田地的世界: 4月 2013

2013年4月25日星期四

2013年4月22日星期一

2013年4月21日星期日

轉貼「交通部公路總局推出3D GIS平台Safe Taiwan」

交通部公路總局推出3D GIS平台Safe Taiwan

經由 Google Map/Earth觀察報＠Sinica 廖泫銘著 (日期為 2013/4/21)

交通部公路總局運用Google Earth Enterprise整合國內各單位地理資訊基本圖資，推出Safe Taiwan平台（http://www.safetaiwan.tw/），使用者可以利用Google Earth介面來瀏覽操作國內NGIS圖資成果，內容較原本Google公司所建置版本來的豐富且專業。
比較有趣的是，該系統透過山、水、路、橋、人、災來進行資料分類，希望透過雲端科技提供一個圖像化的交通路網安全保障資訊整合環境公路，作為公路防救災決策支援系統。

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轉貼「利用Google Earth還原小林埋村災害始末」

利用Google Earth還原小林埋村災害始末

經由 Google Map/Earth觀察報＠Sinica 廖泫銘著 (日期為 2013/4/21)

潘國樑等人(2011)發表一篇學術文章：「小林埋村事件之還原—衛星影像判釋」航測及遙測學刊，16(1):63-78。
以下圖文摘錄自該論文：

小林土石流發生後之地形分區圖

該研究所使用Google Earth上的衛星影像，取其具有多期影像的優點，容易立即轉換，極便於比較不同時間的地貌變化（ Change Detection ），同時又可輕易的進行影像縮放（Zoom-in and Zoom-out），在影像上還可快速的追蹤、區劃（Zonation）及註解。由於Google Earth 提供之小林村災後遙測影像距離災後時間點並不遙遠，而災後整體地形大致上未被人為破壞，且影像上之植生尚未復育，因此針對Google Earth所提供的災後影像，以人為方式進行判釋微地形的變化情形，進而推敲出小林村災害發生之始末。總體言之，Google Earth 在地理位置的精確度、地貌表現的忠實度，以及影像的可判釋力等還是值得信賴的。
如果將小林土石流的地形分區套疊在災前的衛星影像上時，可以發現其與原有地形非常吻合。由此證明，大規模地質災害大多在原地一再重現。因此利用衛星影像快速的檢出古土石流或古深層滑動，並且採取規避或棄離的措施，將可預防小林式埋村悲劇再度重演。

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2013年4月8日星期一

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Mapping History - Historical Patterns Animated

Free Technology for Teachers

Some of my favorite social studies lesson plans included having students use maps to analyze data and identify patterns in history. Over the years I've done this with paper maps and digital maps. This afternoon I found a good site, produced by the University of Oregon that features lots of animated maps illustrating problems, patterns, and events throughout history. Mapping History is essentially a digital atlas of American, European, Latin American, and African history. Each section is divided into modules based on historical themes and eras.

Applications for Education
Mapping History is a resource that I have bookmarked for reference the next time that I need a thematic map to illustrate a pattern in history. I found that some of the maps will also be useful as question prompts. For example, this map prompts students to evaluate the extent to which the expansion of slavery in the U.S. was connected to the demand for cotton.

This post originally appeared on Free Technology for Teachers .