地理资讯系统专论七——网页心得


      

Can GIS make AI smarter?

      随着技术的成熟，如何有效运用技术去预测“未来”的可能成为一种趋势，文章讨论了GIS在artificial intelligence 方面的结合，探讨GIS大数据的机器学习能否跨越数十年来的传统分析瓶颈。

网页链接：
https://www.lynker-analytics.com/theblog/2019/7/10/can-gis-make-ai-smarter

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1.台北市基本区域图 2. 台北人口密度分布图 3.网页看图说明 简介： 这是一张八层的区域图。用 G IS 软件制作处理表示了同一个区域在交通、区域结构、正射影像、土地覆盖、水文分布、地理标识、海拔分布、边界等八种不同情况。用 GIS 处理后可以直观的看清同一个区域在不同方面的实际情况，对比度高。 图片参考网址： https://www.usgs.gov/faqs/what-a-geographic-information-system-gis?qt-news_science_products=1#qt-news_science_products                                 2019.09.18    於台北科技大学
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地理咨询系统专论大作业三

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（一）区域坡度图： （二）剖面（5m一个点计算、感觉可以先插值做平滑曲线计算，单位水平：m，坡度：° 高程：m）。做了两张图，第一张为高程图，第二张为坡度图。地形图中存在奇异点，毕竟地形好像没那么高。 （三） 每500米截点，大概243个点（感觉不是很准确）。先buffer在统计平均，再与公路线相交出得出每500米一点的平均坡度。 网页：       美国国土安全部网站提供国家洪水灾害层（NFHL）的地理空间数据库，其中包含当前的有效洪水灾害数据。 FEMA提供洪水灾害数据以支持国家洪水保险计划。 可以通过这些信息更好地了解洪水风险等级和洪水类型。 链接： https://www.fema.gov/national-flood-hazard-layer-nfhl 感谢盈萱给的地形整理图以及伯钧、亮铧的帮忙。
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地理资讯系统专论 网页心得

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        Winter Outlook: Warmer than average for many, wetter in the North         美国国家海洋大气管理局（national oceanic and atmospheric administration，NOAA）对美国冬季（2019年12月-2020年2月）的区域温度和湿度做了一个预测。指出：      阿拉斯加和夏威夷区域比去年更加温暖，美国南部区域区域也相对暖和，均位于全国平均气温以上。但是在中北部地区，密西西比河和密歇根湖区域气温在平均气温附近浮动。      湿度方面，几乎都不低于平均值。除了中南部和加州南部区域。 网页链接： https://www.noaa.gov/media-release/winter-outlook-warmer-than-average-for-many-wetter-in-north
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