जीआईएस परियोजनाओं के उदाहरण गलत हो गए?


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मैं जीआईएस परियोजनाओं के कुछ उदाहरण जानना चाहूंगा जो गलत हो गए हैं।

यानी खराब निर्णय उस परियोजना से जीआईएस आउटपुट पर आधारित होते हैं।

मैं किसी का नामकरण और छायांकन नहीं देख रहा हूं, इसलिए यदि यह एक कंपनी है जिसके लिए आपने काम किया है, तो कृपया इसमें से कोई भी नाम रखें, और जहां आवश्यक हो, कहानी को भंग कर दें। मुझे यकीन है कि कुछ प्रमुख सार्वजनिक उदाहरण होने चाहिए?

उदाहरण एक आपदा एमजीएमटी परियोजना, खराब या पुराने डेटा के कारण गलत हो गई।

मैं स्वीकार करता हूं, यह एक बहुत ही व्यक्तिपरक प्रश्न है जिसका कोई सही उत्तर नहीं है। इसलिए, मैं वोटों को बात करने दूंगा, और अगर जरूरत पड़ी तो कोई सी-विकी में बदल सकता है।

व्यक्तिगत रूप से, मुझे इससे बहुत लाभ मिलेगा, और जीआईएस सिखाते समय मैं उदाहरणों को पारित करूंगा।

जवाबों:


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वास्तव में एक पूर्ण विकसित जीआईएस परियोजनाएं नहीं हैं, लेकिन स्थिति का दिलचस्प उदाहरण है जब स्थानिक पहलुओं को सही तरीके से नहीं संभाला गया था।

अर्थशास्त्री की 'उत्तर कोरिया मिसाइल खतरा' पहली बार देखा:

गलत

जबकि वास्तविकता में ऐसा दिखना चाहिए:

सही बात

पाठकों ने जल्दी से गलती की और अर्थशास्त्री ने इसे स्वीकार किया और सुधार पोस्ट किया ।

(स्थानिक विश्लेषण ब्लॉग के माध्यम से )

संपादित करें: ArcUser ऑनलाइन से समस्या के बारे में कुछ और जानकारी ।


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बांध गोल पृथ्वी हमेशा रास्ते में मिल रही है, यह सिर्फ सपाट क्यों नहीं हो सकता: पी
नाथन डब्ल्यू

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सुधार में उनका उपयोग क्या प्रक्षेपण है? एक व्यापारी की तुलना में यह अधिक उपयुक्त क्या है?
नेथनस

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@ नथन डब्ल्यू - शायद फ्लैट अर्थ सोसायटी जीआईएस डेवलपर्स अनुमानों से निपटने से तंग आ गए थे?
जियोग्राफिका

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@ नथनस: ESRI ब्लॉग पर कुछ और जानकारी ब्लॉग s.esri.com/Support/blogs/mappingcenter/archive/2009/07/15/…
radek

1
मैंने ईएसआरआई फेड यूसी पर देखा कि वे इस तरह के विश्लेषण के लिए समर्थन जोड़ रहे हैं (अनुमानित आंकड़ों पर बफ़र्स को आधार बना रहे हैं) - शांत सामान।
रॉय

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यहां एक और बात है: यूरोकैट्स वर्ष यूरो 2004 की पुस्तक के कवर पर वेल्स के बारे में भूल रहा है

यहां छवि विवरण दर्ज करें

बीबीसी , टेलीग्राफ और मेल से प्रतिक्रियाएँ ।

(स्थानिक विश्लेषण ब्लॉग के माध्यम से ; GIT NEWS से छवि )


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बीयर्स से पूछने के लिए एक बढ़िया सवाल (आपको यकीन है कि कुछ मजेदार जवाब मिलेंगे)।

मेरी सबसे बड़ी विफलताएं (दुर्भाग्यवश बहुवचन) आमतौर पर गुंजाइश रेंगना के आसपास घूमती हैं। अधिक बेहतर कभी नहीं है, शब्दों से जीना है।


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क्रिस्टोफर कोलंबस यहाँ उल्लेख नहीं किया जाना चाहिए?

उसने सोचा कि जब वह अमेरिका पहुंचे तो वह ग्लोब के दूसरी तरफ था। इसमें कोई शक नहीं कि यह खराब मैप डेटा के कारण था।

संपादित करें: हो सकता है कि कम से कम न केवल खराब डेटा के अनुसार, टिप्पणी करने वालों के लिए, उनके ड्रीम प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए आम वास्तुकार तकनीक की तरह।

/ Nicklas


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वास्तव में, उसके पास उचित सैद्धांतिक मॉडल और पृथ्वी के आकार और आकार के बारे में काफी अच्छे आंकड़े थे। वित्त पोषण प्राप्त करने के लिए उन्हें परियोजना को व्यावहारिक रूप देना था और इसलिए उन्होंने पुर्तगाल से पश्चिमी प्रशांत महासागर तक पश्चिम की दूरी का अनुमान लगाने के लिए पृथ्वी के आकार के निचले-अनुमानित अनुमानों का इस्तेमाल किया। (वह लगभग 12,000 किलोमीटर से कम था, जैसा कि मुझे याद है। :-) डेटा में अनिश्चितता की सीमा को आशावादी रूप से दबाने का यह अभ्यास कई पाठकों को परिचित लग सकता है ...
whuber

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अच्छी बात। उसी अवधारणा का उपयोग हर बड़ी इमारत परियोजना में किया जाता है और साथ ही मुझे लगता है। इसलिए मेरे उत्तर में कुछ संदेह होना चाहिए, मैं संपादित करूंगा :-)
निकल्स एवन

1
एक विश्वसनीय घड़ी के बिना, वह देशांतर की सही गणना नहीं कर सकता था। मोरल टू स्टोरी: किसी भी प्रोजेक्ट में समय एक महत्वपूर्ण कारक है।
कर्क कुक्केंडल

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@whuber - शानदार - "डेटा में अनिश्चितता की सीमा को आशावादी रूप से दबाने" सबसे रसीला वाक्यांश है जो मैंने कभी भी विश्लेषण के दौरान बाहरी दबाव के प्रकार का वर्णन करने के लिए सुना है (या आंतरिक रूप से लगाता है, मुझे लगता है)।
सिंबांगु

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भगवान, मैं कुछ उल्लेख कर सकते हैं। जीआईएस परियोजनाओं के बारे में मेरा मुख्य मुद्दा यह है कि उन्हें जीआईएस परियोजनाओं के बजाय, जीआईएस तत्वों के साथ आईटी परियोजनाओं के रूप में सोचा, विश्लेषण, डिजाइन और बनाया गया है। डेटा और डेटा प्रबंधन का महत्व हमेशा गिरा हुआ प्रतीत होता है और, फ्रैंक होने के लिए, वे काफी कुछ ऐसे लोग हैं जो जीआईएस के बारे में पर्याप्त नहीं जानते हैं जो उनकी योजना में शामिल होना चाहते हैं।

मुझे एक बार एक परियोजना के बारे में पता था, 6 साल के बाद, जिस तरह से, बजट पर, जिस तरह से, ग्रेट ब्रिटेन के लीड बीए का चित्रण एक 100,000 किमी गोलाकार समन्वय प्रणाली था, के बाद डिब्बाबंद।

यदि किसी प्रोजेक्ट में GIS का एक तत्व है, या पूरी तरह से GIS है, तो इसे GIS के रूप में गेट गो से नियोजित करना होगा। कई बार यह आईएस के रूप में निर्मित होता है, जिसमें कुछ नक्शों का सामना किया जाता है, और वे हमेशा बुरी तरह विफल होते हैं।



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मेरे पास एक है। एक जीआईएस परियोजना के लिए वर्कफ़्लो। यदि आपको यह अधिकार नहीं मिलता है तो आप एक संगठन के लिए बहुत अधिक समय और पैसा खर्च करेंगे। उदाहरण उपयोगिता आधारित नेटवर्क एकत्र करने के लिए एक डेटा मॉडल तैयार कर रहा है। एक प्रोजेक्ट मैनेजर के रूप में आपको जीआईएस प्रोजेक्ट के लिए एक डेटा मॉडल तैयार करने में अपना समय खर्च करना होगा। ऐसे संगठन हैं जो अपने स्वयं के डेटा मॉडल (आमतौर पर पुराने) का उपयोग करते हैं। ईएसआरआई के पास इतने उद्योग-विशिष्ट डेटा मॉडल हैं जो खरोंच से शुरू होने के बजाय अपनी परियोजना में उपयोग कर सकते हैं।


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स्थानिक स्थिरता एक और उदाहरण के लिए इंगित करता है: मानचित्र व्यंग्य परेशानी में अर्थशास्त्री हो जाता है

द इकोनॉमिस्ट ने स्कॉटलैंड पर एक अंश प्रकाशित किया और इस मुद्दे का आवरण इस तरह दिखाई दिया:

ब्लॉग के अनुसार :

अर्थशास्त्री, स्वतंत्रता के बाद स्कॉटलैंड में मज़ाक उड़ाने के लिए एक मानचित्र का उपयोग करता है, जिसमें देश के लिए "स्किंटलैंड" और "लोनलैंड्स" और "एडिनबरा" जैसे नए स्थान के नाम हैं।

...

भावनाएँ थोड़ी ऊंची चल रही हैं, प्रथम मंत्री ने यहां तक ​​कह दिया कि पत्रिका "द रय्यू" को स्कॉट्स पर मज़ेदार बनाएगी। मानचित्र को अपमानजनक, अपमानजनक, नस्लवादी और संभवतः बदतर कहा जा रहा है।

परिणाम: 1595 टिप्पणियाँ अब तक (16.04.12 के लिए)। और बहुत गर्म चर्चाएँ;)


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इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस चीज़ को 'बुरा मानते हैं', लेकिन मेरी धारणा यह है कि विश्वविद्यालयों में जीआईएस-वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए अधिकांश मानचित्र इतने बुरे हैं कि कोई भी उनका उपयोग नहीं करता है (सिवाय, शायद, जलवायु परिवर्तन मॉडल के लिए)।

सबसे आम त्रुटि: अत्यधिक आशावादी प्रक्षेप। किसी क्षेत्र / स्तर के लिए वैश्विक अर्थ का उपयोग करने के बजाय, मूल्यों को एक जटिल तकनीक का उपयोग करके प्रक्षेपित किया जाता है जो इस तथ्य को छुपाता है कि यह औसत / मानक विचलन का उपयोग करने की तुलना में अधिक सटीक या कम सटीक नहीं है।

उदाहरण देखें: http://www.springerlink.com/content/qq5h67635g4l4417/ या यहां एक लंबा चर्चा पत्र: http://dx.doi.org/10.1016/S0016-7061(97)00072-4

दूसरी (और संबंधित) सबसे आम त्रुटि: यह सोचकर कि क्रिगिंग त्रुटि आपकी भविष्यवाणी पर त्रुटि का प्रतिनिधित्व करती है।


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अच्छे उदाहरणों को US-DOI / BLM परियोजनाओं की समीक्षा करना है जिन्हें ALMRS या NILS कहा जाता है। इन दोनों परियोजनाओं को राष्ट्रीय भूमि रिकॉर्ड की सटीकता में सुधार के लिए 10 मिलियन डॉलर (या कुछ अनुमानों से अधिक) के निवेश के बाद समाप्त कर दिया गया था।

दोनों में सटीकता में कमी पाई गई और कुछ मामलों में सकल अपशिष्ट का प्रदर्शन किया गया।

अंत में, यह पाया गया कि BLMS के स्वयं के डेटा का उपयोग करके बनाए गए व्यावसायिक डेटा स्रोत, नए BLM सिस्टम की तुलना में अधिक सटीक और अद्यतित थे।

यह एक विफलता थी कि बीएलएम स्वयं के कार्यालय वाणिज्यिक स्रोतों से अनुबंध कर रहे थे क्योंकि आंतरिक रूप से विकसित प्रणालियों द्वारा जरूरतों को पूरा नहीं किया जा रहा था। व्यापक जरूरतों को अपनी जरूरतों के लिए नहीं देखा जा रहा था।


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यहां Google का एक और (काफी आश्चर्यजनक) उदाहरण है, जो Google धरती में टोक्यो (एदो) के 1858 (sic!) वुडब्लॉक मानचित्रों को शामिल करके जापान में काफी हलचल मचाता है।

हालांकि नक्शा ही भव्य है:

यहां छवि विवरण दर्ज करें

(संवादात्मक स्रोत )

यह बुराकु गाँवों के स्थानों को इंगित करता है जो 'अछूतों' द्वारा बसाए जाते थे। और इतने वर्षों के बाद भी आशंका थी कि पक्षपात और भेदभाव अभी भी एक मुद्दा हो सकता है।

मैं अब और भी जापान से प्यार करता हूँ! ;]

(इस मुद्दे पर अधिक जानकारी यहाँ और यहाँ ।)


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अमेरिका में यहां रेड-लाइनिंग के अभ्यास के समान है ।
एंडी डब्ल्यू
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