Awọn ọsẹ 2 ti ifowosowopo maapu iye iye Latin America
Wọn ti jẹ ọjọ mẹdogun ti ifihan gbangba ti bii agbaye GIS ti Latin America ṣe sopọ, labẹ ọrọ ti ifowosowopo ti alaye ati awọn imọ-ẹrọ ibaraẹnisọrọ gba laaye.
Eyi jẹ iṣẹ akanṣe kan ti o ni igbega nipasẹ Ile-ẹkọ Lincoln, pẹlu ọpọlọpọ awọn ọjọ ti siga ati kọfi nipasẹ awọn ọrẹ Diego Erba, Mario Piumetto ati Sergio Sosa, ti o gbero kii ṣe lati ṣe agbejade iwe iwadi nikan lori ihuwasi ti iye ilẹ ni Latin America, ṣugbọn tun tẹ ilera ti ilolupo ilolupo. Fun eyi, wọn ṣeto maapu kan lori GIScloud ninu eyiti awọn oluyọọda le ṣe alabapin imọ ti wọn ni ti agbegbe wọn.
Awọn abajade jẹ diẹ sii ju iwunilori lọ, nigbati o ti ni o kere ju awọn ọjọ 15 ti ifowosowopo:
- Awọn onigbọwọ 135 tọkasi ifẹ wọn ni ikopa.
- 345 data pese.
- Alaye lati awọn orilẹ-ede 15.
Nitoribẹẹ, nọmba awọn olumulo ti o nifẹ si ifowosowopo (135) kii ṣe aṣoju fun awọn ti o ti ṣe bẹ titi di oni. Tabili ti o tẹle n ṣe afihan iye awọn ifunni nipasẹ orilẹ-ede, iwe ti o kẹhin ṣe afihan awọn ti o pinnu lati kopa. Awọn orilẹ-ede kan wa, bii Bolivia, Nicaragua ati Venezuela ti ko han nitori wọn ko ṣe alabapin sibẹsibẹ.
|
Orilẹ-ede |
Awọn ipinfunni |
Ogorun |
O ṣeun |
|
Argentina |
102 |
30% |
27 |
|
Brasil |
52 |
15% |
19 |
|
Honduras |
44 |
13% |
1 |
|
Colombia |
35 |
10% |
15 |
|
México |
20 |
6% |
18 |
|
Perú |
20 |
6% |
4 |
|
Ecuador |
16 |
5% |
11 |
|
El Salvador |
14 |
4% |
4 |
|
Urugue |
10 |
3% |
2 |
|
Chile |
8 |
2% |
6 |
|
Bolivia |
7 |
2% |
9 |
|
Panama |
6 |
2% |
2 |
|
Guatemala |
5 |
1% |
3 |
|
Costa Rica |
5 |
1% |
3 |
|
Dominika Republic |
1 |
0% |
7 |
Ninu data yii, o fẹrẹ to idaji ni a ti gba lati awọn ipese ti a tẹjade.
|
Atejade ìfilọ |
167 |
48% |
|
Ìfilọ fun nipa olupese |
74 |
21% |
|
Igbeyewo tabi ikọkọ igbelewọn |
60 |
17% |
|
Kẹta alaye |
27 |
8% |
|
Tita ṣe |
17 |
5% |
O fẹrẹ to 50% ti awọn iye ti a royin ni ibamu si awọn ohun-ini ilu pẹlu awọn iwọn ti o kere ju awọn mita mita 500, ti a ba gbero iye “to 500 m2”. Awọn kilasi kan wa ti o ṣe pidánpidán ni iwọn, nitori wọn yipada ni kete ti gbigba data ti bẹrẹ, paapaa “to 1.000 m2” ati “lati 1.000 si 5.000” eyiti yoo dajudaju ti ipilẹṣẹ abajade ti ko wulo pupọ.
|
Tẹlẹ si 500 m2 |
157 |
46% |
|
Tẹlẹ si 1.000 m2 |
21 |
6% |
|
Lati 500 si 2.000 m2 |
102 |
30% |
|
Lati 1.000 si 5.000 m2 |
8 |
2% |
|
Lati 2.000 si 10.000 m2 |
34 |
10% |
|
Diẹ ẹ sii ju 10.000 m2 |
23 |
7% |
Nikẹhin, abajade data nipasẹ orilẹ-ede fihan ipele ti ipa ti awọn oniwadi ti n ṣe agbega iṣẹ naa ati awọn oju opo wẹẹbu ti o ti ni igbega ni ipilẹṣẹ. Argentina duro jade, pẹlu 30% ti data, Brazil ati Honduras pẹlu 30% miiran, o han gbangba pe eyi yoo yipada nitori awọn ọjọ 15 tun wa ṣugbọn a yọ fun awọn igbiyanju ti awọn ti o fẹ kii ṣe lati mọ nikan. ohun ti n ṣẹlẹ ni iyoku ti Latin America ṣugbọn tun ṣe ifowosowopo pẹlu data ti wọn ni iwọle si ni orilẹ-ede tiwọn.
Fun awọn ti o forukọsilẹ ati ti ko ṣe alabapin, ṣe akiyesi pe o rọrun pupọ: o kan ni lati wa lori oju-iwe ohun-ini gidi ni ilu rẹ ki o wa awọn ohun-ini wọnyẹn ti o ni ipo agbegbe ni GoogleEarth, tabi aworan ti o rọrun lati ṣe. ṣe idanimọ; nkankan ti o le nikan ṣee ṣe Oba nipa ẹnikan ti o mọ wọn orilẹ-ede.
Gẹgẹbi abajade alakoko, a gbọdọ ṣe idanimọ agbara ti GISCloud, eyiti o gba laaye kii ṣe itupalẹ awọn data tabular nikan gẹgẹbi awọn ti Mo ti ṣe akopọ ninu tabili yii, ṣugbọn itupalẹ aye pẹlu awọn pato ti o nifẹ si.
Maapu naa le jẹ ti kojọpọ bi Layer WMS lati adirẹsi:
http://editor.giscloud.com/wms/f8e2fd27e26e7951437b8e0f9334b688
Nibi o le rii ilọsiwaju ti maapu naa.
A yọ fun akitiyan naa, eyiti yoo dajudaju tẹlẹ ti ronu nipa ilana kan lati tẹsiwaju ifunni ni kete ti awọn iwe-aṣẹ idanwo GISCloud ba pari. Boya ọna ti o wulo le jẹ iṣẹ Google ati awọn iwe kaakiri rẹ, tabi nkan ti o jọra, nitori alaye ti a gba ni ipele yii kii ṣe aṣoju fun awọn idi ipari.
