Більше

Буфер не відображається на карті?

Буфер не відображається на карті?


Як ви можете бачити на знімку екрану нижче, я намагаюся створити 3-кілометровий буфер навколо доріг. Після натискання кнопки «ОК» буфер успішно створюється та додається до змісту, але на фактичній карті нічого не відображається і не змінюється.

Хто-небудь може мені допомогти з цим?


Запустивши інструмент "Буфер", ви надаєте робочій області значення "Клас вихідних функцій" за замовчуваннямC: Users Cezar_ka Documents Default.gdbтож ви зможете скористатися вікном каталогу, щоб знайти вашуДороги_Буфер2клас функцій, щоб перетягнути його на свою карту (або Зміст).

Моєю рекомендацією було б вибрати конкретну робочу область для ваших результатів, а не дозволяти її за замовчуванням.

З вашого зображення я не бачу, чи відсутні створені буфери, або просто за діалоговим вікном інструменту, але я пропоную скористатися функцією Збільшити до шару, щоб переконатися, що буфери десь існують.

Це може бути проблемою систем координат, тому перевірте Властивості вашого кадру даних, щоб побачити, чи всі шари мають однакову систему координат. Їм цього не потрібно, але якщо вони не малюють в одному просторі, це говорить про те, що на одному або декількох з них може бути визначена неправильна система координат.

Щоб спростити вашу проблему, запустіть нову порожню карту і працюйте лише з кількома шарами, поки ви це розберете.

Якщо при спробі перетягування на карту або зміст на карті нічого не відображається, але ви отримуєте таке повідомлення про помилку:

у наступних джерелах даних, які ви додали, відсутня просторова довідкова інформація. Ці дані можна отримати в ArcMap, але не можна спроектувати

потім перегляньте файли САПР геореференцій та створення бази геоданих, де правильна порада - використовувати Project Define для застосування до неї системи координат. Буфери, що не мають системи координат, свідчать про те, що клас об’єктів, з якого вони були створені, також не виправляв цього, а потім просто буферував знову.


Дослідіть місцевість дослідницьких методів, прочитайте визначення ключової термінології та знайдіть вміст, що стосується вашої подорожі методами дослідження

Будь-ласка, увійдіть в автентифіковану установу або увійдіть у свій профіль учасника, щоб отримати доступ до функції електронної пошти.

Карта методів розроблена, щоб допомогти вам зрозуміти взаємозв'язок між поняттями методів.

Зелене коло посередині показує термін, який переглядається. Визначення кожного терміна показано вгорі разом із посиланням для перегляду вмісту на цю тему. Зліва від методу - більш широкі терміни, а праворуч - вужчі.

Натискання на термін робить цей термін центральним методом, відображаючи його в зеленому колі. Пов'язані терміни, які не є ширшими та вужчими, наведені нижче. Натискання на більш широкі, вузькі або пов’язані з ними терміни кола розширює їх, щоб показати всі ці методи.

Історію термінів, які ви нещодавно переглядали, можна знайти внизу сторінки.


Геоінформаційні системи (ГІС)

ГІС (Географічна інформаційна система) - це система для управління, аналізу та відображення географічних знань, яка представлена ​​за допомогою ряду наборів інформації, таких як шари карт, набори географічних даних, моделі обробки та робочого потоку, моделі даних та метадані (дані про дані). ГІС може виробляти інформацію, яка відповідає на конкретні запитання і дозволяє вам ділитися цією інформацією з іншими. Візуалізуючи взаємозв'язки, зв'язки та закономірності в даних, ви можете приймати обгрунтовані рішення та підвищувати ефективність у всій організації. Основними елементами ГІС є: програмне забезпечення, обладнання, дані, процедури та люди. Якщо якийсь із цих елементів відсутній або недостатньо підтримується, ГІС не працюватиме належним чином.

Enterprise GIS - це інтегрована багатовідомча система компонентів, яка використовується для збору, організації, аналізу, візуалізації та розповсюдження географічної інформації за допомогою архітектури розподіленої мережі.

Серед багатьох можливостей та переваг ГІС підприємств може впорядкувати робочі процеси, інтегрувати дані та системи, зменшити дублювання зусиль та даних, забезпечити швидке реагування на нові вимоги та найкращим чином використати просторові інвестиції організації в технологію. Це також допомагає організації управляти та захищати свої просторові дані та технологічні активи.

Офіс ГІС округу Вашингтон - це корпоративний ГІС-центр для уряду округу Вашингтон. Він підтримує всі інші підрозділи, які мають власний персонал ГІС, і ті менші, які не мають співробітників ГІС. Він встановлює місію - бачення - цілі - та цілі для ГІС на рівні округу. Він також визначає пріоритети та напрямки, дає приклад управління даними та керує очікуваннями. Він координує політику та забезпечує якість завдяки встановленню стандартів.

Управління ГІС координує з іншими урядами та відомствами всіх рівнів, місцевими, штатними та федеральними у справах, пов'язаних з ГІС, а також з некомерційними організаціями. Він формує та виконує Меморандум про взаєморозуміння та подає заявки на гранти та адмініструє їх. Він інформує державний та приватний сектор про наявні дані та послуги. Він підтримує ліцензії на програмне забезпечення для ГІС та організовує навчання, керує засіданнями окружних груп користувачів, комітетом з ГІС місцевих громад та виконавчим керівним комітетом.

Офіс ГІС працює над отримання додаткових даних з різних джерел. Він підтримує базу даних шарів ГІС та управляє сервером, що надає дані працівникам округу. Це контактна точка для всіх, хто бажає отримати ліцензовані дані ГІС, інженерно-геодезичного співтовариства, широкої громадськості, інших державних установ або некомерційних організацій. Він також створює та підтримує загальнодоступну та внутрішньомережеву веб-карту.


Вибрані книги та журнали ГІС

ГІС: Вступ до технологій картографування Патріка Мак-Хаффі, Сунсуна Хванга та Кассі Фоллетт (2019)
Електронна книга

Принципи географічних інформаційних систем П.А. Берроу, Рейчел Макдоннелл та Крістофер Д. Ллойд (2015)

ESRI щороку публікує великий обсяг назв про ГІС, деякі технічні та орієнтовані на програмне забезпечення, що виробляється ESRI, а інші чудово проілюстровані та демонструють коло питань, відповідей та проблем, що вирішуються за допомогою ГІС

Книга карт ESRI
Щорічна книга, де демонструються проекти, виконані за допомогою програмного забезпечення ESRI


ГІС та картографування

Геоінформаційні системи або G.I.S. відображаються дані повітових доріг, адреси, податкові посилки та муніципальні межі. ГІС може відображати багато різних видів даних на одній карті, що дозволяє аналізувати закономірності та взаємозв'язки. Що ще важливіше, дані ГІС можна придбати для загального користування.

Геоінформаційні системи (ГІС) використовуються для створення, підтримки та відображення цифрових даних або інформації, пов’язаної з географічним положенням на поверхні Землі. Однією з багатьох переваг використання ГІС-програмного забезпечення для відображення даних є можливість відображати графічну інформацію про земну поверхню шарами, як ніби дані складаються одна на одну. Наприклад, шар, що відображає місцеві дороги, є найкращим прикладом шару, який буде відображатися на базовій карті географічного розташування. Базові карти - це, як правило, аерофотознімки або топологічні карти рельєфу. Отже, коли ви уявляєте, що інформація про місцеві дороги відображається як & # 8220шар & # 8221 рядків поверх аерофотозйомок округу Вайомінг, ви можете почати розуміти концепцію ГІС для багатьох цілей.

Набори даних ГІС для продажу

Будь ласка, заповніть нижченаведену форму та поверніть форму разом із оплатою за обробку.

Запитуйте нову адресу

Будь ласка, заповніть форму нижче & # 8220запит на адресу 911 і # 8221 та поверніть для обробки.


Округи та міста, що розміщують на карті прийняття ГІС

Прийняття геоінформаційної системи (ГІС) прискорилося в Каліфорнії, особливо в містах та урядах.

"Візуалізація даних - це те, що робить ГІС-платформу настільки привабливою для цих хлопців", - сказала Трейсі Вілсон, національний директор урядових рішень Digital Map Products Inc. ". Ви маєте справу з багатьма людьми, які п'ять років тому бігали буфер обміну, і тепер їм доручають піти з планшетом. Вони повинні вивчати технології, щоб робити свою роботу ".

Наявність програмного забезпечення, яке вже доступне і працює на цьому планшеті, полегшує роботу представників уряду, сказала вона Techwire в інтерв’ю.

«Візуалізація - це світ, в якому ми живемо зараз. Ви не тільки можете користуватися планшетом, а планшет знає, де ви стоїте, ви можете пов’язати всі ці дуже важливі атрибути даних. Платформа ГІС дозволяє вам, як державному органу, розміщувати всю цю інформацію у візуальному інструменті на основі місцезнаходження », - сказала Вілсон, додавши, що її компанія співпрацює з більш ніж десятком державних установ.

Деякі округи, такі як Ріверсайд, почали включати дані ГІС у системи оподаткування майна.

У місті Сан-Хосе є кілька "проектів, які вдосконалюються або підтримуються даними або інструментами ГІС", - сказав Метт Лоеш, старший інженер-будівельник міста. Techwire в електронному листі.

Місто переглядає адреси перепису США та включає дані ГІС у проекти капітального вдосконалення. Карти послуг та споруд, доступних мешканцям, також базуються на даних ГІС.

Міністерство транспорту Каліфорнії (Кальтранс) застосувало технологію 25 років тому для "майже всіх операційних сфер діяльності", - заявила представник громадської інформації Анжела Дапрато.

"Caltrans давно інвестував у ліцензування ГІС і продовжує використовувати ці ліцензії для кількох проектів", - написав Дапрато Techwire. Вони становлять „приблизно 1500 доларів за ліцензію на настільний комп’ютер і 45000 доларів за ліцензію на сервер / веб-ГІС за цінами на GovOps CMAS. Витрати на використання ГІС різняться залежно від того, чи здійснюється проект за допомогою настільних, мобільних чи веб-інструментів ГІС, а також від розміру проекту ".

Caltrans використовує інструмент для планування перевезень та реалізації проектів, управління активами та охороною навколишнього середовища, а також інспекцій інфраструктури.

"В даний час Caltrans використовує ГІС-технологію як платформу для співпраці для покращення обміну відкритими даними зі своїми штатними, місцевими та федеральними діловими партнерами, а також громадськістю, що подорожує", - написав Дапрато.

Калтранс розгорнув додаток після прийняття Закону про ремонт та відповідальність доріг 2017 року (SB1), який базується на відображенні ГІС. Додаток дозволяє каліфорнійцям відстежувати, куди витрачається дохід SB1.

"Візуалізація даних на картографічній платформі ефективно повідомляє про місцезнаходження транспортних активів, проектів та подій, таких як виявлення інцидентів або заторів у порівнянні з традиційною електронною таблицею або форматом звіту", - написав Дапрато.

Державні структури можуть включати ГІС у свої рішення, оскільки це допомагає з даними:

  • Валюта - легко оновлювати інформацію
  • Візуалізація - просторове відображення інформації, доступна чи ні адреса, часто використовується для розгортання мобільних послуг / бездомних
  • Інтеграція - збирайте дані з багатьох джерел
  • Збір - мінімізація кількості полів для заповнення під час перевірок, збору даних
  • Розгортання - завантаження інформації один раз і оновлення в режимі реального часу на декількох платформах
  • Співпраця - управління даними між людьми та відділами для великих проектів
  • Прозорість - публікація вказівником і клацанням миттєво робить інформацію загальнодоступною

"Великі дані не повинні бути великою проблемою, тому що ГІС-платформа дозволяє залучити їх і змусити їх працювати незалежно від того, що ви намагаєтеся зробити", - сказав Вілсон.


Географічні інформаційні системи та наука про місцезнаходження

З 1970-х років галузь географічних інформаційних систем (ГІС) перетворилася на зрілу область досліджень та застосувань, що включає ряд академічних галузей, включаючи географію, будівельне будівництво, комп'ютерні науки, планування землекористування та екологічні науки. ГІС може підтримувати широкий спектр просторових запитів, які можуть бути використані для підтримки вивчення місцезнаходження. ГІС відіграватиме значну роль у майбутній розробці та застосуванні моделі місцезнаходження. Ми розглядаємо існуючі роботи, які формують взаємозв'язок між ГІС та Наукою про місцезнаходження, та обговорюємо деякі потенційні галузі досліджень, що стосуються як ГІС, так і Науки про місцезнаходження.

Сфера застосування та призначення

Протягом останніх 30 років відбулося багато подій в аналізі просторових даних, просторовому зберіганні та пошуку даних та картографуванні. Багато з цих подій відбулися в галузі географічної інформатики. Зараз програмне забезпечення географічних інформаційних систем підтримує багато елементарних та вдосконалених просторових аналітичних підходів, включаючи виготовлення високоякісних карт. ГІС матиме значний вплив на галузь Науки про місце розташування з точки зору застосування моделі та розробки моделі. Мета цієї роботи - дослідити взаємозв'язок між галуззю Наука про місцезнаходження та ГІС.


Якщо кодування не вказано, повертається необроблений буфер.

Що може пояснити & ltBuffer. & gt. Вкажіть дійсне кодування, наприклад utf-8, як другий параметр після імені файлу. Як от,

В основному, потрібно вказати кодування.

Це піднімається високо в Google, тому я хотів би додати трохи контекстуальної інформації про оригінальне запитання (наголос на моєму):

Чому чи повертає Node.js 'fs.readFile () буфер замість рядка?

Оскільки файли не завжди є текстовими

Навіть якщо ти як це знає програміст: Node не уявляє, що знаходиться у файлі, який ви намагаєтесь прочитати. Це може бути текстовий файл, але це може бути так само ZIP-архів або зображення JPG - Node не знає.

Оскільки читати текстові файли досить складно

Навіть якщо Node знав він повинен був прочитати текстовий файл, він все одно не мав би уявлення, яке кодування символів використовується (тобто як байти у файлі перетворюються на читабельні символи), оскільки саме кодування символів не зберігається у файлі.

Є способи з більшою чи меншою впевненістю вгадувати кодування символів текстових файлів (так роблять текстові редактори при відкритті файлу), але зазвичай ви не хочете, щоб ваш код покладався на здогадки без вашої чіткої інструкції.

Буфери на допомогу!

Отож, оскільки він не знає і не може знати всіх цих деталей, Node просто читає байт файлу за байтом, не припускаючи нічого про його вміст.

І ось що повертається буфер: нерегульований контейнер для необроблених байтів у файлі. Як слід інтерпретувати ці байти, вирішувати вам як розробнику.


Буфер не відображається на карті? - Геоінформаційні системи

Авторське право та копія 2014 року авторами та Scientific Research Publishing Inc.

Ця робота ліцензована відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution International (CC BY).

Отримано 14 серпня 2014 р. Переглянутий 10 вересня 2014 р. Прийнято 5 жовтня 2014 р

Важлива інформація, яка стосується надзвичайних ситуацій та реагування на них, часто поширюється на численних веб-сайтах. У разі такої катастрофи, як землетрус, швидкий доступ до такої інформації є критичним. У такі моменти широкій громадськості зазвичай важко переходити через численні сайти, щоб отримати та інтегрувати інформацію, і це може серйозно вплинути на нашу здатність приймати критичні рішення вчасно. Звичайні землетрусні затримки часто не мають відповідної інформації, як-от місця першого реагування та маршрути до важливих об’єктів (наприклад, лікарні та пожежні станції), які можуть врятувати важливий час та життя. Щоб вирішити проблеми, ми розробили прототип інформаційного масиву землетрусів. Цей прототип демонструє підхід комбінування для забезпечення веб-візуалізації моніторингу землетрусів у реальному часі та додаткової інформації, таких як стан дорожнього руху, розташування важливих об'єктів та маршрут до них. Він також пропонує користувачам можливість повідомляти про місцеві умови. Таким чином, користувачі можуть краще інтегрувати інформацію з різних джерел поблизу реального часу, отримувати кращу ситуаційну обізнаність та приймати розумніші зважені критичні рішення.

CyberGIS, природні небезпеки, соціальні медіа, продуктивність, CloudGIS

Такі стихійні лиха, як землетруси, часто вражають несподівано і залишають громадськість нездатною вирішити ситуацію. Більшість досліджень землетрусів [1] [2] показали, що люди часто панікують безпосередньо після події. Саме в цей час потрібно приймати швидкі та обґрунтовані рішення. Тоді фрагменти інформації стають доступними на багатьох веб-сайтах [3]. Для громадськості розібратися в ситуації та докласти зусиль, щоб скласти всю цю інформацію, еквівалентно складанню надзвичайно складної головоломки з частинками, розкиданими по всій кімнаті, а деякі з них навіть відсутні. Такі проблеми, як зміна формату, відмінності в прогнозах, застарілий вміст та відсутність синхронізації, часто становлять непереборні виклики для широкої громадськості.

У серпні 2011 року землетрус стався в Північній Вірджинії силою 5,8 бала та епіцентром у п'яти милях на південний захід від Мінеральних джерел та залишив його сліди по всьому східному узбережжю. З огляду на рідкісні землетруси на східному узбережжі США, цей породжує високий рівень тривоги, і широка громадськість поспішала в Інтернет за інформацією. Хоча більшість завантажували інформацію, багато хто також робив свій внесок, публікуючи розповіді, пов’язані з подіями, на різноманітних платформах. Найбільш примітним є те, що Twitter активно використовували користувачі соціальних мереж, які виконували функції гібридних сейсмографів для повідомлення про подію [4] [5]. Це представляє альтернативний тип добровільного вмісту, який також називають географічною інформацією навколишнього середовища (AGI) [6], який доповнює та розширює добровільну географічну інформацію (VGI). Цей вміст, внесений натовпом, виявився дуже цінним під час стихійних лих, таких як землетрус у Гаїті [7], повені в Червоній річці [8] та дикі пожежі в Санта-Барбарі [9].

Зіткнувшись з катастрофами, такими як землетруси, які зачіпають великі географічні райони, датчики реального часу можуть бути включені в середовище ГІС для підвищення обізнаності про ситуацію. З розвитком Інтернету 2.0 збільшилось число підключених до Мережі датчиків, що забезпечують дані в режимі реального часу, які живлять Інтернет величезними обсягами інформації. Урядові установи, такі як USGS та NOAA, проводять карти катастроф та розповсюджують дані про пожежі та землетруси в реальному часі серед широкої громадськості [10]. Для управління надзвичайними ситуаціями технології ГІС можуть бути використані для пом'якшення наслідків, готовності, реагування та відновлення [11].

Землетруси відбуваються внаслідок раптового виділення енергії в земній корі. Вони є свідченням тектонічної активності і виникають, коли тектонічне напруження знімається при русі гірських порід вздовж розлому [12]. Спостерігачі та вчені збирають інформацію про землетруси, такі як рівень інтенсивності, відмічаючи збитки та досвід мешканців під час землетрусу. Публікації в Інтернеті людей також використовувались для оцінки наслідків землетрусу [13]. ГІС особливо підходить для реагування на надзвичайні ситуації, оскільки вона забезпечує кращий погляд на вплив події та розподіл ресурсів, доступних для реагування на умови після події. Це дозволяє кінцевим користувачам вибирати дані, необхідні для аналізу, виявляти просторові закономірності, вирішувати проблеми розподілу ресурсів та приймати обґрунтовані просторові рішення [14]. Наприклад, після землетрусу магнітудою 7,0 ГІС було використано для відповіді на запитання, наприклад, де шукати жертв та куди слід призначити рятувальні групи [15].

Для інтеграції розподіленого веб-вмісту ми використовуємо рішення WebGIS, які використовують такі мови, як JavaEE (Java Enterprise Edition), Servlet, технології JSP для розробки додатків та працюють на веб-сервері, такому як сервер Tomcat. Дані між клієнтом і сервером можуть обмінюватися за допомогою різних форматів, серед популярних - XML ​​(розширювана мова розмітки) та JSON (JavaScript Object Notation). Веб-служби, що дозволяють іншим програмам здійснювати виклик, зазвичай відповідають у форматі XML або JSON, що дозволяє програмам проводити синтаксичний аналіз. Дві популярні веб-служби включають SOAP та REST: 1) SOAP (Простий протокол доступу до об’єктів) використовує структурований або інкапсульований XML для обміну інформацією. Складно побудувати та проаналізувати, отже переважно HTTP. 2) Введено REST (Репрезентативний перенос стану), який може бути реалізований на основі HTTP, де клієнт надсилає всі параметри в URL-адресі запиту. Клієнти зазвичай використовують веб-сервіси, такі як гео браузери, такі як Google Maps, Bing Maps, щоб створити спеціальні програми [16].

З розвитком Web 2.0 збільшилось число підключених до Мережі датчиків, що забезпечують набори даних у режимі реального часу. WebGIS пропонує такі функції, як візуалізація великих обсягів даних ГІС, і можливий їх аналіз [17]. Інструмент WebGIS може бути використаний для візуалізації та аналізу складних змінних та моделей, таких як кліматичні дані [18] [19]. Веб-проекти картографування, такі як Wikimapia та Open Street Map, дозволяють користувачам збирати геопросторову інформацію [20]. WebGIS також забезпечує платформу для розповсюдження геопросторової інформації, веб-сайти, такі як ArcGIS.com, дозволяють користувачам завантажувати дані та користуватися його веб-службами. Наявність інформації через WebGIS та формат відкритих даних дозволяє нам інтегрувати безліч джерел даних, щоб забезпечити вичерпну просторову інформацію про підтримку прийняття рішень за допомогою змішувачів. Змішання у веб-додатках відноситься до практичного підходу, що поєднує існуючі елементи для створення вдосконалених функціональних можливостей безперебійною взаємодією [21]. Подібно до того, як музичний ді-джей змішує більше однієї пісні, користувачі можуть змішувати дані з кількох веб-сайтів [22] [23].

Змішання можна здійснювати як на стороні сервера, так і на стороні браузера: [21] Змішання на стороні сервера використовувались у всіх змішувачах до 2005 року. Вони мають потужне програмне та апаратне забезпечення та включають складне програмування на стороні сервера. Вони також трудомісткі через час, необхідний для розробки та розгортання. Змішання на стороні браузера функціонують завдяки обробці на клієнтському комп'ютері. Вони використовують відповідні веб-сервіси та технології, такі як JavaScript, AJAX та XML. Деякі веб-сайти надають дані за допомогою JavaScript, який використовується змішувачами на стороні браузера. Інші картографічні компанії надають карти та послуги за допомогою API JavaScript. Ці API прості у використанні і не передбачають складного програмування. Браузери можуть використовувати веб-сервіси у формі служб RESTful та SOAP.

Використання величезної кількості неструктурованого вмісту в Інтернеті може бути складним [17]. Вміст, що надсилається в змішувачі, може бути двох типів: із API або без нього. Змішування, які використовують служби API, REST та SOAP, відносно прості в побудові, і їх часто створюють аматори [17] [23]. Легкість, з якою їх можна створити, спонукала до розробки великої різноманітності змішувань від простих мішапів, що включають прості динамічні дані, до великих мішапів, що використовують великі дані. Існував великий інтерес до кризових змішувань, оскільки їх часто використовують для опису неогеографічних практик [24]. Під час криз необхідні своєчасні рішення. Автоматизована система візуалізації може забезпечити підвищену ситуаційну обізнаність осіб, які приймають рішення після або під час катастрофи, і може допомогти їм прийняти кращі просторові рішення [25] [26]. Візуалізація цієї комбінованої інформації з комбінованого пакету не тільки дозволяє особам, що приймають рішення, бачити те, чого вони раніше ніколи не бачили, але також допомагає їм швидко приймати розумні рішення. Отже, ми дослідили, як змішувач може бути використаний для інтеграції просторової інформації для реагування на надзвичайні ситуації під час землетрусу.

2.1. Розширений Інтернет-додаток

Починаючи з 1990-х років, веб-інтерфейси розробляються з такими функціями, як мультимедіа та анімація, що покращує задоволеність користувачів і забезпечує користувальницький досвід, подібний до настільних додатків [27]. Додатки Ajax використовують асинхронний кулуарний зв'язок, щоб забезпечити плавну взаємодію під час використання графічних інтерфейсів користувача. API на стороні браузера роблять веб-додаток швидким, цікавим та простим у використанні. Багаті технології Інтернет-додатків можуть бути використані, щоб допомогти користувачам легко отримати необхідні геопросторові ресурси [28]. Вони дозволяють користувачам вибирати різні варіанти, все на одній сторінці. Завдання виконуються на вимогу, таким чином усуваючи необхідність проходити кілька етапів та перезавантажувати сторінки. Багаті Інтернет-технології також вигідні розробникам, оскільки їх легко побудувати, що зменшує час та витрати на розробку.

Кожен міш по-своєму унікальний, однак більшість нинішніх землетрусних осередків зосереджуються на повідомленні місця, сили та часу землетрусу. Існує багато змішувачів із відповідними функціональними можливостями, такими як

& middot AEGIS, розширений надзвичайний ГІС, відстежує та картографує місце та стан надзвичайних ситуацій, знаходить жертви та персонал, що реагує на надзвичайні ситуації, та відстежує інші фактори, які можуть вплинути на аварійне реагування [21].

& middot USGS [29] має програму небезпеки землетрусів для зменшення втрат від землетрусів у США [30]. Змішання USGS пропонує перегляд та моніторинг землетрусів, які сталися за останні 24 години та були сильнішими за 2,5.

& middot Угорська національна асоціація радіосигналізації та інформаційних комунікацій [31] керує Службою інформації про надзвичайні ситуації та катастрофи (EDIS) як важливий ресурс для мандрівників для отримання інформації про такі небезпеки, як лісові пожежі, землетруси, тропічні шторми та спалахи хвороб.

& middot IRIS Browser Browser [32] дозволяє громадськості знаходити землетруси в будь-якій частині земної кулі, а потім імпортувати цю інформацію до інтегрованого переглядача даних GEON (IDV), де гіпоцентри можна візуалізувати у трьох вимірах.

& middot Rapid Earthquake View [33] дозволяє переглядати та контролювати нещодавні землетруси та отримати доступ до сейсмограм із станцій сейсмографів по всьому світу.

& middot Карта реальних землетрусів [5] показує землетруси за останні 24 години. Цей змішувач використовує географічний фрейм Google Map для базової карти, а веб-сервіси його подачі отримуються з трьох різних джерел.

& middot ESRI має подібну Карту громадської інформації щодо землетрусів [34], яка показує землетруси за останні 90 днів, населення в постраждалій зоні та карту тремтіння.

Нанесення на карту тисяч маркерів є обчислювальним завданням і, отже, може призвести до погіршення досвіду. Кластеризація на основі сітки [35] була використана для обмеження маркерів, відтворених на карті. Це спрацювало, розділивши карту на квадрати певного розміру, а потім згрупувавши маркери в кожен квадрат сітки. Цей багатий і цікавий досвід користувачів може не тільки підвищити продуктивність, але й забезпечити краще задоволення користувачів.

Посвідчивши необхідність інтеграції інформації для прийняття рішень після землетрусу та зрілість відповідних технологій, ми пропонуємо механізм змішування та представляємо прототип для демонстрації його потенціалу. Розділ 3 представляє архітектуру дизайну. Розділ 4 обговорює реалізацію. Розділ 5 демонструє систему через кілька сценаріїв. Розділ 6 завершує та обговорює майбутні дослідження.

3. Проектування та архітектура системи

Система розроблена з архітектурою (Рисунок 1), що включає сервер додатків, базу даних, клієнт, потокові канали, введення VGI та використання карт Google.

& middot Клієнтська програма: Додаток було розроблено в рамках веб-клієнта, інтегруючи CSS, JavaScript та додаткові набори інструментів, як Dojo, для забезпечення кращої взаємодії з користувачем. Він використовує браузерний API, такий як Google Maps API, який забезпечує географічний фрейм для базової карти, Google Traffic API, який використовується для отримання реальних умов руху, та Google Directions API, який використовується для забезпечення маршрутизації до основних об'єктів протягом двадцяти мильний буфер. Карти Google споживають RESTful веб-сервіси від USGS у форматі GeoJSON (рис. 2). Користувач також може надати інформацію, заповнивши форму, що описує землетрус та повідомляє про події поблизу. Коли користувач надсилає запит URL-адреси на локальний сервер Tomcat, він підключається до веб-служб, отримує відповідь і відображає HTML. Браузер інтерпретує цю розмітку HTML і відображає її у формі, зрозумілій для клієнта. Користувач також може вибрати засоби першого реагування, такі як центри аварійних операцій, пожежні станції, поліцейські станції та медичні заклади, які він хотів би переглянути, і направити їх до закладів в межах 20-мильного буфера. Він може вибрати опцію для перегляду реальних умов руху навколо нього. Користувач може також надавати дані VGI за допомогою форми, що описує землетрус та повідомляє про події навколо нього.

& middot Серверна сторона: Такі операції, як читання або запис у базу даних, синтаксичний аналіз даних або веб-обмін, потрібно виконувати на сервері Tomcat. Ці операції складні і виконуються на стороні сервера за допомогою потужних мов програмування на стороні сервера, таких як Java. Поточні канали отримуються з сервера USGS.

Малюнок 2. Веб-служба в стилі REST, запит у вигляді URL-адреси та відповіді у форматі JSON.

& база даних middot: Такі дані, як вхідні дані VGI та інформація про основні споруди (наприклад, центри надзвичайних операцій, пожежна станція, поліція та медичні заклади), зберігаються у базі даних MySQL і можуть бути додані та отримані за бажанням.

Застосовувалась товста клієнтська архітектура, яка для виконання більшості функцій покладалася на клієнта, а не на сервер. Це стало можливим завдяки використанню інструментарію Dojo [36], який є розширеним Інтернет-додатком, що забезпечує асинхронний зв'язок між браузером та сервером. Існує швидка взаємодія з користувачем, оскільки інформація на сторінці оновлюється без необхідності перезавантажувати цілу сторінку [37]. Набір інструментів Dojo підтримує багатий досвід користувачів. Також на сервер менше тиску, оскільки на сервер стає менше зворотних поїздок. Однак критично важливо зменшити обсяг даних, які необхідно обробити на клієнті, щоб зменшити затримки.

Служби RESTful використовуються для веб-програми, щоб клієнт міг надіслати запит у вигляді URL-адреси та отримати відповідь у формі JSON.

Була використана архітектура контролера перегляду моделей (MVC), оскільки вона є найбільш часто використовуваною архітектурою для побудови веб-корпоративних систем. Архітектура MVC (рис. 3) була використана для розділення кожного модуля на три частини - модель, контролер та переглядач для сприяння підтримці та розподілу завдань для кожного компонента. Це дозволяє розділити роботу на окремі модулі.

Кластер маркерів: У багатьох веб-додатках виникають проблеми із затримкою, які кінцеві користувачі часто описують як “млявість”. Для покращення досвіду застосовуються різні методи (такі як піраміди та хеш-індекси, багатопотоковість та кешування) [38]. Веб-додаток, розроблений у цьому дослідницькому проекті, вимагає відображення розташування великої кількості важливих об'єктів. Кластеризація на основі сітки була використана для зменшення маркерів місцеположення, що відображаються на карті, шляхом ітерації, хоча маркери у списку, які потрібно кластеризувати, та додавання кожного до найближчого кластера, якщо він знаходиться в межах мінімальних меж квадратних пікселів (рис. 4). Це підвищило продуктивність програми та спричинило менші візуальні перевантаження.

4. Впровадження прототипу

4.1. Типи даних та джерела

Карти Google [39] використовувались як географічна система відліку завдяки своєму потужному API руху та напрямків, що забезпечує доступні умови руху. The only restriction is that Google Maps API allows 25,000 requests per day and charges users when the request number exceeds 25,000.

The live earthquake feeds were obtained from USGS (United States Geological Survey). GeoJSON Format was chosen from many formats [29] as it was smaller in size and easier to parse compared to XML. USGS provides

information of all earthquakes greater than 2.5 magnitudes for the past week: http://earthquake.usgs.gov/earthquakes/feed/geojsonp/2.5/week. The European Mediterranean Seismological Centre (EMSC) distributes data on earthquakes in the last 24 hours. Big earthquakes events from around the world are shown, but EMSC focuses on European countries with smaller events from across Europe, especially the Mediterranean Sea (Greece, Aegean Sea and Turkey) region. The Geo Forschungs Zentrum (GFZ) Potsdam provides data for large earthquakes in the last twenty four hours, and has global coverage.

4.1.3. Essential Facilities Data

Essential facilities are those that provide services to the community and should be functional after an earthquake. They include fire stations, police stations, emergency operation centers and medical care centers (which include hospitals and medical clinics).

Data for essential facilities at the national level is difficult to obtain. Local governments, such as US counties typically have a rich library of information. However, combining county level data for the entire United States is a large, complex, and difficult task. The data for the emergency operation centers, hospitals, fire stations and police stations for the entire United States can be obtained from the software HAZUS-MH [11] (Figure 5). HAZUS-MH is a GIS based natural disaster (earthquake, hurricane and flood) modeling tool developed by Federal Emergency Management Agency (FEMA) to provide data to strengthen preparedness and response capabilities by assessing risk and forecasting losses.

Figure 5 . Screen shot of data obtained from HAZUS-MH for the state of Alabama.

The essential facilities are extremely important, because after a disaster these sites provide the public with assistance and are critical in dealing with emergencies and supporting the public. The medical care facilities data within the HAZUS-MH software come from the American Hospital Association (AHA) 2000 data, the emergency response, fire stations and police stations data come from Info USA Inc. 2001 data. The HAZUS-MH software has a tool called Comprehensive Data Management System (CDMS) which allows the inbuilt inventory to be exported.

This data exported from CDMS is by state. Each state excel file contained sheets which holds the different facilities information.

Live traffic conditions, and routing to facilities can be obtained from Google Traffic API Web services [40] (Figure 6), providing a user with live traffic conditions to find the best route to his destination. The color codes indicate the speed of traffic compared to free flowing traffic conditions. The Google Traffic API is supported primarily in urban areas, and the data is not always highly accurate, from temporal and qualitative perspective, but can add useful information during a crisis. Cell phone companies are constantly monitoring location of smartphone users based on the strength of signal received at the cell towers. When smartphone users use Google Maps and enable their location option on their smartphones, they are enabling their GPS. With the triangulation method between the cell towers and the GPS the mobile phone can be tracked and traffic information can be obtained through this technique and through several other related techniques.

4.1.5. Routing to Essential Facilities

The routing to essential facilities was obtained using the Google Directions API Web services [41] . The Google Directions API is a service that receives direction requests and returns routing results. In the request three mandatory fields need to be sent:

1) Origin, specifies the start location from which directions need to be calculated. In the Earthquake Information Mashup tool, the user’s current location is used.

2) Destination, specifies the end location to which directions need to be calculated. In the Earthquake Information Mashup tool, one of the essential facilities selected by the user will be used.

3) travelMode, this parameter specifies what mode of transportation will be used. This value can include walking, bicycling, transit and driving which is the default. In the Earthquake Information Mashup tool, driving was used.

Figure 6 . Google Traffic: the color codes indicating the different traffic speeds.

4.1.6. Volunteering Geographic Information

A capability has been provided for users sensing an earthquake to report the event. A form is provided for users to report their name, zip code, telephone, description, latitude, and longitude. Coming up with the results for the Mercalli’s intensity levels in case of a severe earthquake with damage reported from survivors, reports from media and first responders. The VGI information input to the system could be used to compliment the Mercalli’s intensity levels data and serve as an early first approximation to the Mercalli’s scale. The geographic patterns of damage observed from the VGI system can be analyzed and could be used for planning and mitigation in the future.

The development environment was set up using the following software:

· Apache Tomcat7, an open source Web server was used to offer a simple, fast and stable performance. It is the most commonly used Web server software and can support programming in Java and a host of other programming languages.

· Eclipse IDE (www.eclipse.org) was used as the integrated development environment (IDE). Eclipse has many features for creating and testing the code. It is one of the most commonly used IDE due to its rich java development tools support and allows third party functional integration [42] .

· MySQL [43] was used because it’s free and a popular choice for Web application.

The application was implemented using browser-side mash up architecture. Several browser-side APIs (Google API for JavaScript, Google Traffic API for JavaScript and Google Directions API for JavaScript) were used. Dojo Toolkit was used to provide a good user experience. The USGS earthquake feeds were from a RESTful Web service and were in GeoJSON Format. The HTML5 Geolocation tool was used to find the users location from the browser. The Geolocation tool is supported on all the latest browsers like Internet Explorer, Firefox, Chrome, Safari and Opera.

The facilities data was stored in the MYSQL database, from where the data were retrieved using Java was used as the server side programing language and converted into JSON. The facilities within a twenty mile buffer can be calculated by first finding the distance between the user’s location and the facilities location. In this project only those facilities within a 20 mile buffer were selected.

The application was deployed on the Amazon AWS EC2 (Elastic Cloud Computing) cloud. Amazon AWS allows a one year free account to all users. A Linux Ubuntu 13.0 64 bit instance along with Tomcat 7 server and MySql database instance needs to be installed. The port settings should be configured so as to allow communication with the cloud. The project can be exported from the local machine to the cloud using FileZilla which is a free and cross platform FTP software. The EIM tool deployed using Amazon EC2 [44] , can be found at the following URL http://54.200.221.135:8080/DisasterMashup/ (as of October 5, 2014).

Let us consider a scenario where a 6.3 magnitude earthquake has occurred in the Northern Virginia area, with its epicenter in Fairfax. Damage is reported in the Northern Virginia and DC area. This area has a dense urban environment that includes residents, commuters and visitors from other neighboring areas. The Northern Virginia, DC area, is also home and headquarters to many Federal and National institutions. Accordingly, numerous resources are available for natural disaster assistance, which includes top ranking local response teams, and national agencies with a vast network in place in the event of a natural disaster.

People need not look too far and can make use of the EIM tool as long as they have access to the Internet and consent to provide their location to the EIM tool. Since the EIM tool makes use of the Geolocation API in HTML5, the application asks permission from the user whether they would like to share their location details. Once the user approves to share their location, the application will be able to track their browser’s location and their position will be displayed on the map with a marker showing their coordinates. By default, every time the map is loaded, the map displays the current earthquakes in the US for the past week with a magnitude higher than 2.5. The EIM tool displays properties about the earthquake such as the location of the focus of the earthquake along with other properties such as the latitude and longitude, its magnitude, and time at which it occurred.

The application also integrates live traffic conditions for the entire US. If after the Fairfax earthquake a user would like to visit loved ones, she/he could take a look at the EIM tool which provides the current traffic conditions. It would give the user an idea of which roads are currently congested where the traffic is moving very slowly, and they could avoid these roads.

The user can select the VGI option and get a feel of the current situation in Fairfax area provided other users have been reporting events using this tool. The user can also be a citizen reporter and describe the situation and damage in their area. The user of this application will have to provide their Name, Zip code, Telephone number, Description of the event and their latitude and longitude (Figure 7). Once the user’s entry is approved by the

Figure 7 . VGI report of events and a description of the scenario.

administrator, the user’s entry will be displayed. To protect the identity of the user, only their location and description of event entries are displayed.

The following demonstrates the usage of the system with a few scenarios: 1) finding a hospital close by, 2) finding fire station for emergency, 3) finding police station for public safety, 4) getting help for maintenance.

5.1. Finding a Nearby Hospital for Medical Emergency

Sample challenge: There have been numerous casualties, remaining unattended in the community where the user lives and need to be transported to the nearest hospital.

Analysis: The tool can be used to find out where the medical care facilities in the area are (Figure 8). The user can see the medical facilities within a twenty mile radius and choose any one of them. When a user clicks the information window of the medical facilities, contact information is displayed.

Solution: The user could use the telephone number to contact the medical care facility or they could drive directly to the medical care center. The application provides a routing tool to all the medical care facilities within the twenty mile buffer while giving directions and taking into consideration the live traffic conditions.

5.2. Finding a Fire Station

Sample challenge: Houses have collapsed and trees have been uprooted in the vicinity of the user. The roof of the neighboring house has collapsed. Since there is no sign of the neighbors they could be trapped in the debris.

Analysis: The user can use the tool to find local fire stations (Figure 9). The user could also see ones within a broader buffer zone, and choose any one of them.

Solution: On clicking the desired fire station, the user is able to obtain the address and contact information. They could call the selected fire station or they could even drive to the fire station and file a complaint. The application provides a routing tool to all the fire station facilities within a twenty mile buffer while taking into consideration live traffic conditions.

5.3. Finding Police Station for Public Safety

Sample challenge: There has also been a lot of widespread looting in the aftermath of the event. The roof of the nearby ABC supermarket has collapsed. Taking advantage of the situation, people are helping themselves to the goods.

Figure 8 . Routing from current location to medical care facilities.

Figure 9 . Routing from current location to fire station.

Analysis: The user can use the tool to find out the police stations in the area (Figure 10). They could locate the ones within a twenty mile buffer and choose any one of them which they feel would be the best one.

Solution: On clicking the police station the user could obtain the address and contact information. They could either call or drive to the police station to file a complaint. The EIM tool provides a routing tool to all the police station facilities within the twenty mile buffer while taking into consideration the live traffic condition.

5.4. Getting Help for Maintenance

Sample challenge: It has been days since the earthquake occurred. There have been uprooted trees hanging dangerously close to electrical wires wires. There has been a power outage power for the past week. The local fire station has not been responding to repeated calls and there has not been help from the county services either.

Analysis: The user can use the EIM tool to find out the emergency operation centers in the area (Figure 11). They could also see the ones within the twenty mile buffer and choose any one of them which they feel would be the best one or the closest closest.

Solution: On clicking the information window of the emergency operation center they could obtain the address and contact information. They could either call or drive to the emergency operation center to file a complaint and obtain emergency food supplies for themselves.

6. Conclusions and Discussion

This paper reports a Web-based situational awareness earthquake information mashup tool. A prototype was developed to demonstrate the potential efficiency of the system to produce an automated visualization and routing tool for the general public. The system includes a Web based situation awareness GIS that could monitor and map earthquakes and location of emergency facilities, provide live traffic conditions and route path to the emergency facilities. The project shows how a variety of Web technologies and services can be integrated into a scalable visualization model to provide better situation awareness to the user.

Some individuals do not have a good spatial sense and need directions when driving or moving. Even for getting from point A to point B, we require a GPS to guide us there. Similar systems have been used in the past even to provide an accessibility tool to the blind and the visually impaired [45] . A mashup tool can offer a platform which merges data from different sources and has different characteristics. By creating a layer stack of information the tool can create a visualization platform for discerning patterns that exist in the data [46] . It provides the user better situation awareness and the user is able to understand how events around him will impact or

Figure 10 . Routing from current location to police station.

Figure 11 . Routing from current location to emergency operation center.

play a role in the near future.

The EIM tool could provide buffer analysis for finding all emergency facilities within a twenty mile buffer and provide a routing tool from the user’s current position to these facilities. The EIM tool demonstrated how the Google Maps API, Google Traffic API and Google Directions API for JavaScript could be leveraged through mashup. The Google Maps API for JavaScript provided programmable access to live traffic and directions to facilitate routing to emergency facilities from the users location in live traffic conditions which other map API services like Bing Maps and Open Layers is not able to provide.

During the government shutdown from October 1 st through 16 th 2013, there was no access to the live earthquake feeds from USGS. At that time other sources for the earthquake feeds were considered. However, we decided to continue using USGS earthquake feeds since the USGS operates more sensors and have better coverage of local areas of interest.

Data used in this application was from Governmental sources like USGS and FEMA, which provides authoritative content data from Google which provides semi authoritative commercial content and VGI input, which is asserted content. A quality assessment of the various data sources should be performed in the future research.

The EIM tool demonstrated how VGI can be used to report destruction and damage from a natural disaster. The time when an entry is made should be incorporated so that user can determine what information provided by the system is temporally relevant. Checking the quality of VGI input can be difficult, especially when there is a flood of VGI input messages after an earthquake, but quality assessment is important and there are many methods that can be used, as discussed by Many researchers [47] -[50] . Checking for the accuracy, error and quality of VGI input is therefore a good topic to consider for future research.

Cartographic research should be conducted to take care of overlapping markers in case of earthquakes, and best practices from other cartographic interfaces will be considered, and where appropriate, adopted.

After an earthquake, there could be a flood of users accessing the application. Future research should be undertaken so that the application is able to support a large number of users and still give good performance [51] . Scalability should be considered and techniques such as load balancing, compression, caching and indexing techniques [7] for the database could be investigated to improve the performance utilizing the latest geocomputing technologies, such as spatial cloud computing [52] .

The application could be designed for a mobile interface. The HTML5 Geolocation tool could be used to more effect by making use of the other functions which would enable the platform to behave like a GPS and return the updated position of the user as they move or point of interest input by the end user.

Natural disasters such as wildfires, tornadoes could also be incorporated to make it a disaster information mashup system. Other near real time data which also play an important role in the situation like weather and demographic information could be incorporated to show new relationships and perform various analyses like population affected.

Zhenlong Li, Kai Liu and Zhipeng Gui helped with the development and deployment of the applications onto cloud servers. Manzhu Yu helped format the paper.


1. Вступ

Geographic research has evolved from data-scarce to a data-rich/big-data environment. New techniques have emerged to analyze large volumes of data, with environmental and societal aspects. Created by millions of sensors this data comes from remote sensing images, GPS coordinates, maps, blogs, videos, audios, photos, messages, among others ( Egenhofer et al. 2016 Egenhofer, M. J. et al. 2016. Contributions of GIScience over the Past Twenty Years. In: Onsrud, H. Kuhn, W. (Eds.) Advancing Geographic Information Science: the past and next twenty years. GSDI Association Press. p. 9-34. ).

Geographic Information Systems (GIS) are computer systems used for collecting, storing, processing, and displaying georeferenced information ( Burrough 1998 Burrough P. A. 1998. Principles of Geographical Information Systems. Oxford (UK): Oxford University Press. ). In the past three decades, the importance of GIS has increased considerably because of the development of hardware, software, and data connectivity ( Peng and Tsou 2003 Peng, Z.R. and Tsou, M.H. 2003. Internet GIS: Distributed Geographic Information Services for the Internet and Wireless Networks. United States: John Wiley & Sons. Goodchild, Yuan and Cova 2007 Goodchild, M. F., Yuan, M. and Cova, T. J. 2007. Towards a General Theory of Geographic Representation in GIS. International Journal of Geographical Information Science, 21(3), pp.239-60. DOI: 10.1080/13658810600965271.
https://doi.org/10.1080/1365881060096527. ). Getis (2008 Getis, A. 2008. A history of the concept of spatial autocorrelation: A geographer’s perspective. Geographical Analysis, 40, pp. 297-309. ) considers that the methods and concepts of GIS has matured since the 1990s. These have become fundamental for different areas of research, such as ecology, epidemiology, sociology, urban planning, geology and environmental studies.

According to Huggett (2013 Huggett, S. 2013. Journal bibliometrics indicators and citation ethics: A discussion of current issues. Atherosclerosis, 230(2), p. 275-277. DOI: 10.1016/j.atherosclerosis.2013.07.051
https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosi. ), the growth of the number of researchers and scientific papers has increased the importance of publication metrics to evaluate scientific trends. Simultaneously, computational and data storage advances have improved the accessibility and ease of use of bibliometric measures. Bibliometrics is defined as the application of mathematics and statistical methods to evaluate books and other means of communication ( Pritchard 1969 Pritchard, A. 1969. Statistical Bibliography or Bibliometrics? Journal of Documentation, 25(4), pp.348-49. ). Bibliometric maps are considered graphical representations of bibliometry ( van Eck, Waltman, Dekker and Berg 2010 Waltman, L., van Eck, N. J. and Noyons, E. C. M. 2010. A Unified Approach to Mapping and Clustering of Bibliometric Networks. Computer Sciences. Available at: <Available at: http://www.mod.gov.uk/en/Publications/PublicationsPolicyAndGuidance/MOD_085307 >[Accessed 17 June 2019]. DOI: Available at: http://arxiv.org/abs/1006.1032 .
http://www.mod.gov.uk/en/Publications/Pu. ).

Since the early sixties, bibliometric procedures have been used to analyze geographic publications. Bunge (1961 Bunge, W. 1961. The structure of contemporary American geographic research. The Professional Geographer, 13(3), pp. 19-23. ) evaluated three journals (Annals of the Association of American Geographers, Geographical Review, and Economic Geography) from 1958 to 1960 to identify the schools of thought in geography. Stoddart (1967 Stoddart, D.R. 1967. Growth and Structure of Geography. Transactions of the Institute of British Geographers, 41, pp.1-19. ) investigated the growth of geography as a scientific activity, the productivity of geographers, and internal and external relations in geographic work. Gatrell and Smith (1984 Gatrell, A. C. and Smith, A. 1984. Networks of relations among a set of geographical journals. The Professional Geographer, 36(3), pp. 300-307. ) analyzed the network of interrelationships of 22 geographic journals from 1970-1972 and 1980-1982 by calculating the frequency with which papers published in one journal cited papers published in another journal. Whitehand (1984 Whitehand, J. W. R. 1984. The Impact of Geographical Journals: A look at the ISI Data. Area, 16(2), pp. 185-187. ) examined the impact of geographical journals from 1978 to 1982. Wrigley and Matthews (1986 Wrigley, N. and Matthews, S. 1986. Citation Classics and Citation Levels in Geography. Area, 18(3), pp. 185-194. ) evaluated the characteristics of citations of scientific papers and geography books.

Robinson and Poston (2006 Robinson, W. C. and Poston, P. E. 2006. Literature Use by Geography Scholars. Scholars, Behavioral & Social Sciences Librarian, 25(1), pp.13-31. DOI: 10.1300/J103v25n01_02.
https://doi.org/10.1300/J103v25n01_02. ) determined the citation patterns of 1,555 references from the journals Annals of the Association of American Geographers, Applied Geography, Cartographic Journal, Economic Geography, and Geographical Analysis starting in 2000. Tian, Wen and Hong (2008 Tian, Y., Wen, C. and Hong, S. 2008. Global scientific production on GIS research by bibliometric analysis from 1997 to 2006. Journal of Informetrics, 2, pp.65-74. DOI: 10.1016/j.joi.2007.10.001.
https://doi.org/10.1016/j.joi.2007.10.00. ) analyzed the scientific production on GIS from 1997 to 2006 and observed that the number of journals and publishing countries was increased considerably, with an annual growth rate of 11.5% and publication peaks in 2000 and 2003. Moreover, these authors estimated that the number of scientific papers on GIS published in 2012 would be two times higher than in 2006.

Xuemei, Mingguo and Zhiqiang (2014 Xuemei, W., Mingguo, M., Xin, L. and Zhiqiang, Z. 2014. Applications and Researches of Geographic Information System Technologies in Bibliometrics. Earth Science Informatics, 7(3), pp.147-52. DOI: 10.1007/s12145-013-0132-4.
https://doi.org/10.1007/s12145-013-0132-. ) have reported that bibliometry is often used to map geographic science. Wei, Grubesic and Bishop (2015 Wei, F., Grubesic, T. H. and Bishop, B. W. 2015. Exploring the GIS Knowledge Domain Using CiteSpace, The Professional Geographer, 67(3), pp.374-384. DOI: 10.1080/00330124.2014.983588.
https://doi.org/10.1080/00330124.2014.98. ) mapped the GIS literature from 2002 to 2013, and Liu et al. (2016 Liu, F., Lin, A., Wang, H., Peng, Y. and Hong, S. 2016. Global research trends of geographical information system from 1961 to 2010: a bibliometric analysis. Scientometrics, 106, pp.751-768. DOI: 10.1007/s11192-015-1789-x
https://doi.org/10.1007/s11192-015-1789-. ) extended the analysis period from 1961 to 2010. Li, Liu, Guo and Yu ( 2016 Li, J., Liu, H., Guo, W. and Yu, A. 2016. Visual analysis based on the data of Chinese surveying and mapping journals. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, III(4), pp.41-48. ) used bibliometrics to analyze the evolution of GIS in China. Лі та ін. ( 2017 Li, L., Liu, Y., Zhu, H., Ying, S., Luo, Q., Luo, H., Kuai, X., Xia, H. and Shen, H. 2017. A bibliometric and visual analysis of global geo-ontology research. Computers & Geosciences, 99, pp.1-8. DOI: 10.1016/j.cageo.2016.10.006
https://doi.org/10.1016/j.cageo.2016.10. ) used bibliometrics to analyze the evolution of geo-ontological thinking.

The aim of this study is to perform the bibliometric mapping of scientific papers on GIS published from 2007 to 2016. Data on the total publications, production by area of knowledge and country, authors, journals, and the most cited words from the top 20 journals, extracted from the Web of Science Core Collection platform (WoS), were analyzed. It seeks to answer questions such as: Does the growing trend of the use of GIS in scientific research continue? In what areas of knowledge is GIS most used?