Більше

Автоматичне виправлення геометрії посилки на основі виміру площі?

Автоматичне виправлення геометрії посилки на основі виміру площі?


у мене є набір посилок у файлі DWG, і я маю області, які мають бути у цих посилках у файлі excel, тому я повинен змінити кожну посилку відповідно до площі, зазначеної у файлі excel, перемістивши мінімум точок кожного посилка (полігон), я шукаю будь -який інструмент для автоматизації цього процесу в ГІС (autocad, arcgis, arcgis engine, postgis ...)


Я погоджуюся з коментарем @whuber про те, що переміщення геометрії посилки, щоб спробувати відповідати значенням площі, є поганою ідеєю. Оскільки функції та шари ГІС є лише репрезентативними для "реального світу", часто буває важко змусити цифрову геометрію відповідати характеристикам на місцях.

Для мене найкращим варіантом буде дотримуватись геометрій, наведених у DWG (які, ймовірно, були створені за допомогою введення геометрії координат, або COGO, з "необроблених" юридичних описів) і просто додати значення Excel до функцій ГІС як додаткове поле. Якщо ви хочете допомогти користувачам розрізняти значення на місцях та цифрові значення, подумайте про створення таких полів, як "GIS_Acres" та "Legal_Acres".

Визначення: Геометрія координат (COGO)- метод визначення геометричних об’єктів за допомогою введення вимірювань опор та відстаней. Функції координатної геометрії (COGO) зазвичай використовуються геодезистами для введення переходів навколо таких просторових об’єктів, як ділянки, для обчислення точних розташувань та меж співу відстаней та опор від опорних точок та для визначення кривих за допомогою розташування точки, радіусу, довжини дуги , і так далі.


Формати презентацій цифрова карта FGDC геопросторовий формат презентації векторні цифрові дані

Мови набору даних Англійська (Сполучені Штати)

Вектор просторового представлення

Середовище обробки Microsoft Windows 7 версії 6.1 (збірка 7601) Пакет оновлень 1 Esri ArcGIS 10.3.0.4322

Кредити
Властивості елемента ArcGIS * Назва asdi.boundaries.MUNICIPAL_BOUNDARY * Сервер розташування = 170.94.248.50 Сервіс = sde: postgresql: 170.94.248.50 База даних = asdi Користувач = sde Версія = sde.DEFAULT * Підключення до протоколу доступу ArcSDE


Довідка

Кольорові фотографії очного дна регулярно використовуються для діагностичних цілей протягом багатьох років, і фотоградуювання очного дна є центральним у клінічних дослідженнях макулярної хвороби [1, 2]. Природна історія вікової макулярної дегенерації (ВМД), провідної причини сліпоти в розвинених країнах світу [3], особливо пов’язана з історією субретинальних відкладень, відомих як друзи [4–12]. Друзени є ключовими у класифікації ВМД, тому важливість ідентифікації та вимірювання друзів у клінічних дослідженнях. Класифікація пацієнтів за стадією вікової макулопатії передбачає ретельний аналіз розмірів друзунів, їх кількості, площі та морфології за кількома підкатегоріями. Значні зусилля були прикладені до розробки та валідації Міжнародної [1] та Вісконсинської [2] систем оцінювання. Систематичне вивчення резорбції друзенів після лазерної фотокоагуляції також підкреслює важливість вимірювання та розпізнавання друзнів. [8–10, 13–16].

Протягом останніх двох десятиліть існує постійний інтерес до використання цифрових методів для кількісної оцінки макулярної патології, особливо друзу [17–25]. Однак, незважаючи на прогрес, жоден із цих методів не набув широкого застосування. Головною перешкодою стало те, що відбивна здатність нормального фону, на який накладається патологія, за своєю суттю нерівномірна. Зокрема, зазвичай менш відбиваюча центральна макула накладається на будь -яке основне або "справжнє" відображення друзу. Отже, враховуючи два анатомічно ідентичних друзена, один у центрі макули та другий на 3000 мкм, спостерігач побачить їх по -різному на фотографії очного дна. Віддалені друзи будуть виглядати яскравішими і більшими за свого ідентичного побратима. Людське око з навчанням враховує цю мінливість, але комп'ютер, що застосовує поріг, - ні.

Попередні методи досі не могли впоратися з цією нерівномірною відбиттям макулярного фону в цілому. Ранне дослідження [25] використовувало методи адаптивного порогового значення для 1024 окремих вікон розміром 8 × 8 пікселів. Периваскулярні вікна іноді неправильно інтерпретували бімодальні розподіли як такі, що надходять від периваскулярних друзів. Іноді також були включені великі площі фону через неправильний вибір порогового значення. Ці джерела помилок вимагали численних втручань оператора для їх виправлення. Результатом був метод, який був здатний до чудової відтворюваності (+/- 2,3 %), але був надто нудним для загального використання. Отже, ще в 1986 році обмежувальним фактором була не часова складність комп’ютерних алгоритмів, а той факт, що сам метод був прив’язаний до розрахунків локального відбиття. Ця проблема зберігається в недавньому дослідженні, яке спиралося на застосування місцевих порогів до регіонів розміром від 20 до 100 пікселів квадратних [17]. Друзи були спочатку ідентифіковані шляхом перевірки місцевої гістограми на наявність достатнього перекосу (еквівалентно в цьому методі визначенню наявності друзів у регіоні), а потім встановлення місцевого порогу. Однак метод зазнав поразки, якщо великий друз панував у місцевому регіоні. У цьому випадку місцевий розподіл не буде перекошеним, і великий друз буде повністю пропущений. Користувач повинен буде виправити цю помилку вручну після автоматизованої сегментації. Загалом, для виправлення помилок сегментації друзів або збільшення неповно сегментованого друзу для досягнення прийнятної точності був необхідний крок після обробки. Ці дослідження демонструють, що сегментація за допомогою локальних гістограм та порогових методів має серйозні недоліки.

Rapantzikos [18] та ін. Використовували інші морфологічні оператори, а також варіювали місцеві критерії гістограми для вибору порогового значення, щоб спробувати виправити ці недоліки. Їх критерії включають куртоз, а також перекос. Основним фактом залишається, як вони легко визнають, незалежно від того, скільки критеріїв на основі гістограми використовується для локальної сегментації, що різноманітні комбінації ознак зображення (друзен та фон) можуть дати одну і ту ж гістограму. Крайнім прикладом, як і в [17], були б регіони, які були або фоновими, або всіми друзами, і в тому, і в іншому випадку давали б той самий мезокурсовий розподіл, що не є новим. Їхнє рішення, оператор морфологічного розширення, має на меті у випадку all drusen спотворити локальну гістограму шляхом повторного введення фону і тим самим покращити розпізнавання порогових значень. Незрозуміло, однак, що цей штучний оператор завжди працюватиме належним чином. Інший приклад довільного застосування загального інструменту виникає, коли їх сегментація залишає ізольовані яскраві групи пікселів. Вони роблять висновок, що якщо вони знаходяться в безпосередній близькості, то вони, можливо, належать до одного великого друзу і тому повинні бути розширені оператором закриття. Але це також можуть бути ізольовані маленькі жорсткі друзи. Нарешті, незважаючи на використання широкого спектра загальних інструментів аналізу зображень, їх методи, як і ті, що наведені в інших посиланнях, не враховують внутрішньої мінливості фону і, відповідно, можуть викликати помилки систематично та передбачувано: неадекватна сегментація в центрі та над інклюзивною сегментацією в периферійній макулі, як це демонструють їх власні ілюстрації.

Альтернативою кольоровій фотографії є ​​сканування за допомогою лазерної офтальмоскопії (SLO) для розпізнавання яскравих рис. Цей метод був використаний для виявлення ексудатів сітківки при діабеті [19] з використанням однієї оптимізованої довжини хвилі. Далі ця концепція була реалізована в мультиспектральному підході з використанням лазера, що регулюється барвником [20]. Проблему змінної освітленості та/або внутрішньої мінливості фону також вирішують численні локальні адаптивні пороги, але з новим доповненням. Ділянки зображення позначаються як "без ознак", якщо коефіцієнт варіації локальної гістограми достатньо малий. Середні значення шкали сірого для цих областей потім використовуються для визначення локальних порогів, які потім інтерполюються, щоб надати функцію глобального порогу. Оскільки діабетичні ексудати мають тенденцію бути меншими, ніж м’які друзи, незрозуміло, чи буде достатньо вікон без ознак для зображення з кількома м’якими друзами для застосування цього методу.

Наш підхід до цієї проблеми був таким. Ми вперше продемонстрували, що у нормальних зображеннях очного дна існує властива геометрична картина відбиття фону [26]. Потім ми розробили напівавтоматичний інтерактивний метод на основі цих шаблонів для вирівнювання фонової відбивної здатності зображення, що містить друзи, незалежно від відбивної здатності верхнього друзу (попередні результати представлені в абстрактній формі [27]). Це дозволяє використовувати глобальний поріг для точного сегментування друзу. Прийнявши цей єдиний підхід до проблеми відбиття макули, ми уникаємо множинних локальних порогів, що використовувалися в попередніх підходах [17–20, 24, 25]. Важливо зазначити, однак, що наш метод не є стандартною технікою затінення шляхом віднімання або поділу розмитого зображення. Ці стандартні методи [28] (також використані тут) корисні для корекції затінення на великих шкалах. Як ми показали в нашій попередній роботі [26], однак, відбивна здатність макули може суттєво змінюватись на діапазонах відстаней (50–100 мкм) порівняно з розмірами цікавих патологічних структур. Отже, віднімання варіацій у цій шкалі, як правило, видалить такі структури з зображення. Дійсно, однією з причин ми представляємо наш особливий метод є те, що після багатьох випробувань і помилок ми виявили, що жодна зі стандартних процедур морфологічного перетворення (розширення, ерозія, закриття) або їх комбінації не змогли точно визначити межу патологічних ознак у зображення очного дна. Ми визначили, що повністю автоматизувати процес, спираючись виключно на математичну морфологію, буде практично неможливо. З іншого боку, потенційною перевагою використання більш простих методів у менш спеціалізованому програмному забезпеченні з експертним наглядом за остаточними сегментами є портативність та використання в інших установах для макулярних досліджень.

Ми повідомляємо про напівавтоматичний цифровий метод вимірювання друзів на фотографіях очного дна з використанням комерційно доступного програмного забезпечення та перевіряємо його на надійність у відповідності з поточним стандартом класифікації фотографій очного дна шляхом стереопарового перегляду в центральних підполях 1000 мкм і середніх 3000 мкм.


Геометрійна спільна реєстрація панхроматичних та мультиспектральних зображень ALSAT-2A

Спільна реєстрація панхроматичних та мультиспектральних зображень є важливим завданням для отримання хороших панорамних зображень. Як правило, спільна реєстрація може бути здійснена за допомогою методів на основі зображення або геометрії. Метод, заснований на геометрії, вимагає розуміння та моделювання процесу створення зображень. У цій статті описано метод спільної реєстрації панхроматичних та мультиспектральних зображень з першого алжирського супутника високої роздільної здатності ALSAT-2A. Цей метод, заснований на аналізі метаданих, наданих розглянутим датчиком, використовує умову колінеарності, що залежить від часу, для суворого моделювання камери. Проводяться три експерименти на основі зображень ALSAT-2A. Перший експеримент стосується обчислення параметрів зовнішньої орієнтації (EOP) за допомогою панхроматичного зображення та застосування їх для геореференції мультиспектрального зображення. У другому експерименті панхроматичне зображення географічно позначається шляхом застосування моделі EOP, обчисленої на основі мультиспектрального зображення. Третій експеримент полягає у використанні обох зображень у процедурі налаштування пакета для більшої точності. Точність позиціонування субпікселя можна отримати за допомогою моделі, розрахованої лише за допомогою панхроматичного зображення.

Це попередній перегляд вмісту підписки, доступ до якого здійснюється через вашу установу.


Результати і обговорення

Як доказ принципу, ми вперше продемонстрували, що інтерактивна процедура була ефективною для усунення концентричної картини затінення як у звичайному зображенні (малюнки 2A, 2B, 2C, 2D), так і в зображенні, що містить друзи (малюнок 2E, 2F, 2G, 2H) ). Сканування ліній через центри цих зображень (Малюнки 2C, 2D, 2G, 2H) показує вирівнювання центральних долин за відбивною здатністю, наявними в оригіналах. Оскільки ця техніка підвищила яскравість асоційованих друзнів разом із фоном, вона забезпечила більш близьке наближення до основної або справжньої відбивної здатності друзену. Тоді можна було застосувати єдині порогові значення у центральному та середньому підполях для визначення кордонів друзнів (Малюнок 2A, 2B, 2C) та створити двійкове зображення (Малюнок ​ (Малюнок3D) 3D) для подальшого морфометричного аналізу.

Лінійне сканування, що демонструє вирівнювання макулярного фону для розпізнавання друзів. Ліва панель. Лінійне сканування через звичайне зображення очного дна (A-D) демонструє ефекти масштабної корекції затінення та вирівнювання макулярного фону. Кольорове зображення (А) було оброблено та відскановано у зеленому каналі (В-Г). З метою ілюстрування деталей ці зображення оброблялися з більш високою роздільною здатністю (1000 пікселів від центральної макули до краю диска). Ширина лінії сканування становила 10 пікселів. Початкове зображення (нормальне очне дно А) темніше у скроневому квадранті, і це ілюструється лінійним скануванням (чорна лінія в D). Останнє затемнення усувається на зображенні з коригуванням затінення (В) і перевіряється лінійним скануванням (червона лінія в D). Зауважте, що червона лінія для зображення з поправкою на відтінок все ще має центральне падіння приблизно 25 одиниць шкали інтенсивності кольору, що відповідає більш темній центральній макулі. Це центральне падіння виправляється за допомогою вирівнювання фону. Макулярний фон тепер досить однорідний, а центр більше не темний (С). Це показано лінійним скануванням (синя лінія в D). Права панель. Лінійне сканування через зображення, що містить друзи (E-H), також демонструє ефекти масштабної корекції затінення та вирівнювання макулярного фону. Кольорове зображення (E) було оброблено та відскановано у зеленому каналі (F-H). Початкове зображення (друзенове дно E) темніше у скроневому квадранті, і це ілюструється лінійним скануванням (чорна лінія в H). Останнє затемнення усувається на зображенні з коригуванням затінення (F) і перевіряється методом лінійного сканування (червона лінія в H). Зауважте, що червона лінія для зображення з поправкою на відтінок (панель H, червона лінія) все ще має центральне падіння приблизно 25 одиниць шкали інтенсивності кольору, що відповідає більш темній центральній плямі між пікселями 500 і 750, але це важче інтерпретувати через численні зубчасті вершини друзнів. Це центральне падіння виправляється за допомогою вирівнювання фону (синя лінія в H). На зображенні очного дна макулярний фон між друзанами також однорідний (G) без центральної темряви. Зауважте, що цей прийом також підвищує яскравість асоційованих друзенів (G) разом із фоном. Це підтверджується лінійним скануванням, в якому піки друзнів у центральній макулі фонового зображення (сині піки в H) піднімаються над піками зображення перед вирівнюванням фону (червоні піки в H), що забезпечує рівномірність поріг.

Сегментація друзнів у центральному та середньому підполях. Зображення друзу на фоні, зображене на рис. Друзени ідентифікуються за допомогою єдиних порогових операцій відповідно у центральному підполі (А), середньому кільцевому підполі (В) та комбінованих регіонах (С), причому розрядна версія (D) сегментації (С) показана як придатна для кількісного морфометричного аналізу.

Інше застосування цього методу до зображення друзу можна побачити на рис. 4. Перший кадр-це стандартизоване кольорове зображення, яке потім було посилено контрастом у Photoshop для зручності візуалізації друзу (середня рамка). Останній кадр - остаточна сегментація друзів після вирівнювання макулярного фону. Як і на фіг. Ми виявили подібні розсіяні помилки у всіх перевірених зображеннях, але в цілому хорошу якісну згоду з грейдерами -людьми.

Клінічний випадок drusen. А) Стандартизоване кольорове зображення з внутрішньою, середньою та зовнішньою областями шаблону Вісконсін. Присутні декілька великих м’яких друзів Б) однакове контрастне зображення у Photoshop для полегшення ідентифікації друзів. Зверніть увагу, що на цьому зображенні також виділяються фігури пігменту. В) Остаточна сегментація в зеленому каналі після лютеїнової корекції та вирівнювання макулярного фону в комбінованому середньому та центральному підполях, а також вибір глобального порогу. Ретельний огляд показує невеликі помилки сегментації та/або кордонів друзу з цим порогом, але вони досить випадково розподілені між центральним та середнім підполями, а також між чотирма квадрантами. Схоже, що тут немає помітних систематичних помилок.

Тестування цифрового методу показало хорошу відтворюваність між спостерігачами у двох незалежних вимірах 24 підполів (по два підполя з 12 зображень). Середні значення двох вимірювань мали стандартні відхилення від 0,2% до 21,4%. Незважаючи на значний викид, ці стандартні відхилення були меншими за 5% у 20 з 24 випадків, а медіана становила 1,9%. Ця відтворюваність вигідно порівняна зі стандартними методами [8]. У центральному підполі пацієнта 6 було одне велике відхилення (див. Стовпчасту діаграму, мал. ​, рис. 5В). 5В). У цьому випадку фотографія мала прикордонну якість через катаракту, а велика бліда область у центральному підполі була цифрово сегментована як спостерігач за друзом одним спостерігачем (JKC), а іншим спостерігачем (РТС) залишилася осторонь. Клінічні оцінювачі також розділилися у своїх думках щодо того, чи є це ураження гіпопігментацією пігментного епітелію сітківки (RPE).

Гістограми: результати напівавтоматичних та стереографічних ручних вимірювань. Гістограма (А) порівнює виміряний відсоток друзену в середньому підполі, отриманий двома різними методами. Напівавтоматичний метод використовує комп’ютерне інтерактивне вирівнювання макулярного фону, за яким слідує глобальний поріг, а ручна класифікація оцінює площі друзів за оригінальними фотографіями, які розглядаються як стерео пари (золотий стандарт). Відображуються середні значення та стандартні відхилення незалежних комп’ютерних вимірювань двома спостерігачами. Стандартні відхилення, як показано на кожному стовпчику, представляють відтворюваність методу за допомогою комп'ютера. Гістограма (В) показує подібне порівняння у центральному підполі. Гістограма (С) відображає абсолютні відмінності між автоматичними вимірами та ручними вимірами у центральному та середньому підполях.

Відтворюваність цифрового методу для внутрішнього спостерігача перевірялася за допомогою двох часово розділених вимірювань одним спостерігачем. Середнє середнє вимірювання мало середнє стандартне відхилення 1,8% (діапазон, від 0% до 4,4%). Ці стандартні відхилення становили менше 5% у 22 з 24 випадків. В цілому, згода була дещо кращою, ніж для вимірювань між спостерігачами, але не в кожному випадку. Під час огляду розбіжності між спостерігачами виявились скоріше через суб’єктивний вибір порогового значення для остаточної сегментації, а не через розбіжності у кінцевому фоновому зображенні, до якого застосовано поріг.

Для перевірки методу ми порівняли результати напівавтоматичного цифрового методу (24 поля з 12 слайдів) з клінічно прийнятим золотим стандартом експертних стереоградувань тих самих 24 полів з 12 відповідних стерео пар слайдів. Порівняння середніх цифрових вимірювань площі з категоріями, отриманими стереоградером 1, який використовував Міжнародну класифікацію, показало 92 % згоди (22/24 цифрових вимірювань потрапили в діапазон у Міжнародній класифікації, обраній Грейдером 1). Обидві розбіжності були в середньому підполі (цифрове вимірювання 41%, категорія 1 -го класу більше ніж 50%цифрове 7,3%, грейдер I, 10-25%).

Потім середні цифрові вимірювання площі порівнювали з більш точними оцінками стереоградера 2 (стовпчасті діаграми, мал. ​, мал. 5, 5 та див. 1 .xls). Межі 95 % згоди [37] між середніми вимірами цифрової площі та цим другим набором стереоградування становили від -6,4 % до +6,8 % у центральному підполі та від -6,0 % до +4,5 % у середньому підполі. Середні абсолютні відмінності між цифровими та стерео градаціями становили 2,8 +/- 3,4 % у центральному підполі та 2,2 +/- 2,7 % у середньому підполі. Таким чином, порівняння зі стереогрейдером 2 показало відмінну загальну згоду, з кращою згодою в середньому підполі (кільце діаметром 3000 мкм), ніж у центральному підполі (коло діаметром 1000 мкм), про що свідчать менші абсолютні відмінності. Причиною цього стало те, що включення або виключення будь -якого окремого ураження в меншій області мало пропорційно більший вплив на вимірювання. За винятком одного вимірювання у центральному підполі (Пацієнт 11), усі середні цифрові вимірювання були в межах 5% від показників стереогрейдера 2 (див. Стовпчасту діаграму, мал. ​, рис. 5С). 5С). Вимірювання часто були ближчими для тих зображень з мізерним друзеном (㰐%), на яких Ступінь 2 зробив оцінки з точністю до 1%, але ці результати не були статистично значущими.

Таблиця 1

Напівавтоматичні та стереографічні ручні вимірювання друзерів. Вимірювання друзу в середньому та центральному підполях проводили у дванадцяти пацієнтів з ВМД. Вимірювання площі проводилося за допомогою цифрового методу двома незалежними грейдерами (RTS та JKC). Середні та стандартні відхилення відображаються для середнього та центрального підполів. Так само стереогрейдер 2 (IB) оцінив відсоток друзнів у середньому та центральному підполях, використовуючи оригінальні фотографії очного дна як стереографічні пари.

Напівавтоматичні вимірювання друзів (%)Ручні вимірювання друзнів (%)
ID #Середнє підполеstdЦентральне підполеstdСереднє підполеЦентральне підполе
17.33500.445512.34506.41351015
214.26003.35178.47504.7588105
31.45500.16260.00000.000005
40.00000.00000.34000.480810
56.16000.73547.33501.9587510
628.37004.879019.355021.43243015
70.00000.00000.00000.000033
84.45501.591010.95001.9092710
936.31008.513639.56001.73953535
1055.53503.726551.43501.22336050
118.55000.353632.15503.31631045
129.32000.594036.18505.6781735

Наведені вище приклади з більшими помилками ілюструють важливий момент, що і наш метод, і нинішній стандарт ручної стереоградування є суб’єктивними, і іноді з кожним методом можуть виникати великі розбіжності. У нашому методі суб’єктивні етапи включають: чи вносити корекцію лютеїнового пігменту чи ні, точне розміщення овалів на кожному кроці інтерактивної процедури та остаточний вибір порогового значення для сегментації у кожному підполі. Метод ручного стерео оцінювання є повністю суб’єктивним. Крім того, хоча наша процедура логічно базується на напівкількісному геометричному дослідженні відбиття макули [26], на кожному етапі є фотографічні нелінійності, які включені лише якісно. Отже, саму процедуру можна кількісно оцінити лише щодо достовірності її результату порівняно з суб’єктивним поточним стандартом перегляду стерео слайдів у світловому ящику.

Обмеженням цього методу є те, що введення значних інших патологій, крім друзу, може заплутати наші методи, тоді як навчений спостерігач -людина швидко робить такі відмінності. Наприклад, ділянки гіпопігментації RPE або відвертої географічної атрофії з більшою відбивною здатністю в зеленому каналі можуть бути включені до порогу друзу. Їх доведеться видалити вручну або за допомогою додаткового програмного забезпечення, що спирається на інші функції. Якість зображення також може ускладнити диференціацію аномалій друзу та RPE будь -яким методом. Іншим джерелом мінливості, яке не зустрічається в цьому дослідженні кавказців, може бути расова пігментація. Тим не менш, ми виявили, що картини відбиття макули у стандартизованих зображеннях від нормальних суб’єктів інших рас були такими ж, як і у представників європеоїдної раси [26]. Отже, нових труднощів у сегментації друзів у цих популяціях не передбачається.

Інші джерела можливої ​​помилки в автоматизованому методі полягають у наступному: вирівнювання макулярного фону є наближенням, яке може зробити даний ділянку занадто яскравим або занадто тьмяним на кілька одиниць сірої шкали. Друзи в такій місцевості будуть відповідно надмірно чи недостатньо представлені. Подібним чином, зміна розміщення овалів на інтерактивних етапах призведе до локальної нерівномірності у кінцевому рівні зображення. Однак ця остання помилка, як правило, не є накопичувальною, оскільки ітераційний процес певною мірою самовиправляється. Тобто, якби один овал для освітлення пропустив темну область пікселів, вони все одно були б "занадто темними" на наступній ітерації і їх слід забрати там. Отже, помилки такого роду у кінцевому результаті, як правило, обмежуються помилками однієї ітерації (дві одиниці шкали сірого). На практиці а) помилки протилежних знаків у різних розділах мають тенденцію до скасування навколо середньої помилки, і б) середня помилка буде прагнути до нуля, коли користувач вибирає оптимальний поріг для забезпечення найкращої суб’єктивної сегментації в цілому (тобто , якщо зображення в середньому занадто яскраве, користувач, як правило, використовуватиме більш високий поріг). Це, мабуть, пояснює, чому наші напівавтоматичні результати дають тісну згоду в загальній площі з оцінками золотого стандарту. Тим не менш, все ще можуть бути розділи зображення, у яких напівавтоматична сегментація неправильна з більш широкими полями. Це означає, що якщо важливо мати найбільшу точність у певному субрегіоні, крім стандартних підполів, конкретний поріг для цього регіону слід вибирати окремо. Однак, як зазначалося вище, ми не виявили систематичних помилок сегментації щодо квадрантів або субрегіонів.

Корекція лютеїнового пігменту, яка була визначена емпірично, могла так само впливати на центральну сегментацію друзу макули. Щільність лютеїнового пігменту, звичайно, змінюється за щільністю та розподілом між особами, особливо при ВМД, і в цьому дослідженні ми дозволили лише два варіанти: застосувати фіксовану корекцію до даного зображення чи ні. Як зазначалося у Методах, ми використовували дані про кількох нормальних суб’єктів, щоб навмисне прагнути до недостатньої корекції на цьому етапі, отже, зберігаючи концентричність картини відбиття. Подальші виправлення можуть бути застосовані на наступних кроках, ітераційне вирівнювання фону. Як це сталося в цьому дослідженні, обидва спостерігачі вважали, що присутній лютеїновий пігмент, і таким чином застосовували фіксовану корекцію у кожному випадку. Однак, як зазначено у Методах, ця корекція є масштабованою. За тими ж міркуваннями, що й вище, за бажання мати найточнішу сегментацію центрального макулярного друзу, лютеїнову корекційну шкалу можна було б оптимізувати. В ідеалі можна було б включити пряме вимірювання щільності лютеїнового пігменту незалежним методом. Ми тут цим не займалися, оскільки центральна сегментація підполів виявилася адекватною.

Корисність методу також є функцією людських зусиль, тобто часу, необхідного для оцінки даного образу. Напівавтоматичний метод вимагав після тренування близько десяти хвилин часу спостерігача (незначний час комп’ютера) на слайд для повного сегментування друзів. Ручне розміщення еліпсів з наступними суб’єктивними рішеннями щодо вибору остаточного порогу займало найбільше часу. Ми підрахували, що повна автоматизація етапів вирівнювання фону, пов'язаних з розміщеннями еліпсів тощо, скоротить загалом час оператора приблизно до п'яти хвилин. Оцінювачу 2 потрібно приблизно десять хвилин для більш точної оцінки у двох полях. Оцінювач 1, досвідчений, потребував близько п’яти хвилин для оцінювання за Міжнародною системою класифікації.


Обговорення

Використовуючи GPS-приймачі як еталон для вимірювання справжнього місцезнаходження, ми порівняли позиційні помилки методу автоматичного геокодування, що використовується у FDOH, та методу геокодування за допомогою смартфона. Звичайний автоматизований метод геокодування має суттєві недоліки в точності позиціонування: приблизно 30% геокодованих адрес мають позиційні помилки, що перевищують 100 м, що є значним методологічним недоліком у багатьох середовищах епідеміологічних досліджень довкілля (Гріффіт та ін., 2007 Зандберген, 2008). Помилки позиціонування методу автоматичного геокодування, що спостерігаються в цьому дослідженні, можна порівняти з попередніми дослідженнями, проведеними в штатах Айова, Нью-Йорк і Техас, де повідомлялося про 21-28% автоматизованих геокодованих адрес понад 100 м (Боннер та ін., 2003 Уорд та ін., 2005 Жан та ін, 2006). Що ще важливіше, наше дослідження показує, що такі помилки не розподіляються випадковим чином, з огляду на асоціацію, що спостерігається між позиційними помилками та типом житла та містом. На додаток до неоднорідності міських і сільських позиційних помилок, повідомлених у попередніх дослідженнях (Кайо та Талбот, 2003 Херлі та ін., 2003 Whitsel та ін., 2006), ми спостерігали ще більшу неоднорідність серед адрес, що стосуються квартир/ОСББ. Ці помилки, що не розподіляються випадковим чином, можуть призвести до диференціальної помилки класифікації, що значно вплине на обґрунтованість досліджень на основі цих даних автоматичного геокодування.

Крім того, ми виявили, що метод геокодування, що підтримується смартфоном, може значно підвищити позиційну точність порівняно з традиційним геокодуванням. На відміну від деяких попередніх досліджень, які використовували геокоди на знімку з повітря як справжнє місце розташування Золотий стандарт (Schootman та ін., 2007), ми розглядали аерофотознімок як потенційний метод перевірки адреси під час збору просторових даних. Незважаючи на те, що знімок з повітря значно покращив позиційну точність, він все ще мав дещо розбіжності в порівнянні з геокодами, виміряними GPS. Це може бути обумовлено кількома причинами, серед яких одним із важливих факторів є роздільна здатність знімка з повітря. Крім того, у нашому дослідженні деякі будинки не вдалося точно ідентифікувати на знімках з повітря, оскільки вони були вкриті та оточені деревами та зеленими насадженнями. Незважаючи на ці обмеження, метод за допомогою смартфона все ще пропонував значне вдосконалення порівняно з традиційними методами, особливо для адрес квартир/ОСББ, оскільки більшість автоматизованих методів геокодування не можуть обробляти інформацію на рівні квартир.

Значні зусилля були присвячені вдосконаленню автоматизованого геокодування, і було запропоновано багато методів, включаючи ручне втручання (Чапут та ін., 2002 Голдберг та ін., 2008 Уорд та ін., 2005), повторне геокодування з іншим геокодером (Lovasi та ін., 2007 Жан та ін., 2006), а також внесення або псевдокодування (Boscoe, 2008 Henry and Boscoe, 2008 Strickland та ін, 2007). Однак усі ці методи були зосереджені на покращенні якості просторових даних після збору даних. Запропонований метод за допомогою смартфона інтегрує ручні виправлення на основі аерофотознімків до колекцій даних, тим самим даючи можливість перспективно збирати та кодувати адреси, перевіряти геокодовані дані під час збору даних, що особливо важливо.

Попередні дослідження показали, що рівень помилок становить 10% і відсутність 5% адрес, які повідомляються самостійно, у наборах даних нагляду громадського здоров’я (Zinszer та ін, 2010). Такі помилки та відсутні дані можуть бути спричинені як учасниками, так і адміністративним персоналом. Учасники можуть випадково пропустити або повідомити про неправильну адресу з багатьох причин, таких як проблеми конфіденційності та помилки відкликання. З іншого боку, персонал може допускати помилки при введенні даних та обробці. Важливо, що автоматизований метод геокодування іноді може не виявити таких помилок і навіть призначити помилково геокод. На жаль, важко виявити такі помилки у великих наборах даних, і не існує існуючого інструменту перевірки, щоб ідентифікувати та виправити ці помилки в процесі збору даних. Тому такі помилки практично неможливо виправити після завершення збору даних. However, this proposed smartphone-assisted method can avoid these issues during the process of data collection with participants' involved verification, real-time of geocoding and aerial image/map-assisted real time search. This proposed method can easily be integrated into many data collection systems and so obtain high-quality spatial data. Integrations of this method into data collection systems will transfer the efforts of geocoding from the data collectors to the participants, making it feasible for data collection in large health studies or electronic health records such as vital statistics birth records. It will also allow participants to interact with this geocoding system directly offering an unprecedented use of street maps, satellite images and street views to reduce missing records as well as to improve positional accuracy. Indeed, participants have more local knowledge than GIS technicians and can accurately verify and find the locations of their addresses on maps/aerial images. Therefore, the use of this method for spatial data collection has a great potential with respect to improving spatial data quality.

Several limitations of this study should be noted. First, this is a pilot study that has a relatively small sample size and focused on only one county. Additionally, the smartphone-assisted method was conducted by researchers. Ideally, residents may provide more accurate geocoding information using the system, as they are more familiar with the neighbourhood, especially when the home cannot be directly identified in the image. Furthermore, measurement errors may exist for the reference method using GPS receiver since we were not able to enter the participants' homes.


General Guide for Tax Mapping in New York State

This material has been prepared as a guide to local assessors in the use of a tax map. Definitions of terms in tax mapping are included in the appendix.

A tax map is a special purpose map, accurately drawn to scale showing all the real property parcels within a city, town or village. These maps are used to locate parcels and obtain other information required in assessment work. As changes take place in ownership, size, or shape of the parcels, the tax map system must be updated. 

        Tax Map Preparation and Maintenance

      The initial preparation and continued maintenance of tax maps are the responsibility of the Real Property Tax Service agency of the county or assessor where applicable. The cooperation and assistance of assessors are essential in a successful Tax Mapping Program.

        Tax Map Preparation

      Data which is obtained from state, federal, county and local government departments must be located and analyzed for use in tax map preparation.

      A base tax map is prepared using aerial photographs specifically created under controlled conditions. The aerial photographs clearly show all geographical features such as streets, roads, lakes, streams, railroad and utility lines, as well as property occupancy lines when they are well defined on the ground. Points of reference on the ground will have been prominently marked so as to provide check points on the photography. This photography is used as the foundation for preparing base manuscripts and includes features shown thereon that will assist the plotting of parcels. The base manuscripts are the basic maps from which the final tax map is prepared. All deeds or other instruments of conveyance are examined to determine the ownership of each parcel to be plotted on the maps.

      A tax map is generally drafted on map sheets 30 inches high by 42 inches wide. The parcels are delineated on the tax map using the data obtained through deed research and plotting. Every parcel on a tax map is assigned a parcel number and a coordinate locator number. An index map is prepared showing the area covered by the tax map in a city, town or village. When the tax map is completed, the map sheets may be bound together in sets or otherwise filed by the city, town and village. The original maps remain where the maintenance is to be done. Prints are provided to the assessors. According to the State Board's Rules for the Preparation and Maintenance of Tax Maps for Real Property Assessment and Taxation Administration, the assessor's copies of the tax map are a public record and must be displayed and made available for inspection by the public.

      Once a tax map is completed, it must be kept up-to-date. Revisions are required when there are changes in parcel size or shape. The same data and methods are used during the maintenance process as were used in the original work.

      The formation of new subdivisions generally requires the addition of many new parcels to the tax map. If many new parcels are added, a new map sheet may have to be prepared for that area.

      A tax map is primarily used by local governments to maintain a current inventory of all parcels in a city, town or village.

          Property Identification

        The size, shape and dimensions (or acreage) or a parcel may be found on a tax map. Cross-reference through the parcel number to matching index cards or computer listings provides still other parcel information. The parcel numbering system provides a history of the way parcels are subdivided.

        A tax map reduces the amount of work involved in assessment. Parcels are quickly located and additional information is easily obtained from the cross-reference index file.

        In a reassessment program, tax map parcels are easily grouped on the map for delineation of valuation influences.

        A tax map even simplifies the preparation of the assessment roll itself. Parcel identification numbers on an approved tax map constituted a legal description of a parcel on an assessment roll and are concise and accurate.

        A county tax map covers all the cities, towns and villages in the county. Each set of maps for a city, town and village is complete within itself. Each map sheet of a tax map covers one specific area, called a section. Every section is assigned a section number. The index map shows, and identifies, the areas covered by each of the section maps of that municipality.

        Parcels delineated on a tax map are identified by numbering systems. These numbers constitute a description for each parcel assessed and are used to locate the matching index file data for the parcel. The index file contains important data about the parcel and references to still further information.

                  Tax Map Scales, Symbols, Lines and Dimensions

                Each map has a legend at the bottom of the sheet that explains many of the lines and symbols used on the map. An explanation of some of these items follows:

                  Scales and Dimensions

                Areas with many small parcels are generally plotted using a large scale, such as 1 inch equals 50 feet. Cities and villages are generally mapped at a scale not smaller than 1 inch equals 100 feet. Where the area being mapped contains relatively few small parcels, the scales used are generally 1 inch equals 200 feet or 1 equals 400 feet. Dimensions are given for each boundary of parcels of less that one acre. These dimensions are obtained from property deeds and other records. If the data are not available from these sources, the dimensions are scaled. In this case the dimensions are labeled with an (s) after the dimension.

                Parcels of one acre or more need show only the road frontage dimensions. The parcel acreage must also be given. If the acreage is a calculated value, the acreage figure is followed by a (c). See Exhibit #1 in appendix.

                Lines and symbols are used on the tax map to indicate boundaries and other distinguishing features. The legend shown on each map will explain the lines and symbols being used. A typical legend is shown in Exhibit #2 in appendix. Depending on the mapper or local circumstances, other lines and/or symbols may be employed.

                Parcel numbers and coordinate locator numbers are required for every parcel of property.

                  Parcel Numbers 

                An individual parcel number is assigned to each parcel in the county when the map is prepared.

                  Generation of parcel numbers

                In reading the next two paragraphs, please refer to Exhibits 2, 3A, and 3B in appendix.

                All parcel numbers consist of three basic parts: the section number, the block number, and the lot number.

                The section numbers are based on county modular units. Generally, every county is divided into modular units, 8,000 feet by 12,000 feet. The 12,000 foot dimensions lie along the north and south boundaries and the 8,000 foot dimensions lie along the east and west boundaries of these modular units. These modular units correspond to a map scale of 1" = 400' and will measure 20" x 30" on each section map.

                Each of the modular units is assigned a section number. The numbers start with one and increase consecutively from left to right across each row of modular units in the county starting with the top row. You will note that the example county in Exhibit 3A consists of 43 modular units. You will note also that certain modular units cross town and village lines. Modular unit boundaries do not necessarily coincide with city, town and village boundaries. In Exhibit 3A note also the symbols used for village, town and county boundaries, as taken from Exhibit 2.

                When a scale larger than 1" = 400' is required, the section number is followed by a two-digit suffix number which indicates the scale and the area within the modular unit that is mapped at the larger scale. (Refer to Exhibits 3C and 3D in appendix). Exhibit 3C shows the area covered by the modular unit at larger scales of 1" = 200', 1" = 100', and 1" = 50'. Notice that at 1" = 200' it requires four sections to cover the same area shown at 1" = 400' (at 1" = 100' it requires 16 sections, at 1" = 50' it requires 64 sections). Exhibit 3D shows the actual suffix numbers to be used with the 1" = 400' section number when larger scales of mapping are used.

                Typical section numbers for a county originally divided into 1" = 400' modular units might look like the following:

                 Example Section Numbers
                1" = 400' map: Section 10 10.0
                1" = 200' map: Section 12 12.04
                1" = 100' map: Section 15 15.16
                Portion of Section 15.16 at 1" = 50' 15.68

                Each section can be subdivided into blocks. Up to 99 blocks may be included in a section. Blocks are formed to provide less than 100 parcels in any block. The blocks are numbered consecutively starting with the number 1. The blocks are usually formed using natural boundaries such as roads, rivers, railroads or other prominent features. In many instances, however, arbitrary block boundaries are used.

                Lot numbers are assigned to each parcel in a block starting in the upper left portion of the block. They are numbered consecutively starting with number 1, continuing in a clockwise direction, whenever practicable, around the entire block. A complete parcel number might look like 10.16-1-24. If the map scale was changed to 1" = 50' in that area, the new parcel number might look like 10.68-1-24.

                1. The section number is obtained from the title block in the legend at the bottom of each section map, usually in the right corner.
                2. The block number is usually an encircled number and is placed on the map at about the center of the block. However, check the legend for the correct symbol, as it may vary from mapper to mapper.
                3. The lot number consisting usually of one or two digits is shown within the lot boundaries.

                When parcels are divided, new parcels are formed known as subdivisions. The subdivisions carry the original lot or parcel number, and a suffix starting with the number 1 is added. If part of the parcel, prior to subdivision, has been retained by the original owner, it carries the suffix 1. Where an original parcel is extensively altered, it will be necessary to renumber the parcels. Refer to Exhibit #4 for an example.

                The same general procedure applies to parcels that have been combined, possibly with slight variations.

                A unique number called a coordinator is assigned to each parcel of land within an entire county. By unique, we mean that this number will not be duplicated within a county. This number is not intended for manual use but will be utilized in a computerized environment to help support new valuation and assessing techniques for local governments.

                  Origination

                The mapper generates the coordinate locator number. It is simply a measurement of the parcel's location from a given point added to the constant readings at the given point in the New York Coordinate System.

                The first set of digits shows the final easterly reading. The second shows the final northerly reading. See Exhibit #5.

                The term coordinate locator number means an east reading and a north reading, in feet or meters, taken from the point of origin of the appropriate zone of the New York Coordinate System to the visual center of each land parcel.

                When parcels are subdivided, a new coordinate locator number must be generated for each of the subdivided parcels. Each of the new coordinate locator numbers must be different from the number used for the original parcel. Refer to Exhibit #6 for an example.

                To obtain maximum benefit, a tax map must be used to the greatest extent possible. When this is done, considerable time and effort in all phases of assessing work will be saved. The assessor may wish to have copies of section maps reduced in size for field use. Parcel numbers and coordinate locator numbers are required for every parcel of property. 

                  Location and Shape of Parcels 

                Knowing the location and shape of parcels is a great assistance during any assessing program. Since parcels can be located rapidly from the maps, and further data can be obtained from the associated index system, much valuable time can be saved. The parcels to be assessed may be conveniently grouped for efficient coverage.

                The relationship of parcels surrounding a given parcel is graphically shown on a tax map.

                On grievance day, the tax map is a valuable aid in discussions with taxpayers. The tax map gives a picture of the properties in question and other related parcels.

                A parcel may be located in the cross-reference index files by parcel number or by surname of owner.

                Part of the index system is an index map which shows the coverage of each section map within a city, town or village.

                The index system consists of a series of cross-reference index data files and index maps for each city, town and village. Both tools facilitate locating parcels on the section maps and refer to other related parcel information.

                In some jurisdictions, the cross-reference index data are still manually entered on cross-reference index cards. In this type of setup, the index cards are generally maintained by each assessor and County Real Property Tax Service Agency in two sets: usually one set is filed numerically by parcel number and the other set is filed alphabetically by surname of the owner.

                In a growing number of jurisdictions, the cross-reference index data are captured on IBM cards, magnetic tape or disc, and maintained by the County Real Property Tax Service Office. Computer printouts are supplied to the individual local assessors for their day-to-day use and maintenance. New copies of the computer printouts are supplied periodically as required.

                The index maps serve as a key to locate the various section maps in a municipality.

                          Types of Index Cards (Manual System)

                        In some index card systems there are two identical sets: one filed by parcel number and the other by owner's surname.

                        Other systems use the numerical set as the master cards, containing all information. In such a system, the alphabetical cards merely refer to the matching card by parcel number.

                        Minimum State Board requirements for index cards are given below.

                        The numerical cards should provide for the following:  

                        1. parcel number: section block and lot number.
                        2. coordinate locator number.
                        3. name of the city, town or village
                        4. Physical location of the property, such as street number and name.
                        5. Dimensions and/or acreage.
                        6. Subdivision name, map reference, and lot number.
                        7. If applicable, tract information showing the tract, lot, section, township and range.
                        8. School and special districts.
                        9. Parcel identification that existed prior to the development of the tax map. (The previous identification is essential to an orderly transition from an old system to a new system based on a tax map.)
                        10. Information with respect to the owner includes the following: owner's names, mailing addresses, deed reference.

                        All of this information can be shown on the index cards maintained in numerical sequence if 4 x 6 inch cards are utilized both front and back.

                        Where the alphabetical set of index cards is not a duplicate of the numerical set, a single card may be used to list all properties owned by a single owner. In this case, the following information must be provided.

                        1. Owner's name, with the surname being the prominent feature for filing.
                        2. The complete mailing address of the owner.
                        3. The name of the city, town or village.
                        4. Property address.
                        5. Parcel number.
                        6. Deed reference - Liber and page.
                        7. When the property is sold, there should be room provided on the card to indicate the new owner, the date sold, and the new deed reference.

                        In this type of arrangement, all the minimum State Board requirements for the numerical data are captured and stored in a master computer file. A printout can then be produced automatically, based on either a numerical or alphabetical sequence, because the numerical file duplicates all the information on the alphabetical file. An alphabetical listing, therefore, would list any and all parcels owned by any taxpayer in sequence according to surname, with all the data pertinent thereto.

                        NOTE: The cross-reference data to be captured in також a manual or mechanized systems are those stated in the State Board requirements.

                        Index Maps

                        The index maps for a municipality are at a smaller scale than the individual section maps. On each index map is found the outline of each section map in the municipality with its proper numerical designation. To assist in locating a particular section map, features such as major roads, streets, waterways and railroads are shown.

                        Continued maintenance of the tax map and index system is necessary to keep both sets of records up-to-date. Without continued maintenance, the tax map and index system will rapidly become useless. County tax map systems approved by the State Board are required by statute to be maintained by the county. Prior to completion of a tax map project, the county director of real property tax services will provide assessors will explicit information as to how the tax map maintenance system will operate in their county. The following description is general in nature, pending issuance of specific instructions by the county director of real property tax services.

                        As changes occur in parcel size, shape or number, revision to the tax map and index file becomes necessary. The actual maintenance work is the responsibility of the county, except in a few designated counties where it is the specific responsibility of the individual assessors.

                        The assessors' cooperation and assistance are essential in the maintenance of the tax map as well as in the initial preparation of the tax map.

                        All tax map revisions and additions require changes to be made in the index system, but not all changes in the index system require tax map revisions.

                                  Maintenance System Description

                                  Tax Map Maintenance

                                Any changes in the boundaries of parcels, special or service districts or other features require tax map revision.

                                Parcel numbers are changed whenever parcels are split or new parcels established. It is sometimes necessary to renumber all the parcels in the whole book.

                                Subdivided parcels require new coordinate locator numbers. Each of the new coordinate locator numbers must be different from the number of the original parcel being subdivided. This is true even if the visual center of the remaining parcel is still located within ten feet in either direction of its original position. In this case, the visual center may be adjusted in order to obtain a new coordinate locator number.

                                Acreage calculations required as a result of parcel changes are done in the same manner as required during the original tax map preparation. If the computed acreage and deed acreage are not in substantial agreement, both acreage values are shown on the map.

                                With the addition of many new parcels, it may become necessary to make new larger scale maps. When this is done, new section numbers are generated. All parcels covered by the old maps then receive the new appropriate section number as part of their parcel number.

                                Index systems maintenance consists of revising the information contained on the index file as changes occur. It also requires the addition of new or revised data as new parcels are created.

                                Index file revisions are required when any of the data included on the file become obsolete. This usually occurs whenever any changes are made in the tax map. The index file data for the affected parcels are then revised.

                                New file data must be added to the index file system when new parcels are created.

                                After the tax map and index file are completed for a city, town or village, copies of the tax map and index file will be provided by the county to the local assessor. Revised tax maps or pertinent portions thereof will be furnished by the county to the assessor each year.

                                  Recording Changes

                                Information such as ownership changes and the creation of new parcels will require action by the county tax map maintenance department. These changes will be forwarded to the assessors and they will have to keep their record's current according to the established maintenance system.

                                Changes or corrections may occur that may come to the attention of the assessor in the first instance. In such cases, the assessor must notify the county tax map department of such changes.

                                Tax Maps have become a significant tool for municipalities in New York State. The process of converting the traditional paper tax map to a computerized (automated) tax map is known as a digital conversion. The digital data (maps) have become an important commodity for land-related and Geographic Information Systems (GIS) adopted by many county governments as an approach for gathering, storing and managing such data. Digital (automated) mapping systems facilitate the planning and analysis of a wide variety of data, from emergency response to land valuation. If standardized, the data can be readily exchanged with other departments and systems throughout the municipality and further shared with other governmental agencies outside the municipality. A digital tax map, when linked with the assessment data, can be a great asset to the assessor for establishing property market value.

                                      Selecting a System

                                    Jurisdictions contemplating the development of new mapping systems should investigate the possibility of entering into a consortium with other local governments, utilities, and the private sector. Such a cooperative approach would provide jurisdictions with financial, technological, and managerial assistance.

                                    Adequate time and resources should be allocated to planning, designing, and selecting a system. All potential users should be identified and their needs addressed when choosing or designing a system. It is also important to consider whether the system will be required to communicate with other departments containing land-related or spatial data. A systems analyst or tax map specialist can be helpful in this regard.

                                    A fully automated system that supports interaction between graphics and text information is preferable to a computer-assisted drafting (CAD) system. Computerization of the map data provides the capability to manage, analyze, summarize, and display geographically referenced information (GIS). The GIS facilitates the sharing of data, allowing various users to manipulate and selectively retrieve "layers" of parcel information and to produce composite maps with only the data needed by each. It also eliminates the duplication of effort inherent in separate map systems.

                                    Adequate funding should be provided when converting to an automated mapping system. Costs, capability, and conversion time should be evaluated. Costs of hardware and software usually account for one-fifth or less of the total project cost. Data acquisition and conversion are the major expenses and their costs will vary, depending on the quality of the resource materials and on the density of the area to be mapped. When municipalities work together to develop an automated mapping system, the costs of implementation and maintenance can be shared by all users.

                                    The two primary methods of converting tax maps to a digital format are scanning and manual digitizing:

                                    1. Scanning-process whereby paper maps are passed through a drum-like electronic scanner to capture an entire sheet of features with the output creating a raster image of the map. The raster image is registered or oriented to the coordinate system desired and software is utilized to convert lines, text or symbols to a vector format. Scanning data is faster than manual digitizing, especially for maps with a lot of line work, but the maps must be carefully prepared. Scanners are extremely sensitive to any marks, lines or text that are not part of the map coverage, but generally very cost effective.
                                    2. Manual Digitizing-process whereby paper maps are placed on an electronic digitizing board and the operator converts the spatial features on a map into a digital format. Points, lines and area features that compose a map are converted into x, y coordinates. Text, symbols and other detailed features are captured by utilizing computer aid design (CAD) software. In most counties manual digitizing is the preferred method of capture because the operator can make decisions and control the output when discrepancies occur between sheets.

                                    Digital tax maps should be continually maintained by qualified technicians. Digital maps represent a substantial capital investment, which is lost unless all changes and corrections are made on a current basis. Map maintenance involves recording description changes, parcel corrections from new and more accurate survey data, and most importantly notifying tax map users and assessors of these changes. For digital or computerized map data a backup procedure should be in place in case of computer failures.

                                    Excerpts taken from International Association of Assessors Officers (IAAO) "Standard on Cadastral Maps and Parcel Identifiers" January 1988.


                                    Pre-Processing

                                    In order to aid visual interpretation, visual appearance of the objects in the image can be improved by image enhancement techniques such as grey level stretching to improve the contrast and spatial filtering for enhancing the edges. An example of an enhancement procedure is shown here.

                                    Multispectral SPOT image of the same area shown in a previous section, but acquired at a later date. Radiometric and geometric corrections have been done. The image has also been transformed to conform to a certain map projection (UTM projection). This image is displayed without any further enhancement.

                                    In the above unenhanced image, a bluish tint can be seen all-over the image, producing a hazy apapearance. This hazy appearance is due to scattering of sunlight by atmosphere into the field of view of the sensor. This effect also degrades the contrast between different landcovers.

                                    It is useful to examine the image Histograms before performing any image enhancement. The x-axis of the histogram is the range of the available digital numbers, i.e. 0 to 255. The y-axis is the number of pixels in the image having a given digital number. The histograms of the three bands of this image is shown in the following figures.

                                    Histogram of the XS3 (near infrared) band (displayed in red).

                                    Histogram of the XS2 (red) band (displayed in green).

                                    Histogram of the XS1 (green) band (displayed in blue).

                                    Note that the minimum digital number for each band is not zero. Each histogram is shifted to the right by a certain amount. This shift is due to the atmospheric scattering component adding to the actual radiation reflected from the ground. The shift is particular large for the XS1 band compared to the other two bands due to the higher contribution from Rayleigh scattering for the shorter wavelength.

                                    The maximum digital number of each band is also not 255. The sensor's gain factor has been adjusted to anticipate any possibility of encountering a very bright object. Hence, most of the pixels in the image have digital numbers well below the maximum value of 255.

                                    The image can be enhanced by a simple linear grey-level stretching. In this method, a level threshold value is chosen so that all pixel values below this threshold are mapped to zero. An upper threshold value is also chosen so that all pixel values above this threshold are mapped to 255. All other pixel values are linearly interpolated to lie between 0 and 255. The lower and upper thresholds are usually chosen to be values close to the minimum and maximum pixel values of the image. Grey-Level Transformation Table is shown in the following graph.



                                    Grey-Level Transformation Table for performing linear grey level stretching
                                    of the three bands of the image. Red line: XS3 band Green line: XS2 band
                                    Blue line: XS1 band.

                                    The result of applying the linear stretch is shown in the following image. Note that the hazy appearance has generally been removed, except for some parts near to the top of the image. The contrast between different features has been improved.

                                    Multispectral SPOT image after enhancement by a simple linear greylevel stretching.


                                    Подяки

                                    [44] This work was conducted as part of the Ecological Consequences of Altered Hydrological Regimes Working Group supported by the National Center for Ecological Analysis and Synthesis, a Center funded by NSF (grant DEB-94-21535), the University of California-Santa Barbara, the California Resources Agency, and the California Environmental Protection Agency. Support for this research was provided by the U.S. Environmental Protection Agency as part of the Water and Watersheds Program (EPA grant R828012). The authors thank three anonymous reviewers for their comments on an earlier draft of this manuscript. The authors also acknowledge the Maryland Geological Survey for the use of their historical aerial photographs and the Maryland Department of Planning for the use of their MdProperty View and Land Use/Land Cover data (available at http://www.op.state.md.us/data/mdview.htm).

                                    Назва файлу Опис
                                    wrcr9587-sup-0001-tab01.txtplain text document, 485 B Tab-delimited Table 1.
                                    wrcr9587-sup-0002-tab02.txtplain text document, 1.4 KB Tab-delimited Table 2.
                                    wrcr9587-sup-0003-tab03.txtplain text document, 689 B Tab-delimited Table 3.
                                    wrcr9587-sup-0004-tab04.txtplain text document, 834 B Tab-delimited Table 4.
                                    wrcr9587-sup-0005-tab05.txtplain text document, 1 KB Tab-delimited Table 5.
                                    wrcr9587-sup-0006-tab06.txtplain text document, 913 B Tab-delimited Table 6.

                                    Зверніть увагу: видавець не несе відповідальності за зміст або функціональність будь -якої допоміжної інформації, наданої авторами. Будь -які запити (крім відсутнього вмісту) слід направляти до відповідного автора статті.


                                    Automated correction of parcel geometry based on area measure? - Геоінформаційні системи

                                    For more information about these courses, see the Department of Geomatics: schulich.ucalgary.ca/geomatics.

                                    Following are the graduate courses normally offered in the Department. Additional courses are also offered by visiting international lecturers. Please refer to the Department website (geomatics.ucalgary.ca) for current course listings.

                                    An introduction to environmental earth observation systems in particular to satellite platforms. Topics include: discussion of physical principles, including governing equations imaging system geometries radiometric corrections, including calibration and atmospheric correction spatial filtering for noise removal and information extraction geometric corrections, including rectification and registration fusion of multi-dimensional datasets (i.e., multispectral, multi-temporal, multi-resolution, and point-source ground data) and application of satellite images in addressing selected environmental issues.

                                    Overview of the fundamental concepts, approaches, techniques, and applications in the field of Geocomputation. Topics being discussed include Geocomputation, Computational intelligence, Complex Systems theory, Cellular automata modelling, Multi-agent system modelling, Calibration and validation of dynamic models, Scale, Artificial neural network, Data mining and knowledge discovery, Geovisualization, and Post-normal science. Individual projects involving the application of Geocomputational techniques and models are conducted.


                                    Подивіться відео: 13. Otomatik Düzeltme