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Profil de sol 3D à partir d'informations de forage


Je me demande quelle serait la meilleure option si je veux construire un modèle de sol 3D dans un SIG à partir d'informations de forage ? Fondamentalement, je souhaite générer plusieurs surfaces de couche de sol 3D. Est-ce que tout peut être fait à l'aide de l'extension 3D Analyst d'ArcGIS for Desktop, ou est-ce que je préfère utiliser des programmes complémentaires spécifiques comme GSI3D (Lithoframe Viewer) et Rockworks ?


Vous n'avez pas besoin d'un programme complémentaire spécifique, regardez The Subsurface Geology of Brussels, Belgium, Is Modeled with 3D GIS with 3D Analyst.

ou Modélisation du terrain en dessous (outils de forage 3D)


Pour construire les forages, je recommanderais cet outil qui est destiné à être utilisé avec l'extension 3D Analyst d'ArcGIS for Desktop :

Vous pouvez définir les coordonnées des points de départ, l'azimut et l'inclinaison du trou de forage, la profondeur des interfaces des couches, un niveau d'eau et certaines données associées grâce à des graphiques à barres parallèles à l'axe du trou de forage.

http://www.geol-gis.ch/fr/fore-3d

Ensuite, si vous souhaitez générer les surfaces des couches, vous pouvez soit dessiner un polygone manuellement, soit dessiner des points aux interfaces des couches et créer un TIN à partir de ces points.


Tout dépend des données dont vous disposez, si vous avez juste besoin de quadriller un gis de surface, c'est bien, si vous avez besoin d'interpréter le sous-sol, vous avez besoin d'un logiciel spécial…


Système d'Information Géographique (SIG) : sens, problèmes et perspectives

Après avoir lu cet article, vous découvrirez : - 1. Signification du Système d'Information Géographique (SIG) 2. Stratégies de mise en œuvre du SIG 3. Problèmes 4. Modélisation cartographique 5. Problèmes de mise en œuvre 6. Perspectives.

Signification du système d'information géographique (SIG) :

Le système d'information géographique est un système informatique qui peut contenir et utiliser des données décrivant des lieux à la surface de la terre. En d'autres termes, le SIG est un système de capture, de stockage, de vérification, d'intégration, de manipulation, d'analyse et d'affichage de données spatialement référencées à la terre.

Cependant, le SIG a trois composantes à savoir :

(ii) Utilise des données référencées spatialement ou géographiques et

(iii) Gestion et analyse des données.

En bref, le SIG peut être utilisé pour ajouter de la valeur aux données spatiales. En permettant d'organiser et de visualiser efficacement les données, en les intégrant à d'autres données, par l'analyse et par la création de nouvelles données exploitables à leur tour, le SIG crée des informations utiles pour aider à la prise de décision.

(je) Systèmes informatiques et logiciels :

Les SIG fonctionnent sur tout le spectre des systèmes informatiques allant des ordinateurs personnels portables (PC) aux super ordinateurs multi-utilisateurs, et sont programmés dans une grande variété de langages logiciels.

Il y a un certain nombre d'éléments qui sont essentiels pour un fonctionnement efficace du SIG qui sont les suivants :

(a) Traiter ou avec une puissance suffisante pour exécuter le logiciel.

(b) Mémoire suffisante pour le stockage des données.

(c) Une bonne qualité avec un écran graphique couleur haute résolution.

(d) Périphériques d'entrée et de sortie pour les données, par ex. scanners, clavier, imprimante, etc.

(ii) Données spatiales :

Les données spatiales sont caractérisées par des informations sur la position, les connexions avec d'autres caractéristiques et les détails des caractéristiques non spatiales. Le référencement spatial des données spatiales est important et doit être pris en compte dès le début de tout projet SIG. Les données spatiales représentant des couches ou des objets doivent être simplifiées avant de pouvoir être stockées dans l'ordinateur.

(iii) Gestion et analyse des données :

Un SIG doit être capable d'effectuer l'entrée, le stockage, la gestion, la transformation, l'analyse et la sortie des données. La saisie des données est le processus de conversion des données de leur forme existante en une forme pouvant être utilisée par le SIG. Les SIG doivent gérer deux types de données : les données graphiques et les données d'attributs non spatiaux. Les données graphiques décrivent les caractéristiques spatiales de l'entité du monde réel à modéliser.

Les données d'attributs non spatiaux décrivent ce que les entités représentent. La transformation et la procédure d'analyse peuvent également être classées en fonction de la quantité de données analysées. La technologie des SIG est maintenant bien établie et est donc utilisée depuis les années 1960.

La croissance des domaines d'application et des produits au cours des dernières années du 20e siècle a aidé le SIG à devenir un outil accepté pour la gestion et l'analyse des données spatiales.

Stratégies de mise en œuvre du SIG:

Les méthodes de mise en œuvre du SIG se répartissent en quatre catégories principales comme suit :

(i) Conversion directe de l'ancien système au nouveau,

(ii) Conversion parallèle, où les anciens et les nouveaux systèmes fonctionnent côte à côte pendant une courte période,

(iii) Conversion progressive, où certaines des fonctions de l'ancien système sont mises en œuvre en premier, puis d'autres suivent, et

(iv) Essai et diffusion, c'est-à-dire conversion vers un nouveau système.

La méthode de mise en œuvre est l'un des facteurs qui peuvent affecter le succès ou l'échec d'un programme SIG.

Problèmes de SIG:

Avant de développer une application SIG, le problème du SIG doit être identifié.

Cependant, il existe deux techniques à utiliser pour l'identification du problème SIG :

(i) Créer une image riche, et

(ii) Développer une définition de racine.

Ces deux techniques sont obtenues à partir de l'approche des systèmes souples de la conception du système.

Il s'agit d'une vue schématique du problème auquel un projet s'attaquera. Il présente les principales composantes du problème, ainsi que les interactions qui existent. Les images riches sont particulièrement utiles lors de l'examen de la conception des systèmes informatiques au sein des organisations.

Le développement d'une image riche ne doit pas être précipité, en particulier s'il essaie de refléter un problème non structuré. Une image riche mal définie peut se traduire par une mauvaise application SIG. Une vérification supplémentaire pour s'assurer que le problème est bien compris consiste à développer une définition de racine.

Le terme définition de racine vient également de l'approche des systèmes souples. La définition racine est une vue d'un problème d'un point de vue spécifique. Différents utilisateurs ont des points de vue différents sur un problème. L'établissement d'une définition racine commune pour un problème aidera les autres à évaluer et à comprendre pourquoi un SIG a été construit d'une manière particulière.

Si une définition de racine unique peut être convenue, il y a de plus grandes chances que le SIG réponde aux exigences de toutes les personnes concernées. Une fois que l'image riche et la définition des racines existent, les principaux buts et objectifs d'un projet peuvent être identifiés et un modèle de données SIG peut être créé.

Modélisation cartographique en SIG:

La modélisation cartographique est dérivée d'un ensemble d'idées anciennes qui ont été organisées, augmentées et exprimées en termes susceptibles de traitement numérique. Selon Tomlin, il est appelé “Map Algebra” et Berry comme “Mapematics” qui a établi la modélisation cartographique comme une méthodologie acceptée pour le traitement de l'information spatiale.

C'est une manière générique d'exprimer et d'organiser les méthodes par lesquelles les variables spatiales et les opérations spatiales sont sélectionnées et utilisées pour développer un modèle de données SIG. La modélisation cartographique est une méthodologie de traitement de données géographiques qui considère les cartes comme des variables dans des équations algébriques.

En algèbre, les valeurs réelles sont représentées par des symboles tels que y et z. En algèbre cartographique, ces symboles peuvent représenter des attributs numériques d'éléments cartographiques, par ex. Valeurs de pH liées aux propriétés du sol.

Il y a quatre étapes dans l'élaboration d'un modèle cartographique qui sont les suivantes :

(i) Identifier les couches cartographiques ou les ensembles de données spatiales requis.

(ii) Utiliser le langage naturel pour expliquer le processus de passage des données disponibles à une solution.

(iii) Dessinez un organigramme pour représenter graphiquement le processus de l'étape (ii), représentant une série d'équations fournissant des requêtes sur les données spatiales.

Exemple : a à b = c, où a = carte d'utilisation des terres b = carte d'utilisation des terres urbaines c = campagne.

(iv) Annoter cet organigramme avec les commandes nécessaires pour effectuer ces opérations dans le SIG utilisé.

Problèmes de mise en œuvre du SIG:

Il y a généralement trois problèmes qui sont les plus courants :

(i) Données dans le mauvais format pour le logiciel SIG,

(ii) Un manque de connaissances SIG imposant des contraintes techniques et conceptuelles à un projet et

(iii) Les utilisateurs du SIG changent fréquemment d'avis sur ce qu'ils veulent que le SIG fasse.

La nature dynamique du processus de conception du SIG est telle que les besoins d'information des utilisateurs sont souvent en constante évolution. Au moment où un modèle de données SIG est mis en œuvre, les besoins des utilisateurs et la portée du problème peuvent s'être éloignés de l'original défini par l'image riche.

Perspectives du SIG:

Faire des prédictions pour un domaine changeant et se développant aussi rapidement que le SIG est très difficile. Au début des années 90, les SIG étaient des progiciels à usage général. L'utilisation généralisée des techniques de numérisation manuelle a ralenti le processus de conversion des données. De gros volumes de données ont été générés, mais les dispositifs de stockage étaient encore relativement limités.

Le SIG du début des années 1990 n'était pas basé sur Windows, la plupart des packages étaient pilotés par ligne de commande. Un haut niveau de compétence était requis et, en général, l'expertise SIG était primordiale. La formation et la sensibilisation aux SIG sont importantes. Rhind (1992) a offert deux points de vue contrastés sur l'avenir du SIG : il pourrait être fragmenté et disparu.

De manière plus positive et précise, une convergence des SIG qui se traduirait par :

(i) De meilleurs outils pour le traitement et l'échange d'informations,

(ii) Une communauté SIG mieux servie (avec conférence, manuels, magazines, etc.),

(iii) Nouveaux acteurs de la filière SIG,

(iv) L'élaboration de normes pour les problèmes de données, et

(v) Le développement d'un ensemble d'idées de base pour informer l'enseignement et la formation en SIG.

Après examen du SIG sur son succès et ses limites, les points suivants peuvent être considérés pour le SIG,

(i) Bidimensionnel avec des capacités limitées pour gérer la troisième dimension,

(ii) Statique, avec des capacités limitées à gérer les données temporelles,

(iii) Bon pour capturer les positions physiques des objets, leurs attributs et leurs relations spatiales, mais avec des capacités très limitées pour représenter d'autres formes d'interaction entre les objets,

(iv) Offre un ensemble diversifié et déroutant de modèles de données et

(v) Toujours dominé par l'idée d'une carte, ou la vision d'une base de données spatiale comme une collection de cartes numériques.

Cependant, le SIG peut être utilisé efficacement pour étudier l'étude des sols, la classification des sols, la planification de l'utilisation des terres, la prévision des récoltes, les prévisions météorologiques, l'étude des ressources en eau, la gestion intégrée des nutriments et des ravageurs, etc. qui sont associés à la production agricole soutenue.


Bentley

Bentley est le leader mondial qui se consacre à fournir aux architectes, ingénieurs, professionnels de la géospatiale, constructeurs et propriétaires-exploitants des solutions logicielles complètes pour soutenir l'infrastructure. Bentley Systems applique la mobilité des informations pour améliorer les performances des actifs en tirant parti de la modélisation des informations via des projets intégrés pour une infrastructure intelligente. Ses solutions englobent la plate-forme MicroStation pour la conception et la modélisation d'infrastructures, la plate-forme ProjectWise pour la collaboration et le partage du travail d'équipe de projet d'infrastructure, et la plate-forme AssetWise pour les opérations d'actifs d'infrastructure, toutes prenant en charge un large portefeuille d'applications interopérables et complétées par des services professionnels mondiaux. La solution gouvernementale de Bentley optimise les flux de travail en fournissant les outils nécessaires pour les flux de travail prenant en charge les SIG, la cartographie, le BIM, la gestion des informations sur les campus/installations et l'ingénierie des infrastructures. Cette solution fournit également des outils puissants pour la publication Web, l'impression et le traçage, ainsi que pour l'enregistrement et la maintenance des colis et des données relatives aux colis pour les organisations gouvernementales et non gouvernementales.


Systèmes d'information géographique

Qu'est-ce que le SIG ?
Un système d'information géographique (SIG) est un système informatique (matériel, logiciel, données et opérateur) qui peut stocker et analyser des données géographiques. Les entités terrestres (telles que les routes, les bâtiments, la végétation, les types de sol, les pentes, etc.) sont représentées sous forme de points, de lignes ou de polygones, et chaque entité est associée à un enregistrement de base de données. Par exemple, un bâtiment dans une couche de données SIG peut avoir des informations sur le matériau de son toit, son revêtement, l'année de sa construction, sa fonction actuelle, le nombre de fenêtres dont il dispose, etc. Un polygone sur une carte pédologique peut contenir des informations sur le type de sol, la pente, la perméabilité, l'aptitude à l'agriculture, l'aptitude aux installations septiques, etc.

Avec le SIG, les cartes sont faciles à mettre à jour et peuvent être réimprimées au fur et à mesure que les informations changent. La puissance du SIG, cependant, réside vraiment dans sa capacité à analyser facilement et rapidement des informations qui, à l'aide de cartes papier, seraient fastidieuses et difficiles. À l'aide d'un SIG, vous pouvez facilement calculer, par exemple, la superficie des zones humides à l'intérieur des limites du parc en superposant les deux couches de données—les zones humides et les limites du parc. Vous pouvez utiliser une couche de données SIG des limites de propriété (cartes fiscales) pour générer rapidement une liste de notification d'un abuter. Le SIG peut également être utilisé pour modéliser des éléments tels que la propagation d'un incendie ou pour déterminer où localiser un nouveau sentier ou une tour radio afin de réduire l'impact visuel et environnemental.

SIG au parc national Acadia
Le parc construit un système d'information géographique (SIG) depuis les années 1980. Nous avons de bonnes données de base pour le parc et ses environs, et la recherche dans le parc ajoute chaque année plus de données liées à la géographie. Des cartes et des analyses sont régulièrement réalisées pour les rapports, la présentation, le travail sur le terrain et la planification par le personnel du parc et les chercheurs. Le spécialiste SIG du parc met à jour et exploite le système informatique, maintient les données, produit des cartes et des analyses, aide les gens à comprendre et à utiliser les données que nous avons recueillies, et développe ou acquiert de nouvelles données nécessaires au parc.


Profil de sol 3D à partir d'informations de forage - Systèmes d'Information Géographique

L'objectif principal d'Orbital Africa est de fournir à nos clients des cours de formation SIG abordables et fiables qui répondent aux demandes et aux besoins du marché à un coût minimal !

CC305 - Cours SIG pour la gestion des ressources naturelles

Introduction

Les exigences d'une meilleure gestion des ressources naturelles nécessitent une gestion des données et des informations spatiales. Les systèmes d'information géographique (SIG) font référence à la vaste collection de techniques de gestion de l'information, qui stockent et analysent ces informations pour contribuer aux besoins de planification et de gestion des ressources. L'utilisation du SIG a produit des changements remarquables dans la manière et le rythme auquel les données géoréférencées sont produites, mises à jour, analysées et diffusées, rendant la production et l'analyse d'informations géographiques très efficaces. Les gestionnaires de ressources naturelles — biologistes, botanistes, écologistes, régulateurs environnementaux, hydrologues, planificateurs, ingénieurs pétroliers, forestiers et agriculteurs — s'appuient sur la puissance analytique du SIG pour prendre des décisions cruciales pour gérer les ressources de la terre.

Aperçu du cours

Plus que jamais dans l'histoire, nous devons gérer, préserver et restaurer nos ressources naturelles, et les décideurs qui doivent agir ont besoin d'une image complète des enjeux. La plate-forme SIG vous aide à mieux comprendre les problèmes auxquels nous sommes confrontés et vous permet d'apporter des informations plus précises et moins de conjectures à la table. Il n'y a pas de réponse simple à nos préoccupations en matière d'environnement et de ressources naturelles, mais qu'il s'agisse de restaurer des habitats, de planter des cultures, de forer du pétrole ou de surveiller des espèces menacées, il y a de plus en plus d'optimisme quant au fait que l'application d'outils SIG contribuera à devenir une planète plus durable. Ce cours se concentrera sur l'utilisation du SIG pour analyser les ressources foncières et toutes les ressources attachées à la terre, par ex. forêts, eau, etc. Dans le domaine de la gestion des ressources naturelles, les SIG et la télédétection sont principalement utilisés dans le processus de cartographie. Ces technologies peuvent être utilisées pour développer une variété de cartes, par ex. Cartes d'occupation des sols, cartes de végétation, cartes des sols, cartes géologiques, etc.

Contenu du cours

  1. Aperçu des ressources naturelles : Introduction à toutes les ressources naturelles ressources terrestres ressources en eau ressources minérales, gestion forestière, gestion de l'environnement, gestion de la biodiversité, etc.
  2. Technologie SIG sur la gestion des ressources naturelles : Outils SIG pour la gestion des ressources naturelles utilisation de photos aériennes, d'images de drones et de satellites Modèles numériques d'élévation (MNE) les bases de données SIG Analyse spatiale SIG.
  3. SIG et télédétection dans la gestion forestière : Utilisation de données de télédétection et de SIG pour générer des informations concernant le couvert forestier, les types de forêts, l'empiètement humain sur les terres forestières/zones protégées, l'empiètement de conditions de type désertique, entre autres.
  4. Données SIG dans la gestion des bassins versants : Utilisation de données satellitaires et de la technologie SIG pour cartographier les masses d'eau et les ressources telles que les rivières, les lacs, les barrages et les réservoirs dans un environnement SIG 3D.
  5. Données géospatiales dans la lutte contre la désertification : Application de données géospatiales pour cartographier les types de sols Utilisation de données SIG pour déterminer les pratiques d'utilisation des terres dans une zone donnée Utilisation de SIG pour déterminer les informations de pente d'une zone.
  6. Données SIG dans la gestion de la biodiversité : Données géospatiales, par ex. images satellites pour gérer la flore et la faune dans les aires protégées Utilisation de photographies aériennes et satellites pour déterminer la présence et la répartition de la végétation dans une aire protégée utilisation de photos aériennes pour déterminer la présence et la répartition des espèces envahissantes dans un écosystème.
  7. L'évaluation de l'impact environnemental: La réalisation d'une évaluation spatiale multicritères (SMCE) sur des projets tels que la construction de routes, de bâtiments, de canalisations, de barrages, etc. peut avoir divers effets sur un écosystème.

Résultats d'apprentissage attendus

  1. Appliquer les techniques de géo-information et d'observation de la terre à l'appui d'une gestion saine et efficace des ressources naturelles dans une localité donnée.
  2. Acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour la collecte, l'interprétation et la gestion de l'information spatiale, en utilisant la télédétection et les systèmes d'information géographique, pour soutenir les processus de planification et de prise de décision dans la gestion des ressources naturelles.
  3. Acquérir des compétences dans les outils géospatiaux qui aident à maintenir la durabilité des ressources naturelles, la gestion de l'environnement.
  4. Obtenez des informations sur les géotechnologies modernes, par ex. SIG pour la gestion de l'environnement pour aider à comprendre les effets sur l'environnement d'un aspect interdisciplinaire.
  5. Familiarisez-vous avec les SIG forestiers et d'autres techniques pour fournir des solutions spécifiques au projet dans le domaine de la gestion forestière, de la gestion des bassins versants, de la lutte contre la désertification, de la gestion de la biodiversité, de la surveillance de l'environnement et de l'empiètement sur l'habitat faunique, entre autres.

Outils de formation (matériel et logiciel)

  1. GPS portable
  2. Un ordinateur portable
  3. Images satellites
  4. Images de drones
  5. Logiciel ENVI
  6. ArcGIS & Q-GIS

Détails de la formation du cours

- Inscription: Veuillez vous inscrire sur : S'inscrire
- Initiation à la formation : février, mai, août et novembre chaque année.
- Lieu: Nairobi, KENYA
- Durée : 10 jours
- Frais de formation: Ksh. 60 000 ou alors 650 USD <NB : Jusqu'à 30% de réduction pour : (i) Étudiants universitaires/collégiaux) (ii) Un groupe de 5 participants ou plus>


Projet conjoint de systèmes d'information géographique USGS/USEPA sur les agents pathogènes dans les sols

Des études déterminent les concentrations de fond de certains agents pathogènes dans les sols des États-Unis contigus et les influences de la géochimie, de la météo et du climat sur ces populations.

Afin de protéger l'environnement des menaces actuelles et potentielles posées par les rejets intentionnels incontrôlés de substances dangereuses, de polluants et de contaminants, la communauté des chercheurs sur les menaces biologiques reconnaît la nécessité de pouvoir détecter les menaces dans les matrices appropriées et d'examiner également si un constituant détecté est d'origine naturelle ou un contaminant associé à un rejet accidentel ou intentionnel. Par conséquent, des méthodes sensibles et spécifiques pour le traitement et l'analyse des échantillons environnementaux ainsi que des méthodes pour déterminer le risque existant pour le public des micro-organismes endémiques sont nécessaires.

L'Agence de protection de l'environnement des États-Unis (USEPA) a collaboré avec l'USGS pour analyser des échantillons de sol prélevés dans le cadre du projet de paysages géochimiques des sols nord-américains (NASGLP) de l'USGS afin de détecter la présence de Bacillus anthracis (Ba), Yersinia pestis (Oui), et Francisella tularensis (Pi). Le NASGLP a collecté plus de 4800 échantillons de sol dans les 48 états inférieurs et les a analysés pour plus de 40 éléments majeurs et traces de 2007 à 2010 (voir US Geological Survey Open-File Report 2014-1082, « Cartes géochimiques et minéralogiques pour les sols de la États Unis").

L'accord interagences USEPA/USGS étendra les capacités d'évaluation microbienne pour déterminer les niveaux de fond d'agents de biomenace hautement prioritaires. Il est souhaité d'améliorer le traitement microbien et les méthodes analytiques utilisées pour analyser ces échantillons afin de développer des méthodes avec des limites de détection plus faibles. Une nouvelle analyse d'un sous-ensemble des échantillons archivés sera effectuée pour voir si la détection a été améliorée. Certains sites peuvent être rééchantillonnés pour évaluer les différences spatio-temporelles de concentration environnementale.

Il est également souhaitable de connaître la relation entre la présence/l'absence de ces agents de biomenace et les variables environnementales telles que (mais sans s'y limiter) : la composition géochimique du sol, les conditions météorologiques ambiantes, la teneur en humidité du sol, l'utilisation des terres, le passé animal épidémies, etc., pour aider à prédire la persistance et l'occurrence naturelle de ces agents dans l'environnement. Pour ce faire, un modèle SIG interactif sera développé pour cartographier ces variables à utiliser comme outil d'enquête. Être capable d'analyser des échantillons en toute confiance et de prévoir les zones où les organismes naturels peuvent ou non être localisés aidera les décideurs à être mieux préparés en cas de contamination.

Carte montrant les valeurs seuils provisoires (Calcium >= 13 000 ppm, Manganèse >= 463 ppm, Phosphore >= 580 ppm et Strontium >= 170 ppm) utilisées pour identifier les endroits où les épidémies d'origine naturelle sont « plus susceptibles » de se produire que dans d'autres endroits, avec toutes les autres variables maintenues constantes. (Domaine public.)

Développement d'un protocole d'échantillonnage pour les agents pathogènes bactériens dans le sol de surface

L'USGS et l'USEPA ont développé un protocole basé sur le protocole utilisé par le projet NASGLP, qui décrit les procédures de collecte, de manipulation et d'expédition d'échantillons de sol pour la détection de micro-organismes bactériens naturels, résidant spécifiquement dans la couche supérieure de 0 à 5 cm de sol. Ce protocole comporte des éléments pour deux types différents d'applications d'échantillonnage : (1) échantillonnage typique, lorsqu'il n'y a pas de suspicion de contamination (par exemple, surveillance ou études de fond) et (2) en réponse à une contamination connue ou suspectée (par exemple, la présence de carcasses d'animaux).

Développement de méthodes pour Bacillus anthracis

L'USGS a collaboré avec l'USEPA pour améliorer les méthodes de traitement et d'analyse pour la détection des B. anthracis spores dans le sol (sols limoneux et sableux). Cet effort comprenait l'optimisation d'un protocole de traitement des échantillons de sol contaminés par B. anthracis spores et examinera également la démonstration de la méthode suivie par l'extraction de l'ADN et l'analyse qPCR.

Modèle SIG interactif pour les enquêtes sur les agents pathogènes et les épidémies

En plus des données de présence/absence microbiennes pour les échantillons de sol collectés au cours de cette étude, plusieurs variables liées à la survie microbienne ont été cartographiées à l'aide d'un SIG et comprennent : la composition géochimique du sol, le pourcentage de pente, la classe de drainage de la zone, les conditions météorologiques ambiantes, l'humidité du sol. contenu, l'utilisation des terres et la couverture des terres. En outre, des variables liées aux épidémies naturelles potentielles ont été incluses, telles que l'inventaire disponible du bétail et les épidémies animales passées par comté.


Analyse spatiale de la distribution des glissements de terrain basée sur le SIG du district de Neelum, AJ&K, Pakistan

Le glissement de terrain se produit dans les régions montagneuses en raison de la catastrophe de la pente due aux pluies intenses et à la sismicité. L'Himalaya est l'une des parties sensibles du monde dans la perspective du risque de catastrophe de pente, c'est-à-dire que les mouvements de masse, en particulier la vallée de Neelum, entraînent une destruction considérable des infrastructures communautaires, des autoroutes et perturbent gravement le segment du tourisme. Les glissements de terrain sont un phénomène courant et récurrent dans les régions montagneuses du nord du Pakistan, telles que le district de Neelum. Après le tremblement de terre au Cachemire de 2005, l'importance de l'enquête sur les glissements de terrain augmente. Le but de cette recherche est d'établir un bref inventaire des glissements de terrain et de déterminer la relation des glissements de terrain avec les facteurs causatifs par une analyse de la distribution spatiale. À l'aide d'imageries Google Earth et de visites sur le terrain, un total de 618 glissements de terrain ont été identifiés dans la zone d'étude de 3621 km. Ces localités de glissement de terrain par rapport aux facteurs causatifs. Enfin, des cartes de distribution sont générées et analysent leur classe d'entités via Digital Elevation Model et ArcGIS. L'intensité des glissements de terrain est calculée en termes de concentration des glissements de terrain. La concentration des glissements de terrain (LC) est significativement très élevée dans les pentes inférieures à 30 (1,21) et dans la première zone de 100 m autour du réseau routier (15,06). Une fréquence de glissement de terrain un peu plus élevée est notée dans les pentes orientées vers l'est. Dans les 100 premiers mètres, le réseau routier de la zone et les réseaux de drainage représentent 83,49 % et 62,78 % du glissement de terrain total se produit avec une valeur LC de 4,6, respectivement. L'analyse montre que les pentes abruptes, une zone plus proche du réseau routier, du réseau de drainage, des terres arides et des alluvions quaternaires de matériaux meubles sont plus sensibles aux glissements de terrain. De plus, une carte de classification des glissements de terrain est également préparée sur la base d'observations de terrain qui montrent que les glissements de débris sont plus dominants.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Données SIG (systèmes d'information géographique) de la forêt nationale des Black Hills

La forêt nationale des Black Hills fournit une multitude de cartes d'informations géographiques à des fins récréatives, scientifiques et administratives. Naviguez pour voir toutes nos cartes et données.

Les Black Hills, dans l'ouest du Dakota du Sud et le nord-est du Wyoming, se composent de 1,2 million d'acres de collines et de montagnes boisées, d'environ 110 miles de long et 70 miles de large.

La forêt compte quatre districts de gardes forestiers et un bureau de superviseur forestier. Les bureaux sont situés à Sundance et Newcastle, Wyoming et Custer, Rapid City et Spearfish, Dakota du Sud.

Les Black Hills s'élèvent des prairies adjacentes dans une forêt de pins ponderosa. Décrite comme une « île dans les plaines », la forêt abrite une faune et une flore diversifiées qui s'étendent des forêts de l'est aux plaines de l'ouest. La forêt est une forêt à usages multiples avec des activités allant de la production de bois, du pâturage, à la randonnée, au camping, au VTT, à l'équitation, à l'escalade, à l'exploitation minière, à l'observation de la faune et bien d'autres.

Les images et les fichiers de métadonnées sont au format Adobe PDF, mais les autres fichiers sont au format exécutable winzip. Les fichiers winzip incluent un ou plusieurs fichiers de formes ESRI. Enregistrez le fichier exécutable winzip dans un dossier temporaire, puis double-cliquez sur le nom du fichier, entrez un dossier de destination et choisissez "décompresser".

REMARQUE : Toutes les données SIG obtenues à partir de ce site sont dans la projection UTM, zone 13, NAD83, unités de mètres.


Systèmes d'information géographique pour la gestion des ressources naturelles

L'article 208 des modifications apportées à la loi fédérale sur le contrôle de la pollution des eaux exige que les agences de planification formulent des moyens par lesquels les sources de pollution non ponctuelles agricoles peuvent être identifiées et définissent des méthodes de contrôle de ces sources. L'élaboration de meilleures pratiques de gestion pour le contrôle de la pollution diffuse nécessite l'évaluation de stratégies alternatives—détermination de l'emplacement, de la distribution spatiale et de la superficie affectée par les problèmes de pollution diffuse (3).

Avec l'utilisation d'un système d'information géographique, les planificateurs peuvent corréler les données d'occupation du sol et topographiques avec une variété de paramètres environnementaux liés à des indicateurs tels que le ruissellement de surface, la superficie du bassin de drainage et la configuration du terrain. Cette approche permet d'intégrer des données sur la qualité de l'eau provenant de diverses sources dans un système complet capable de combiner et de croiser des éléments de données aussi divers que les cartes conventionnelles. Images Landsat et données tabulaires obtenues « sur le terrain ». Les planificateurs environnementaux peuvent ainsi visualiser des éléments de données disparates qui, autrement, doivent être examinés manuellement.

Les informations informatisées peuvent également être utilisées pour affiner des modèles tels que l'équation universelle de perte de sol. Il en résulte des prévisions raisonnables des charges de polluants agricoles et du potentiel .


Certains programmes de maîtrise en systèmes d'information géographique sont conçus pour durer trois ans à un rythme à temps partiel. À Penn State, le programme de maîtrise SIG est orientée vers professionnels qui travaillent avec un temps limité qu'ils peuvent consacrer à l'étude. La plupart des cours sont en ligne et un seul cours est terminé à la fois. Au cours de la première année, Penn State attend de ses étudiants qu'ils développent des compétences techniques et d'alphabétisation dans le domaine des SIG, à la fin desquelles un certificat post-baccalauréat sera décerné en deuxième année, le programme s'élargit aux projets pratiques et aux tâches de gestion, souvent dans le lieu de travail actuel de l'étudiant en troisième année, les étudiants suivent des cours au choix liés aux SIG pour perfectionner leurs compétences et mener à bien des projets SIG liés au travail, qui sont présentés à un public professionnel à la fin du programme.



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