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Comment la marge d'erreur est-elle signalée sur une carte ?


Lorsque vous déclarez des estimations, vous devez toujours inclure la marge d'erreur. Il existe des moyens conventionnels de signaler la marge d'erreur dans un tableau, un texte ou un graphique. Mais comment rapporter une marge d'erreur pour les données visualisées sur une carte ?


Un article de journal récent sur lequel je suis tombé explique exactement ce que @Aksel dans une autre réponse (Sun et Wong, 2010) (il est disponible ici gratuitement en ligne, mais ce lien ne contient pas d'images des cartes pour autant que je sache). Essentiellement, ils suggèrent qu'ils préfèrent l'approche de superposition par opposition à l'approche multiple (c'est-à-dire faire deux cartes, l'une montrant l'estimation et l'autre montrant l'incertitude).

Les cartes de valeur par alpha comme cela a été mentionné sur ce forum sont une autre façon de représenter l'incertitude que la superposition des lignes en tirets (que je trouve plus intuitive).

D'autres travaux que j'ai lus qui peuvent être intéressants (bien qu'ils ne répondent pas directement à la question) sont ;

  • Cartographie des résultats de la régression pondérée géographiquement (Mennis, 2006) PDF ici
  • Toutes les cartes d'estimations de paramètres sont trompeuses (Gelman, 1999) PDF ici
  • L'article original que j'ai cité est Intégration des informations sur la qualité des données dans la cartographie des données d'enquête de la communauté américaine (Sun et Wong, 2010)

Je l'ai vu faire sur un choroplèthe avec la coloration montrant l'estimation, et une superposition en pointillés/hachés représentant les coefficients de variation. Mais je n'ai pas vu de norme pour cela.


Comme l'a souligné Andy, le flou de la blancheur est une option. Une autre option consiste à utiliser une sorte de filtre de présentation : vous n'affichez que les résultats qui sont plus certains qu'un certain seuil. Vous pouvez fournir différentes cartes avec différents seuils.

Le seuil le plus bas pourrait être l'écart type de l'ensemble de la population (ou un modèle très simple, selon vos données). Si une procédure cartographique complexe est utilisée avec une incertitude élevée, de grandes zones peuvent avoir des incertitudes supérieures à cet écart type. (dépend bien sûr de votre variable : pour le carbone organique dans un sol, cette affirmation est vraie, pour visualiser, par exemple, l'erreur sur une carte d'altitude, ce seuil n'a aucun sens). Une autopromotion éhontée : un journal qui utilise une telle technique est : ce journal


Pour les données au niveau ponctuel, la thèse de Jay Fowler « Communication cartographique de l'incertitude au niveau du point » (lien vers la citation, le texte intégral, l'affiche ; trouvé via CartoNews) fournit un excellent aperçu des méthodes :

Quelques exemples plus visuels.

Comme @ako l'a suggéré, la superposition en pointillés peut être utilisée pour représenter la signification. Exemple de Nagy, C., et al. (2014). Cartographie spatio-temporelle hiérarchique de la mortalité prématurée due à la maladie alcoolique du foie en Hongrie, 2005-2010. Revue européenne de santé publique, 24(5), 827-33 (lien, paywall) :

Une méthode d'une certaine manière opposée, qui brouille les zones de moindre importance peut être trouvée dans Atlas du cancer de l'Europe du Nord:

Les cartes ultérieures de Atlas NORDCAN semblent passer à un ombrage plus agressif :

(Plus de détails sur cette technique peuvent être trouvés (derrière le paywall) dans : Patama T, Pukkala E (2016) 'Small-area based smoothing method for cancer risk mapping' Épidémiologie spatiale et spatio-temporelle, http://dx.doi.org/10.1016/j.sste.2016.05.003)

Je m'excuse pour ma fiche éhontée, voici une carte de la publication à laquelle j'ai participé pour présenter les résultats du modèle spatial bayésien. Les rapports de cotes au niveau de l'incertitude de la zone (code postal) estimés par le modèle (qui sont présentés par les teintes des carrés) ont été incorporés en tant que carte choroplèthe d'arrière-plan.


Enquête communautaire américaine (ACS)

Esri fournit des données démographiques issues de l'American Community Survey (ACS) pour les États-Unis et Porto Rico.

Les données ACS d'Esri fournissent une grande partie des informations précédemment disponibles lors du recensement décennal. L'ACS utilise une mesure continue ou un échantillon « glissant », dans lequel un petit pourcentage de la population est échantillonné chaque mois. L'ACS est mise à jour et diffusée plus fréquemment que le recensement décennal—chaque année au lieu de tous les dix ans. Des tailles d'échantillon plus petites et des temps de collecte variables ont introduit une marge d'erreur dans leurs estimations. Les catégories de données ACS proposées par Esri sont les suivantes :

  • Population—Population totale, langue, pauvreté
  • École et travail—Inscription à l'école, temps de déplacement et moyens de transport pour se rendre au travail
  • Ménages—Total des ménages, mode d'occupation, familles, statut de pauvreté, loyer, véhicules disponibles, statut hypothécaire
  • Logement — Nombre total de logements, nombre de logements en structure, année de construction
  • Assurance maladie, revenu d'assistance publique

Comment la marge d'erreur est-elle signalée sur une carte ? - Systèmes d'information géographique

Subcropping Geology for the Mid-Atlantic Coastal Plain Version 1.0, 27 septembre 1999 Couverture vectorielle USGS Professional Paper USGS PP 1680

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?pp1680_sbcrps Scott W. Ator, Judith M. Denver, David E. Krantz, Wayne L. Newell et Sarah K. Martucci

A Superficial Hydrogeologic Framework for the Mid-Atlantic Coastal Plain U.S. Geological Survey Professional Paper pp1680

Cet ensemble de données a été développé pour compiler une carte des zones de sous-cultures aquifères dans la plaine côtière médio-atlantique à l'aide de la cartographie géologique actuellement disponible.

Toute utilisation de noms commerciaux, de produits ou d'entreprises est uniquement à des fins descriptives et n'implique pas l'approbation par le gouvernement des États-Unis. Bien que ce fichier de métadonnées conforme au Federal Geographic Data Committee soit destiné à documenter l'ensemble de données sous une forme non exclusive, ainsi qu'au format ArcInfo, ce fichier de métadonnées peut inclure une terminologie spécifique à ArcInfo. 2005 À jour à la date de publication.

Aucun prévu -80.36581681 -73.88230441 41.21986057 33.4172255 Thésaurus de l'USGS Géologie Texture Sous-culture Plaine côtière Milieu de l'Atlantique eaux intérieures eaux souterraines Catégorie de sujet ISO 19115 informations géoscientifiques eaux intérieures environnement

Système d'information sur les noms géographiques

MD-DE-DC Directeur du Centre des sciences de l'eau U.S. Geological Survey Directeur du Centre des sciences de l'eau Adresse postale et physique 8987 Yellow Brick Road Baltimore Maryland

États-Unis 1-888-275-8747 410-238-4210 [email protected]

https://water.usgs.gov/GIS/browse/PP1680_sbcrps.jpg
Illustration de l'ensemble de données
JPEG U.S. Geological Survey Windows_NT, 5.1, Intel ArcInfo version 8.3 U.S. Geological Survey

Géologie de surface pour la couverture vectorielle de la plaine côtière médio-atlantique Papier professionnel USGS PP 1680

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?pp1680_srfgl Service géologique des États-Unis

Physiographie pour la couverture vectorielle de la plaine côtière médio-atlantique Papier professionnel USGS PP 1680

https://water.usgs.gov/lookup/getspatial?pp1680_phys Service géologique des États-Unis

Un cadre hydrogéologique superficiel pour la couverture vectorielle de la plaine côtière médio-atlantique Papier professionnel USGS PP 1680

Carte géologique du Maryland carte

250000 papier 1968 U.S. Geological Survey

Cadre hydrogéologique de la carte de la plaine côtière de la Caroline du Nord, document professionnel 1404-I

1000000 papier 1996 Delaware Geological Survey

Carte géologique du sud du Delaware carte Open-File Report 32

100000 papier 1990 U.S. Geological Survey

Carte géologique et coupes transversales généralisées de la plaine côtière et des parties adjacentes de la carte du Piémont, en Virginie Série d'enquêtes diverses CARTE I-2033

250000 papier 1989 U.S. Geological Survey

Géologie technique du corridor nord-est de Washington, D.C. à Boston, Massachusetts : carte de la plaine côtière et des dépôts de surface Diverses études géologiques CARTE I-514-B

250000 papier 1967 Maryland Geological Survey

Carte du Maryland montrant la carte des formations géologiques

380160 papier 1933 Commission géologique de Caroline du Nord

Carte géologique de la carte de la Caroline du Nord

Département des ressources naturelles et du développement communautaire de la Caroline du Nord

500000 papier 1985 New Jersey Department of Environmental Protection, Bureau of Geographic Information Systems

Systèmes d'information géographique du Département de la protection de l'environnement du New Jersey, couvertures vectorielles SIG Resource DATA

24000 CD-ROM Maryland Geological Survey

Carte géologique de la carte du comté de Worcester

62500 papier 1978 Maryland Geological Survey

Carte géologique de la carte du comté de Dorchester

62500 papier 1986 Maryland Geological Survey

Carte géologique de la carte du comté de Wicomico

62500 papier 1979 U.S. Geological Survey

Cadre stratigraphique et géomorphique des dépôts supérieurs du Cénozoïque dans le sud de la péninsule de Delmarva, Virginie et Maryland document USGS Professional Paper 1067-G

Auteur, Mixon, R.B. Oertel, G.F. et Foyle, A.M.

Déplacement du drainage par la fluctuation du niveau de la mer à la marge extérieure du document Chesapeake Seaway Journal of Coastal Research v11, p583-604 U.S. Geological Survey

Un cadre hydrogéologique superficiel pour le papier professionnel ordinaire de la côte médio-atlantique USGS PP 1680

La géologie des sous-cultures a été compilée et interprétée à partir de sources publiées et non publiées disponibles. Certaines de ces données étaient auparavant disponibles en format numérique, tandis que d'autres étaient numérisées à partir de cartes imprimées ou d'interprétations. Toutes les données originales ont été projetées sur un système de référence commun et découpées dans la zone d'étude, si nécessaire. (Voir USGS Professional Paper 1680)


Taux de nuptialité aux États-Unis : variation géographique, 2019

2 MOE = Marge d'erreur. La ME est une mesure de l'erreur d'échantillonnage et exprime la plage maximale dans laquelle le taux devrait différer de la proportion réelle. La ME est calculée pour les estimations dérivées au niveau de confiance de 90 %.

Classement des États et variation géographique des taux de nuptialité, 2019

  • Les États avec les taux de nuptialité les plus élevés (constituant le 1er quartile) en 2019 avaient des taux d'au moins 35,2 mariages pour 1 000 femmes célibataires âgées de 15 ans et plus. Parmi les États du quartile supérieur, tous sont nettement au-dessus de la moyenne nationale (30,5 mariages pour 1 000 femmes célibataires).
  • Les États avec les taux de nuptialité les plus bas (constituant le 4e quartile) en 2019 comptaient moins de 28,2 mariages pour 1 000 femmes célibataires. Parmi les États du quartile inférieur, ceux dont les taux de nuptialité sont considérablement inférieurs à la moyenne nationale sont le Rhode Island, le Delaware, le Connecticut, le Vermont, la Louisiane, le Nouveau-Mexique, le New Jersey, New York, la Floride, le Massachusetts, le Mississippi, la Pennsylvanie et le Maryland.

Figure 3. Variation de l'état du taux de nuptialité ajusté pour 1 000 femmes célibataires âgées de 15 ans et plus par quartile, 2019

Figure 4. Variation géographique du taux de nuptialité ajusté des femmes entre les États, 2019

  • La plupart des États de la région occidentale du pays avaient des taux de mariages élevés (1er ou 2e quartile).
    • Les exceptions incluent la Californie, l'Arizona et le Nouveau-Mexique.
    • Tous les États du nord-est (à l'exception du Maine) affichaient de faibles taux de nuptialité (3e ou 4e quartile).
    Source d'information
    • Clarke. S.C. (1995). Rapport avancé des statistiques finales sur les mariages, 1989 et 1990. Rapport mensuel des statistiques de l'état civil, 42(12). Centre national des statistiques de la santé. https://www.cdc.gov/nchs/data/mvsr/supp/mv43_12s.pdf
    • Centre national des statistiques de la santé (1974). Rapport de synthèse sur les statistiques finales du mariage, 1970. Rapport mensuel des statistiques de l'état civil, 23(2), Supp.1. Département américain de la Santé, de l'Éducation et du Bien-être. https://www.cdc.gov/nchs/data/mvsr/supp/mv23_02s1acc.pdf
    • Centre national des statistiques de la santé (1983). Rapport préliminaire des statistiques finales sur le mariage, 1980. Rapport mensuel des statistiques de l'état civil, 32(5), Supp. Département américain de la Santé et des Services sociaux. https://www.cdc.gov/nchs/data/mvsr/supp/mv32_05s.pdf
    • Centre national des statistiques de la santé (2001). Naissances, mariages, divorces et décès : données provisoires pour janvier-décembre 2000. Rapport national de l'état civil, 49(6), tableau associé 3. Département de la santé et des services sociaux, Centre de contrôle et de prévention des maladies. https://www.cdc.gov/nchs/data/nvsr/nvsr49/nvsr49_06.pdf
    • Bureau du recensement des États-Unis (2020). American Community Survey, estimations sur un an pour 2019 [tableau B12001]. Extrait de : https://data.census.gov/cedsci/table?q=B12001&lastDisplayedRow=18&table=B12001&tid=ACSDT1Y2019.B12001
    • Bureau du recensement des États-Unis (2020). American Community Survey, estimations sur un an pour 2019 [tableau B12501]. Extrait de : https://data.census.gov/cedsci/table?q=B12501&lastDisplayedRow=10&table=B12501&tid=ACSDT1Y2019.B12501
    Les références
    • Allred, C. (2019). Taux de nuptialité aux États-Unis : variation géographique, 2018. Profils familiaux, FP-19-22. Bowling Green, OH : Centre national de recherche sur le mariage et la famille. https://doi.org/10.25035/ncfmr/fp-19-22.
    • Hemez, P. (2017). Taux de nuptialité aux États-Unis : variation géographique, 2016. Profils familiaux, FP-17-25. Bowling Green, OH : Centre national de recherche sur le mariage et la famille. https://doi.org/10.25035/ncfmr/fp-17-25
    • Payne, K. K. (2018). Tableau du mariage et du divorce aux États-Unis : le taux de divorce ajusté. Bowling Green, OH : Centre national de recherche sur le mariage et la famille. https://doi.org/10.25035/ncfmr/adr-2008-2017
    Citation suggérée
    • Reynolds, L. (2020). Taux de nuptialité aux États-Unis : variation géographique, 2019. Profils familiaux, FP-20-24. Bowling Green, OH : Centre national de recherche sur le mariage et la famille. https://doi.org/10.25035/ncfmr/fp-20-24

    Ce projet est soutenu avec l'aide de Bowling Green State University. De 2007 à 2013, un soutien a également été fourni par le Département américain de la Santé et des Services sociaux, Bureau du Secrétaire adjoint à la planification et à l'évaluation. Les opinions et conclusions exprimées dans le présent document sont uniquement celles des auteurs et ne doivent pas être interprétées comme représentant les opinions ou la politique d'un organisme de l'État ou du gouvernement fédéral.

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    Voyez-le. Écoutez-le. Signalez-le.

    Inconduite survenant sur ou hors campus, Agression sexuelle ou harcèlement sexuel ou, comportement préoccupant que vous voudriez porter à l'attention du Bureau du doyen des étudiants.


    Vous pouvez signaler des entreprises ou des noms de lieux en cas d'usurpation d'identité ou de contenu offensant, faux, spam ou inapproprié.

    Pointe: Pour les problèmes juridiques, tels que les litiges relatifs aux droits d'auteur ou aux marques, soumettez un rapport.

    1. Ouvrez Google Maps.
    2. Trouvez l'endroit que vous souhaitez signaler pour examen.
    3. Sélectionnez le lieu Suggérer une modificationSupprimer ce lieu.
    4. Choisissez la raison pour laquelle le lieu doit être supprimé.
    5. Sélectionner Soumettre.

    Internet regorge d'ordures, comme nous le savons tous. Il est utile de trouver des sources faisant autorité et de se concentrer sur elles pour aider à résoudre ces problèmes. Une brochure publiée par l'American Statistical Association (attribuée à Fritz Scheuren et "complètement mise à jour vers 1997") définit la marge d'erreur sous la forme d'un intervalle de confiance à 95 % (p. 64, à droite).

    À la lumière de cela, il est surprenant que l'article de Wikipédia sur la marge d'erreur utilise une définition différente, même s'il fait référence à cette brochure ! Wikipédia écrit,

    La marge d'erreur est généralement définie comme le "rayon" (ou la moitié de la largeur) d'un intervalle de confiance pour une statistique particulière d'une enquête. . Lorsqu'une seule marge d'erreur globale est signalée pour une enquête, elle fait référence à la marge d'erreur maximale pour tous les pourcentages signalés en utilisant l'échantillon complet de l'enquête.

    En d'autres termes, pour Wikipédia, le MoE est une moitié les maximum largeur d'un ensemble d'intervalles de confiance (qui peuvent avoir des couvertures différentes de 95 %).

    Nous avons discuté de cette confusion (ou, du moins, du manque de standardisation) dans des commentaires ailleurs sur ce site. Notre conclusion était que vous devez être clair quoi toi entendez par "marge d'erreur" chaque fois que vous utilisez ce terme.

    Il n'y a pas de convention universellement suivie sur ce qu'est une "marge d'erreur", mais je pense (comme vous l'avez observé) qu'elle est le plus souvent utilisée pour désigner le rayon d'un intervalle de confiance, soit dans l'échelle d'origine de l'estimation, soit en pourcentage d'une estimation. Parfois, il est utilisé comme synonyme d'"erreur standard", vous devez donc faire attention à ce que les autres comprennent ce que vous voulez dire lorsque vous l'utilisez.

    Un "intervalle de confiance" Est-ce que ont une convention universelle sur sa signification. Il s'agit essentiellement de la plage d'estimations possibles générées par un processus d'estimation qui contiendrait, X % du temps (95 % étant le plus couramment utilisé) la vraie valeur du paramètre en cours d'estimation. Ce concept d'un "processus" qui produirait la vraie valeur X% du temps est un peu contre-intuitif et à ne pas confondre avec un "intervalle de crédibilité" de l'inférence bayésienne, qui a une définition beaucoup plus intuitive, mais est pas la même chose que l'intervalle de confiance largement utilisé.

    Votre devis actuel est un peu désordonné et nécessite quelques corrections mineures comme décrit. J'éviterais cette utilisation supplémentaire du mot "marge" et privilégierais les "barres d'erreur". Alors:

    "Les intervalles de confiance sont estimés à 1,96 multiplié par les erreurs standard pertinentes et indiqués sur les graphiques sous forme de barres d'erreur."

    (Cela met de côté la question de savoir si c'est une bonne façon de calculer les intervalles de confiance, qui dépend de votre modèle, etc. et n'est pas pertinent).

    Dernier commentaire sur la terminologie - je n'aime pas "l'erreur standard", qui signifie simplement "l'écart type de l'estimation" ou "l'erreur d'échantillonnage" en général - je préfère penser en termes d'aléatoire, et de variance des statistiques, plutôt que des "erreurs". Mais je me suis glissé dans l'utilisation du terme "erreur standard" ci-dessus parce qu'il est si largement utilisé, je suppose.


    L'effet sur le comportement et la prise de décision dans le monde réel

    Quand les gens disent que le chiffre officiel est une sous-estimation, ils oublient ceci : le chiffre officiel n'est pas une estimation du nombre réel de cas. Le chiffre officiel n'essaie même pas d'estimer le nombre réel de cas, car ce sera de toute façon faux. Il ne rapporte que le nombre de cas confirmés. Le nombre de cas suspects et mis en quarantaine est également signalé – ce sont ces chiffres sur lesquels se concentrer, pour avoir une meilleure idée de la situation. Et même si ces chiffres peuvent encore être trompeurs, il semble que les gens ne soient pas nécessairement induits en erreur par ces chiffres. Les gens agissent avec crainte et prennent des précautions qui semblent inutiles, mais ils savent intuitivement que les chiffres rapportés ne sont pas les vrais chiffres. C'est pourquoi les masques faciaux se vendent en Chine en ce moment – ​​ils savent que les vrais chiffres sont pires et ils s'y préparent.

    Il est important d'être avant-gardiste, littéralement. Les actions doivent être calibrées, pas avec le chiffre rapporté, et peut-être même pas avec le vrai niveau, même s'il est estimé avec précision. Étant donné le niveau d'incertitude du chiffre réel, il pourrait être nécessaire de calibrer l'action avec un niveau supérieur au niveau réel estimé - un niveau « sûr ». En faisant cela, nous créons une marge de sécurité pour l'ensemble du système.


    Contenu

    Les cartes topographiques sont basées sur des relevés topographiques. Réalisés à grande échelle, ces levés sont appelés topographiques au sens ancien de la topographie, montrant une variété d'élévations et de reliefs. [8] Cela contraste avec les anciens arpentages cadastraux, qui montrent principalement les limites des propriétés et du gouvernement. La première série de cartes topographiques multifeuilles d'un pays entier, la Carte géométrique de la France, a été achevé en 1789. [9] Le Great Trigonometric Survey of India, commencé par la Compagnie des Indes orientales en 1802, puis repris par le Raj britannique après 1857 était remarquable comme un effort réussi à plus grande échelle et pour déterminer avec précision les hauteurs de Sommets de l'Himalaya depuis des points de vue distants de plus de cent milles. [dix]

    Des relevés topographiques ont été préparés par l'armée pour aider à la planification de la bataille et des emplacements défensifs (d'où le nom et l'histoire de l'Ordnance Survey du Royaume-Uni). En tant que tel, les informations sur l'altitude étaient d'une importance vitale. [11]

    Au fur et à mesure de leur évolution, les séries de cartes topographiques sont devenues une ressource nationale dans les pays modernes pour la planification des infrastructures et l'exploitation des ressources. Aux États-Unis, la fonction de cartographie nationale qui avait été partagée à la fois par l'Army Corps of Engineers et le ministère de l'Intérieur a migré vers le nouveau United States Geological Survey en 1879, où elle est restée depuis. [12] [13]

    1913 a vu le début de l'initiative International Map of the World, qui visait à cartographier toutes les zones terrestres importantes de la Terre à une échelle de 1:1 million, sur environ mille feuilles, chacune couvrant quatre degrés de latitude par six degrés ou plus de longitude. . Hors bordures, chaque feuille mesurait 44 cm de haut et (selon la latitude) jusqu'à 66 cm de large. Bien que le projet ait finalement échoué, il a laissé un système d'indexation qui reste en usage.

    Dans les années 1980, l'impression centralisée de cartes topographiques standardisées a commencé à être remplacée par des bases de données de coordonnées qui pouvaient être utilisées sur ordinateur par des utilisateurs finaux moyennement qualifiés pour visualiser ou imprimer des cartes avec un contenu, une couverture et une échelle arbitraires. Par exemple, le gouvernement fédéral des États-Unis TIGRE L'initiative a compilé des bases de données interconnectées des frontières politiques fédérales, étatiques et locales et des zones de recensement, ainsi que des routes, des voies ferrées et des plans d'eau avec prise en charge de la localisation des adresses dans les segments de rue. TIGER a été développé dans les années 1980 et utilisé dans les recensements décennaux de 1990 et suivants. Modèles altimétriques numériques (DEM) ont également été compilées, d'abord à partir de cartes topographiques et d'interprétation stéréographique de photographies aériennes, puis à partir de photographies satellitaires et de données radar. Étant donné qu'il s'agissait de projets gouvernementaux financés par des impôts et non classés pour des raisons de sécurité nationale, les ensembles de données étaient dans le domaine public et librement utilisables sans frais ni licence.

    Les ensembles de données TIGER et DEM ont grandement facilité les systèmes d'information géographique et rendu le système de positionnement global beaucoup plus utile en fournissant un contexte autour des emplacements donnés par la technologie comme coordonnées. Les applications initiales étaient pour la plupart des formes professionnalisées telles que des instruments d'arpentage innovants et des systèmes SIG au niveau des agences gérés par des experts. Au milieu des années 90, des ressources de plus en plus conviviales telles que la cartographie en ligne en deux et trois dimensions, l'intégration du GPS avec les téléphones portables et les systèmes de navigation automobile sont apparues. À partir de 2011, l'avenir des cartes topographiques standardisées et imprimées de manière centralisée est quelque peu incertain. [14] [15]

    Les cartes topographiques ont de nombreuses utilisations multiples de nos jours : tout type de planification géographique ou d'architecture à grande échelle, les sciences de la terre et de nombreuses autres disciplines géographiques, l'exploitation minière et d'autres activités terrestres, le génie civil et les utilisations récréatives telles que la randonnée et la course d'orientation.

    Les différentes caractéristiques représentées sur la carte sont représentées par des signes ou symboles conventionnels. Par exemple, les couleurs peuvent être utilisées pour indiquer une classification des routes. Ces signes sont généralement expliqués dans la marge de la carte ou sur une feuille caractéristique publiée séparément. [16]

    Les cartes topographiques sont aussi communément appelées cartes de contour ou alors cartes topographiques. Aux États-Unis, où les séries nationales primaires sont organisées selon une grille stricte de 7,5 minutes, elles sont souvent appelées ou quads ou quadrangulaires.

    Les cartes topographiques montrent classiquement la topographie, ou les contours des terres, au moyen de lignes de contour. Les courbes de niveau sont des courbes qui relient des points contigus de même altitude (isohypse). En d'autres termes, chaque point sur la ligne tracée de 100 m d'altitude est à 100 m au-dessus du niveau moyen de la mer.

    Ces cartes montrent généralement non seulement les contours, mais aussi tous les cours d'eau ou autres plans d'eau importants, le couvert forestier, les zones bâties ou les bâtiments individuels (selon l'échelle) et d'autres caractéristiques et points d'intérêt tels que la direction de ces cours d'eau. écoulement.

    La plupart des cartes topographiques ont été préparées à l'aide d'une interprétation photogrammétrique de photographies aériennes à l'aide d'un stéréotraceur. La cartographie moderne utilise également le lidar et d'autres techniques de télédétection. Des cartes topographiques plus anciennes ont été préparées à l'aide d'instruments d'arpentage traditionnels.

    Le style cartographique (contenu et apparence) des cartes topographiques est très variable entre les organisations cartographiques nationales. Les traditions et conventions esthétiques persistent dans la symbologie des cartes topographiques, en particulier parmi les pays européens à des échelles cartographiques moyennes. [17]

    Bien que la quasi-totalité de la surface terrestre de la Terre ait été cartographiée à l'échelle 1:1 000 000, la cartographie à moyenne et grande échelle a été réalisée de manière intensive dans certains pays et beaucoup moins dans d'autres. [18] Néanmoins, les programmes cartographiques nationaux énumérés ci-dessous ne sont qu'une sélection partielle. Plusieurs fournisseurs commerciaux fournissent des séries de cartes topographiques internationales.


    Pondération

    Pondération est une méthode statistique qui garantit que chaque unité échantillonnée est correctement représentée dans une estimation finale. Cela nous permet de tenir compte du fait que certains membres d'une base de sondage sont plus susceptibles que d'autres d'être tirés dans un échantillon ou de participer à une enquête.

    Dans la pondération de base, le poids attribué à une unité d'échantillonnage est égal à l'inverse de la probabilité que cette unité soit incluse dans un échantillon. Si, par exemple, vous échantillonnez 10 pêcheurs au hasard sur une base de 100, chaque pêcheur aura une chance sur 10 d'être sélectionné pour l'échantillon. Le poids attribué à chaque pêcheur serait donc de 10. Si vous échantillonnez 20 pêcheurs du même cadre, chaque pêcheur aurait deux chances sur 10 d'être sélectionné et aurait un poids de cinq. Pour estimer le nombre de poissons capturés par notre population cible dans le deuxième scénario, nous multiplierions les prises de chaque pêcheur par cinq.

    Des plans d'enquête plus complexes peuvent exiger que différentes sous-populations aient des poids différents. Pour optimiser le temps que les enquêteurs passent sur le terrain, l'enquête d'interception Access Point Angler Intercept Survey échantillonne plus souvent les sites à forte activité que les sites à faible activité, et les données recueillies auprès des deux types de sites sont pondérées différemment. Les strates qui ont une plus grande chance d'être sélectionnées pour un échantillon sont généralement « pondérées à la baisse », tandis que les strates qui ont une plus faible chance d'être sélectionnées sont généralement « pondérées à la hausse ».

    Comment la pondération de nos données vous aide à compter vos captures

    Dans cette vidéo, nous visitons un magasin de matériel pour voir comment la pondération est utilisée pour estimer avec précision les prises des pêcheurs.


    Quand le logiciel plante

    Vous devez enregistrer vos modifications périodiquement afin qu'elles puissent être récupérées en cas d'erreur logicielle. Pour éviter les plantages, assurez-vous que vous avez installé les derniers Service Packs et correctifs ArcGIS et que tous les modules complémentaires ou extensions sont compatibles. En outre, lors de la modification, vous souhaiterez peut-être exécuter les outils Vérifier la géométrie et Réparer la géométrie pour rechercher et résoudre les problèmes de données susceptibles de provoquer des problèmes logiciels.

    Si ArcGIS se ferme de manière inattendue, envoyez le rapport d'erreur automatique. Vous devriez également envisager d'obtenir de l'aide et de fournir vos données et les étapes que vous avez effectuées juste avant le crash.

    Pour plus d'informations sur la résolution des pannes logicielles, accédez au Centre de ressources en ligne et recherchez l'article ID : 32797 .


    Voir la vidéo: Marge derreur - Téléfilm français 2013 (Octobre 2021).