC was not grounds for exclusion. We analyzed data on adenocarcinomas only. Adenocarcinomas, approximately 90% of all cases of CRC, arise from adenomatous polyps, and some types of screening can detect these polyps, which can be removed before they progress to cancer (30). We classified cases as early stage or late stage. Cases diagnosed in situ or at localized stage were classified as early, and cases diagnosed at regional or distant stage were classified as late (according to the Surveillance Epidemiology and End Results Summary Staging system). Because an unknown stage has a poor prognosis (35% 5-year survival rate compared with a 90% for a local stage, 70% for a regional stage, and 13% for a distant stage [31]), we classified an unstaged or an unknown case as a late-stage diagnosis.

A proprietary vendor geocoded cases to 2010 census boundaries according to the street address at diagnosis of the person with CRC. Some cases were not geocodable to a street address, and the Florida Cancer Registry does not rework these cases to identify a geocodable address, so we could not use these cases in analysis. In all, we excluded approximately 5% of the cases because they were geocoded only to a zip code and 2% because they were not geocodable even to a zip code.

We used SaTScan ver 9.1.1 in this study. SaTScan uses the spatial scan, which creates a theoretically limitless number of discreet &ldquowindows&rdquo (ie, sections) in a geographic area. The windows vary in size from the smallest (containing 1 unit of analysis, such as a census block group) to the largest (containing a user-defined maximum percentage of population to be evaluated as a cluster). Each window is evaluated as a possible cluster, and the window with the highest maximum likelihood of being a cluster is assigned a P value, which is adjusted for multiple testing (32). We also evaluated secondary clusters. We adjusted for the most likely clusters (P = .05) the maximum number of iterations, or number of potential secondary clusters, was set at 15. When using the option to evaluate secondary clusters, a primary cluster is determined and analysis is rerun, without the primary cluster data, to evaluate potential secondary clusters. This procedure produces geographically distinct clusters and a more homogenous cluster risk, and it detects potential cluster rings. For instance, the surrounding suburbs of an urban center may have lower risk than the urban center (hence the appearance of a ring), thus identifying the urban center as a potential target for prioritized intervention (33). We used circular- and elliptic-shaped scan windows simultaneously. Circular windows are best for detecting small, compact clusters and elliptic windows provide the greatest power for long and narrow clusters (34). Elliptic scans are important for states with long coastlines, like Florida, or extensive borders.

Analysis was conducted by using 2 spatial scan probability models available in SaTScan: the Poisson model and the Bernoulli model. The Poisson model detects late-stage risk clusters by using age-adjusted rates, and the Bernoulli model detects late-stage risk clusters by using a ratio of late-stage diagnoses to early stage diagnoses. We used the Poisson model to detect high- and low-risk clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanic whites, and non-Hispanic whites by using US Census 2010 population data and adjusting for age and sex. We used the Bernoulli model to detect clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanics whites, non-Hispanic whites, and Cubans of any race. The Cuban category was not mutually exclusive from other categories the majority of Cubans were also classified as Hispanic white. We evaluated Cubans separately because they are an important demographic group in Florida, and the Florida data shows they are at higher risk of late-stage diagnosis of CRC. Census data for the Cuban population from the Census were not available at the level of detail necessary for the Poisson model. The Bernoulli model requires only case-level (cancer registry) data, so we used the Bernoulli model for Cubans by using the variable &ldquoHispanic origin.&rdquo

A modifiable area unit problem (MAUP) is a situation that arises when results change at different sized units of analysis (eg, block group, census tract, county), referred to here as aggregation, or maximum cluster size, referred to here as scale. MAUP can be caused by zonation effects or by regional or contextual effects. An example of a zonation effect is when no associations are found at the county level but are found at the smaller, demographically more homogenous census-tract level. An example of a regional or contextual effect is when a county analysis does not show a trend, but a national analysis shows a north&ndashsouth trend by state. To address MAUP, we conducted a series of scans at different scales: 1%, 2%, and 5% to 50% (at 5% increments) of the population at risk as maximum cluster size. At 1% scale, the maximum cluster size (or window size) evaluated as a cluster is 1% of the total population for each racial/ethnic group. The largest scale possible is 50%. Evaluating a cluster larger than 50% of the population it not an option because such a cluster would indicate areas of statistically lower rates outside the circle rather than inside the circle although both high and low rates can be evaluated. (33). We repeated these scans using 2 levels of geographic aggregation for which census population data was available. We used census tracts (subdivisions of counties ranging from about 3,000 to 7,000 people) and block groups (smallest subdivision of a tract for which the census provides population data by age and sex with an average of 1,500 people).

We evaluated sensitivity by using a known cluster in rural Union County, Florida. A correctional facility in Union County processes new inmates from 2 of 3 state regions and provides medical care to the inmates. The constant influx of inmates into the numerator (due to daily prisoner intake) but not the denominator (which is based on the decennial census and is a &ldquosnapshot&rdquo of the population at one point in time) generates high rates of cancer. In 2011, the rate of CRC in Union County was 182.7 per 100,000, far exceeding the state average of 32.7 (35).


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Deep learning for ionospheric TEC forecasting at mid-latitude stations in Turkey

Earth's ionosphere is an important medium for navigation, communication, and radio wave transmission. The inadequate advances in technology do not allow enough realization of ionosphere monitoring systems globally, and most research is still limited to local research in certain parts of the world. However, new methods developed in the field of forecasting and calculation contribute to the solution of such problems. One of the methods developed is artificial neural networks-based deep learning method (DLM), which has become widespread in many areas recently and aimed to forecast ionospheric GPS-TEC variations with DLM. In this study, hourly resolution GPS-TEC values were obtained from five permanent GNSS stations in Turkey. DLM model is created by using the TEC variations and 9 different SWC index values between the years 2016 and 2018. The forecasting process (daily, three-daily, weekly, monthly, quarterly, and semi-annual) was carried out for the prediction of the TEC variations that occurred in the first half-year of 2019. The findings show that the proposed deep learning-based long short-term memory architecture reveals changes in ionospheric TEC estimation under 1–5 TECU. The calculated correlation coefficient and R 2 values between the forecasted GPS-TEC values and the test values are higher than 0.94.


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The Old School method of directly manipulating registry variables with the reg command was on the money. Here's how you do it:

Throw that into a one line script called apath.bat that looks like this:

Then, all you need to provide is the path of the new directory you're adding when calling the script and you're dialed in:

Although Hinch is right. The best way to do it if you're using Vista or above is to use the SETX command which is designed to allow us to propagate environment variables without the risk of directly manipulating the registry with with the reg command that could save you your machine if you manipulate ENV variables enough to use it on the fly.

You could use the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun registry key to point at a batch file, to allow you to make semi-permanent changes without delving into arcane settings dialogues.

If you don't want to use the GUI (as in Control Panel, System, Advanced, Environment Variables, PATH) you can probably use REG to set HKCUEnvironmentPATH .

The /f forces overwriting of the existing value so you don't have to interactively answer the question.

Edit: %PATH% needs to be quoted.

Edit: It's also worth noting that this probably requires a reboot or re-login before it takes effect. While changing it in the GUI takes effect immediately (for new cmd.exe sessions).

As noted in the reference, if you wanted to write some code, you could send WM_SETTINGCHANGE and that should avoid the login/logout requirement.

It's easy to change the path in the current cmd.exe process:

You can always do HELP PATH for help on the PATH command.

For truly permanent, system-wide changes, you really want to use the System control panel (aka My Computer -> Properties -> Advanced -> Environment Variables, for WinXP). The settings there affect your whole system, including GUI programs in the Explorer shell.

If you only need these changes in the cmd.exe shell, you can run a batchfile that sets them whenever you start a cmd.exe window. Phoshi's answer mentions the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun , which seems like an excellent option -- easy to make small changes to, and rerun from the commandline if you need to. But this won't affect GUI windows or the Explorer shell.

I'm actually surprised that Sysinternals doesn't have a capable utility to do this. Maybe another of the PStools can do it?

Lot's of ways to do this. REG ADD is one, or REG IMPORT (using an exported .REG file from another computer). SETX /M is another. You could also push it out using Group Policy Preferences (the hands-down easiest way for large numbers of computers)

Another thought not mentioned here, create an autohotkey script that will launch the control panel and enter it for you. It works well if you're already an AHK user :-)


BUSINESS-LEVEL STRATEGIES

Business-level strategies are similar to corporate-strategies in that they focus on overall performance. In contrast to corporate-level strategy, however, they focus on only one rather than a portfolio of businesses. Business units represent individual entities oriented toward a particular industry, product, or market. In large multi-product or multi-industry organizations, individual business units may be combined to form strategic business units (SBUs). An SBU represents a group of related business divisions, each responsible to corporate head-quarters for its own profits and losses. Each strategic business unit will likely have its' own competitors and its own unique strategy. A common focus of business-level strategies are sometimes on a particular product or service line and business-level strategies commonly involve decisions regarding individual products within this product or service line. There are also strategies regarding relationships between products. One product may contribute to corporate-level strategy by generating a large positive cash flow for new product development, while another product uses the cash to increase sales and expand market share of existing businesses. Given this potential for business-level strategies to impact other business-level strategies, business-level managers must provide ongoing, intensive information to corporate-level managers. Without such crucial information, corporate-level managers are prevented from best managing overall organizational direction. Business-level strategies are thus primarily concerned with:

  1. Coordinating and integrating unit activities so they conform to organizational strategies (achieving synergy).
  2. Developing distinctive competencies and competitive advantage in each unit.
  3. Identifying product or service-market niches and developing strategies for competing in each.
  4. Monitoring product or service markets so that strategies conform to the needs of the markets at the current stage of evolution.

In a single-product company, corporate-level and business-level strategies are the same. For example, a furniture manufacturer producing only one line of furniture has its corporate strategy chosen by its market definition, wholesale furniture, but its business is still the same, wholesale furniture. Thus, in single-business organizations, corporate and business-level strategies overlap to the point that they should be treated as one united strategy. The product made by a unit of a diversified company would face many of the same challenges and opportunities faced by a one-product company. However, for most organizations, business-unit strategies are designed to support corporate strategies. Business-level strategies look at the product's life cycle, competitive environment, and competitive advantage much like corporate-level strategies, except the focus for business-level strategies is on the product or service, not on the corporate portfolio.

Business-level strategies thus support corporate-level strategies. Corporate-level strategies attempt to maximize the wealth of shareholders through profitability of the overall corporate portfolio, but business-level strategies are concerned with (1) matching their activities with the overall goals of corporate-level strategy while simultaneously (2) navigating the markets in which they compete in such a way that they have a financial or market edge-a competitive advantage-relative to the other businesses in their industry.


Referências

Dasu, Tamraparni, and Theodore Johnson. 2003. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Kaufman, L., and P. Rousseeuw. 2005. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York, NY: John Wiley.

Rattenbury, Tye, Joseph M. Hellerstein, Jeffrey Heer, Sean Kandel, and Connor Carreras. 2017. Principles of Data Wrangling. Practical Techniques for Data Preparation. Sebastopol, CA: O’Reilly.