Is the new shapefile out yet? I need it on YAPms

GeoLibre v1.3.0 is here! GeoLibre is a free and open-source, lightweight, cloud-native GIS platform for visualizing, exploring, and analyzing geospatial data. One application that runs everywhere: in your web browser, as a native desktop app, on your phone, and inside a Jupyter notebook. No account, no server, no cost. Everything runs locally and your data stays private. This release packs in 50 pull requests of new capabilities. A few highlights: - GIS in your pocket. A native Android build with offline tile caching and download-a-region support, so you can take your maps into the field with no signal. - AI, built in. A natural-language GIS assistant that turns plain-English requests into real geoprocessing, plus an AI segmentation toolbox powered by SamGeo and SAM 3 for extracting features from imagery. - Automate everything with Python. A full scripting API and an in-app Python Console, with new helpers for local rasters, choropleths, marker clusters, split-map comparisons, legends, and colorbars. - Map together, live. Real-time multi-user collaboration so you can open a project and edit the map with others at the same time. - Tell stories with maps. A scroll-driven story map builder and presenter that exports interactive narrative maps to standalone HTML. - A much bigger analysis toolbox. Reproject, explode, and aggregate tools, IDW and kriging interpolation, zonal statistics, a raster calculator, a Spatial Statistics toolbox, and network analysis with isochrones, service areas, and OD cost matrices, plus batch runs and model/pipeline chaining. - Smarter raster and SQL. Single-band pseudocolor classification, RGB band combinations, a no-backend client-side raster fallback, Apache Sedona as a SQL Workspace engine, and transparent S3, GCS, and Azure URL support in queries. - More ways to add, view, and share. New Shapefile and GeoPackage export, glTF/GLB 3D model layers, multi-provider batch and reverse geocoding, collapsible layer groups, and a macOS Homebrew cask. Try the live demo: viewer.geolibre.app Star it on GitHub: github.com/opengeos/GeoLibre Docs and roadmap: geolibre.app Release notes: github.com/opengeos/GeoLibre… #GIS #OpenSource #Geospatial #MapLibre #WebGIS #Android #GeoLibre

5 Steps to Your Own Amarora-Style Verification Report Inspired by the Amarora Carbon Project? Here’s exactly how you can get the same quality verification for your carbon project using Athlas Verity. Step 1: Prepare your project boundary. Export your project area as GeoJSON, KML, or shapefile. Don’t have one? Use our built-in drawing tool on the platform. Step 2: Create your Athlas Verity account. Go to athlasverity.xyz/signup. No free trial currently, but affordable pay-as-you-go plans start at $0.25 per verified credit (minimum $99/month for small projects). Step 3: Upload and configure. Upload your boundary file. Select your project type (green carbon, blue carbon, renewable energy, or NBS hybrid). Choose your preferred methodologies (Verra, Gold Standard, IPCC, etc.). Our AI will suggest defaults based on your location and ecosystem. Step 4: Let AI work. Athlas Verity automatically pulls satellite imagery, runs biomass models, calculates carbon stocks, applies leakage and buffer deductions, and generates a waterfall calculation – just like Amarora’s. Step 5: Download your verification report. Within hours (or days for very large projects), you’ll receive a PDF report identical in rigor to Amarora’s – complete with geospatial verification, methodology references, and audit trail. That’s it. No PhD in carbon accounting required. No months of waiting. No budget blowouts. The carbon market is moving to dMRV. Move with it. 👉 Start your 5-step verification at athlasverity.xyz @AmaroraCarbon @Verra @GoldStandard @ClimateTrade @CarbonDirect @WeAreCarbonCredits @MossEarth @CoolEffect @CarbonBetter @SouthPole_Group #5Steps #CarbonVerification #AmaroraCarbon #AthlasVerity #dMRV #GetVerified #CarbonProject #ClimateAction #EasyMRV #JoinTheFuture

japan-ladmで意識していること：『閉じない設計』。 データモデルはISO標準準拠 スキーマ定義はSQLとして公開可能 APIはOpenAPIで仕様化 地番図形式はGeoJSON/Shapefileに対応 一社独自仕様に閉じこめず、業界共通の知見になる形を目指す。 土地データは公共財に近い側面があるから。 #LADM #DX

@siliguriMC Hello, could you please share the official shapefile for Siliguri municipality, Siliguri Urban Agglomeration, and Siliguri Planning Area, or guide me on how I can get it?

The Amarora Carbon Project Did It. Now It’s Your Turn. The Amarora Carbon Project validation report is proof of concept. Proof that geospatial dMRV works. Proof that AI can handle complex carbon accounting at scale. Proof that a single project owner with a vision can get verified without a small army of consultants. But here’s the most important part: Athlas Verity is open to everyone. Forest project in the Amazon? Yes. Mangrove restoration in Southeast Asia? Yes. Soil carbon in the American Midwest? Yes. Renewable energy in Africa? Yes. The same engine that verified Amarora’s 93,461 hectares can verify your 500-hectare agroforestry plot. The same AI that computed 29.8 million tCO2e can compute your 10,000 tCO2e. The same transparency that earned buyer trust for Amarora can earn trust for you. What you need to do: Go to athlasverity.xyz 1. Create your account (no more free trial, but affordable plans start at $0.25/credit) 2. Upload your project boundary (GeoJSON, KML, or shapefile) 3. Let Athlas Verity run satellite analysis, AI scoring, and report generation 4. Download your verification report – just like Amarora’s The carbon market is moving toward dMRV. Be on the right side of history. 👉 Start your verification journey at athlasverity.xyz @AmaroraCarbon @Verra @GoldStandard @ClimateTrade @CarbonDirect @WeAreCarbonCredits @MossEarth @CoolEffect @CarbonBetter @SouthPole_Group #YourTurn #AmaroraCarbon #VerifyNow #CarbonCredits #dMRV #AthlasVerity #ClimateAction #ProjectVerification #JoinTheMovement #CarbonMarkets

Do you know how I can get access to my personal divvy data? I know the app tracks it but I wonder if I can get the shapefile

職場で今日，地形図値上げの話題に。 紙の時代は終わって，データの時代に突入した…ということなのかな。 紙に対してShapefileの売上は好調みたいだし。

my sole impression of this guy is once i went looking for Nevada precinct shapefile and stumbled upon the UF Election Lab's precinct map of this guy winning, and i only remember the name

Sorry but I stole your shapefile from @Leonz0_o I PROMISE it’s for a good purpose. Just see

𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗠𝗮𝗸𝗲 𝗮 𝗠𝗮𝗽 𝗟𝗶𝗸𝗲 𝘁𝗵𝗶𝘀 𝗢𝗻𝗲 𝗶𝗻 𝗤𝗚𝗜𝗦 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟭: 𝗗𝗼𝘄𝗻𝗹𝗼𝗮𝗱 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗗𝗮𝘁𝗮 1. Go to 𝗨𝗦𝗚𝗦 𝗘𝗮𝗿𝘁𝗵 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗼𝗿𝗲𝗿 (earthexplorer.usgs.gov/). 2. Search for your area of interest. 3. Download 𝗦𝗥𝗧𝗠 𝟭 𝗔𝗿𝗰-𝗦𝗲𝗰𝗼𝗻𝗱 𝗚𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹 𝗗𝗘𝗠 tiles covering your region. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟮: 𝗠𝗲𝗿𝗴𝗲 𝗗𝗘𝗠 𝗧𝗶𝗹𝗲𝘀 (𝗜𝗳 𝗬𝗼𝘂 𝗛𝗮𝘃𝗲 𝗦𝗲𝘃𝗲𝗿𝗮𝗹) If you downloaded multiple tiles: 1. Open QGIS. 2. Go to 𝗥𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 → 𝗠𝗶𝘀𝗰𝗲𝗹𝗹𝗮𝗻𝗲𝗼𝘂𝘀 → 𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱 𝗩𝗶𝗿𝘁𝘂𝗮𝗹 𝗥𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 (𝗩𝗥𝗧). 3. Select all DEM tiles. 4. Click 𝗥𝘂𝗻. You now have a single seamless DEM. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟯: 𝗖𝗹𝗶𝗽 𝘁𝗵𝗲 𝗗𝗘𝗠 𝘁𝗼 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗕𝗼𝘂𝗻𝗱𝗮𝗿𝘆 1. Open 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗯𝗼𝘅. 2. Search for 𝗖𝗹𝗶𝗽 𝗥𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗯𝘆 𝗠𝗮𝘀𝗸 𝗟𝗮𝘆𝗲𝗿. 3. Input layer → Your DEM (or VRT). 4. Mask layer → Your district/region boundary. 5. Click 𝗥𝘂𝗻. Now you have a clean elevation map for your area. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟰: 𝗦𝘁𝘆𝗹𝗲 𝘁𝗵𝗲 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 (𝗛𝘆𝗽𝘀𝗼𝗺𝗲𝘁𝗿𝗶𝗰 𝗧𝗶𝗻𝘁) 1. Right-click the clipped DEM → 𝗣𝗿𝗼𝗽𝗲𝗿𝘁𝗶𝗲𝘀 → 𝗦𝘆𝗺𝗯𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆. 2. Choose 𝗦𝗶𝗻𝗴𝗹𝗲𝗯𝗮𝗻𝗱 𝗽𝘀𝗲𝘂𝗱𝗼𝗰𝗼𝗹𝗼𝗿. 3. Select a color ramp (e.g., green → yellow → brown). 4. Click 𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗳𝘆 → Apply → OK. This creates the elevation color variati 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟱: 𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗲 𝗛𝗶𝗹𝗹𝘀𝗵𝗮𝗱𝗲 1. Open 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗧𝗼𝗼𝗹𝗯𝗼𝘅. 2. Search for 𝗛𝗶𝗹𝗹𝘀𝗵𝗮𝗱𝗲. 3. Input layer → Your clipped DEM. 4. Click 𝗥𝘂𝗻. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟲: 𝗕𝗹𝗲𝗻𝗱 𝗛𝗶𝗹𝗹𝘀𝗵𝗮𝗱𝗲 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 1. Right-click the hillshade layer → 𝗣𝗿𝗼𝗽𝗲𝗿𝘁𝗶𝗲𝘀. 2. Under 𝗦𝘆𝗺𝗯𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆, change 𝗕𝗹𝗲𝗻𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗼𝗱𝗲 to 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗽𝗹𝘆. 3. Click 𝗔𝗽𝗽𝗹𝘆 → OK. Now you have realistic terrain relief. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟳: 𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗲 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲 𝗟𝗶𝗻𝗲𝘀 1. Create a new 𝗟𝗶𝗻𝗲 𝗦𝗵𝗮𝗽𝗲𝗳𝗶𝗹𝗲 layer. 2. Digitize straight lines across areas of interest. 3. Style them: • Red color • Dashed or dott • Slightly thicker width These will be your cross-section lines. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟴: 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲𝘀 1. Go to 𝗩𝗶𝗲𝘄 → 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲. 2. In the Elevation Profile window: • Click 𝗔𝗱𝗱 𝗟𝗮𝘆𝗲𝗿𝘀 → Add your DEM. • Click 𝗖𝗮𝗽𝘁𝘂𝗿𝗲 𝗖𝘂𝗿𝘃𝗲 → Click along one of your profile lines. 3. Under 𝗦𝗲𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴𝘀, set 𝗗𝗶𝘀𝘁𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗨𝗻𝗶𝘁𝘀 = 𝗞𝗶𝗹𝗼𝗺𝗲𝘁𝗲𝗿𝘀. Your elevation graph will appear. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟵: 𝗔𝗱𝗱 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲𝘀 𝘁𝗼 𝗣𝗿𝗶𝗻𝘁 𝗟𝗮𝘆𝗼𝘂𝘁 1. Open 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 → 𝗡𝗲𝘄 𝗣𝗿𝗶𝗻𝘁 𝗟𝗮𝘆𝗼𝘂𝘁. 2. Add your main map. 3. Click 𝗔𝗱𝗱 𝗘𝗹𝗲𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲 (bottom-left tools). 4. Draw the profile frame. 5. In the right panel → Click 𝗖𝗼𝗽𝘆 𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗶𝗹𝗲. Repeat for all cross-section lines. 𝗦𝗧𝗘𝗣 𝟭𝟬: 𝗙𝗶𝗻𝗮𝗹 𝗖𝗮𝗿𝘁𝗼𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵𝗶𝗰 𝗧𝗼𝘂𝗰𝗵𝗲𝘀 In the Layout, add: • Grid (with coordinates) • North arrow • Scale bar • Legend • Title • Data source • Credits • Inset map (optional but professional) 𝗣𝗿𝗼 𝗧𝗶𝗽𝘀 • Use subtle color ramps for a more professional look. • Keep profile charts consistent in style and scale. This map is strong work — very portfolio-worthy.

Watch Oceania from space🛰️  We have released one year of ALOS-4 Earth observation data (Apr 1, 2025 – Mar 31, 2026)🌏 📡 All-weather, day-and-night observations by PALSAR-3 (L-band SAR) ▼ Download the data • Shapefile • CSV #disaster #landslide alos-pasco.com/en/solutions/…

Just liking for the love of the game (geojson > shapefile)

Meu, eles n disponibilizam o shapefile dos equipamentos :( Tem como consultar no mapa deles mas n tem como baixar sabe ? estou sofrendo aqui

General advice: just feed a geoJSON or a shapefile to the AI Agent or ask it to find one.

I have the 2022 shapefile and results as of 6/9 on my computer. Unfortunately, I can't find a combined consolidated 2022 precinct shapefile, so the map below looks bare. Assuming the precincts got consolidated all within the Skid Row area (one peeks out above it), in 2022: -510 total ballots were counted as having been cast as of 6/9 (Election was 6/7) -490 votes were recorded for Mayor -The vote tally was: Caruso (R) 178 Bass (D) 145 DeLeon (D) 41 Kim 33 Feuer 28 The rest of votes were scattered among minor candidates. -2026 numbers as of early Wednesday morning are: -590 total ballots cast outside of the precinct on the far north that crosses into Little Tokyo -573 total votes were recorded for mayor -The vote tally was: Bass (D) 253 Pratt (R) 127 Raman (D) 102 Huang 25 Miller 20 The rest of the votes were scattered among minor candidates

تحليل حركة الملاحة البحرية في مضيق جبل طارق Prompt for Maritime Traffic Analysis in the Strait of Gibraltar إعداد: كامل أبو سمرة – kamel3lom وظيفة البرومبت هذا البرومبت مخصص لتحليل حركة الملاحة البحرية في مضيق جبل طارق من حيث: أوقات الذروة، كثافة الحركة، اتجاهات المرور، أنواع السفن، الممرات البحرية الرئيسة، مناطق التزاحم، ومناطق الخطورة الملاحية، ثم إخراج النتيجة في صورة خريطة تحليلية بصرية احترافية تصلح للنشر الأكاديمي أو التوعوي أو الجغرافي. المنصة الأنسب للاستخدام الأنسب: ChatGPT أو Gemini أو Claude مع تفعيل البحث وتحليل الصور/الخرائط. ويفضّل تنفيذ البرومبت داخل منصة تستطيع البحث في المصادر الحديثة وتحليل البيانات الجغرافية، لأن حركة الملاحة في المضيق متغيرة، ولا يجوز الاعتماد على معلومات عامة أو تقديرية فقط. وفي حال توفر بيانات AIS أو ملفات CSV أو Shapefile أو GeoJSON أو خريطة مرفقة، تكون النتيجة أدق بكثير. طريقة الاستخدام انسخ البرومبت الكامل الموجود في الأسفل وضعه داخل ChatGPT أو Gemini، ثم أرفق معه — إن وُجد — خريطة مضيق جبل طارق أو ملف بيانات الملاحة أو جدول AIS أو رابط مصدر البيانات. بعد ذلك اطلب من النموذج تنفيذ التحليل وإنتاج خريطة بصرية نهائية. في حال لم تتوفر بيانات لديك، سيُطلب من النموذج البحث في المصادر المفتوحة، لكنه يجب أن يصرّح بحدود الدقة، وألا يخترع أرقامًا أو مسارات غير موثقة. تنبيه مهم لضمان أعلى درجة ممكنة من الدقة وصحة الإخراج، يجب تزويد الذكاء الاصطناعي يدويًا بكل البيانات الموثقة المتاحة لديك قبل تنفيذ البرومبت أو ضمن نصه نفسه؛ لأن جودة المخرجات ترتبط مباشرة بجودة المدخلات، فالذكاء الاصطناعي — كأي نظام تحليلي أو برمجي — إذا بُنِي على بيانات صحيحة وموثقة ومنظمة، كانت نتائجه أقرب إلى الصحة والدقة والاعتمادية، أما إذا كانت البيانات ناقصة أو غير دقيقة أو غير موثقة، فإن المخرجات ستتأثر بذلك مهما كانت قوة النموذج. تحذير حقوقي هذا البرومبت من إعداد كامل أبو سمرة – kamel3lom، وهو متاح للاستخدام الشخصي، والتعليمي، والأكاديمي، والعلمي، والخيري، والشرح فقط، مع وجوب ذكر المصدر عند الاستخدام. ويُمنع استخدامه تجاريًا أو ربحيًا، أو إعادة نشره بصياغة جديدة، أو بيعه، أو استخدامه لكسب المتابعين، أو إنهاء أعمال مهنية للغير، إلا بعد شرائه، والشراء متوفر حاليًا في المملكة العربية السعودية فقط. ضع لايك / إعجاب وتعليق ومتابعة البرومبت الكامل الجاهز للنسخ واللصق اسم صاحب البرومبت: كامل أبو سمرة – kamel3lom أريد منك تنفيذ تحليل جغرافي وملاحي احترافي لحركة الملاحة البحرية في مضيق جبل طارق، بوصفه أحد أهم الممرات البحرية العالمية التي تربط البحر الأبيض المتوسط بالمحيط الأطلسي، مع إخراج النتيجة النهائية في صورة خريطة تحليلية بصرية واحدة فاخرة وواضحة، وليس مجرد شرح نصي. أولًا: هدف التحليل قم بتحليل حركة الملاحة في مضيق جبل طارق من حيث: كثافة الحركة البحرية داخل المضيق. أوقات الذروة الملاحية خلال اليوم، إن توفرت بيانات زمنية. اتجاهات الحركة: من الأطلسي إلى المتوسط، ومن المتوسط إلى الأطلسي. نوع السفن المارة، مثل: سفن الحاويات. ناقلات النفط والغاز. سفن البضائع العامة. العبارات وسفن الركاب. سفن الصيد. سفن الخدمات البحرية. السفن العسكرية أو الحكومية فقط إذا كانت البيانات متاحة علنًا وبصورة غير حساسة. تحديد الممرات البحرية الأكثر ازدحامًا. تحديد مناطق التقاطع أو التزاحم الملاحي. تحليل علاقة الحركة الملاحية بالموانئ القريبة، مثل: ميناء طنجة المتوسط، ميناء الجزيرة الخضراء، ميناء جبل طارق، وموانئ الجنوب الإسباني والشمال المغربي. إبراز مناطق الخطورة المحتملة، مثل مناطق التقارب الشديد بين المسارات، أو نقاط الانعطاف، أو مناطق اختلاط السفن التجارية وسفن الركاب والصيد. ثانيًا: مصادر البيانات والتحقق قبل إنتاج الخريطة، ابحث في المصادر الموثوقة والمتاحة علنًا، مثل: بيانات AIS المفتوحة أو شبه المفتوحة إن توفرت. MarineTraffic أو VesselFinder إذا أمكن الوصول إلى معلومات عامة غير تفصيلية. Copernicus Marine Service. Sentinel وبيانات الاستشعار عن بعد عند الحاجة. خرائط الممرات البحرية الدولية. بيانات الموانئ القريبة. خرائط OpenStreetMap البحرية. مصادر IMO أو الهيئات البحرية الأوروبية أو الإسبانية أو المغربية إذا توفرت. أي دراسات أو تقارير حديثة عن حركة الملاحة في مضيق جبل طارق. يجب البحث بلغات متعددة عند الحاجة: العربية، الإنجليزية، الإسبانية، والفرنسية. لا تعتمد على مصدر واحد فقط. لا تخترع أرقامًا أو كثافات أو مسارات غير موثقة. إذا لم تتوفر بيانات كمية دقيقة، استخدم تصنيفًا تحليليًا نسبيًا واضحًا، مثل: كثافة عالية، متوسطة، منخفضة، مع توضيح أن التصنيف تقديري قائم على المصادر المفتوحة. ثالثًا: ضوابط السلامة والدقة اعرض التحليل بصورة مجمّعة وغير تشغيلية. لا تعرض أسماء السفن الفردية، ولا أرقام MMSI، ولا الإحداثيات اللحظية الدقيقة للسفن، ولا أي معلومات يمكن استخدامها لتتبع سفينة بعينها في الزمن الحقيقي. المطلوب تحليل مكاني عام ومفيد أكاديميًا، وليس تتبعًا مباشرًا للسفن. رابعًا: منهج التحليل المكاني نفّذ التحليل وفق منهج GIS واضح: تحديد نطاق مضيق جبل طارق وحدوده البحرية بين جنوب إسبانيا وشمال المغرب. تحديد خط الاتصال بين البحر المتوسط والمحيط الأطلسي. تقسيم منطقة الدراسة إلى قطاعات تحليلية: القطاع الغربي باتجاه الأطلسي. القطاع الأوسط في أضيق نقطة تقريبية. القطاع الشرقي باتجاه المتوسط. نطاق الموانئ القريبة. تحليل المسارات الرئيسة للسفن. إنتاج طبقة كثافة ملاحية Heatmap أو Density Surface. تصنيف الكثافة إلى ثلاث أو خمس درجات: منخفضة، متوسطة، عالية، عالية جدًا، حرجة. تمييز اتجاهات الحركة بأسهم واضحة. تمييز أنواع السفن بأيقونات أو ألوان مختلفة. تحديد مناطق الذروة إن توفرت بيانات زمنية. تحديد مناطق التزاحم والخطورة الملاحية بصريًا. خامسًا: المطلوب في الخريطة النهائية أنتج خريطة بصرية نهائية واحدة، فاخرة، احترافية، واضحة، تصلح للنشر، ويجب أن تتضمن: عنوانًا واضحًا: تحليل حركة الملاحة البحرية في مضيق جبل طارق Maritime Traffic Analysis in the Strait of Gibraltar حدود مضيق جبل طارق بصورة صحيحة. خط الساحل المغربي والإسباني بصورة دقيقة. الممرات البحرية الرئيسة. تدرج كثافة الحركة البحرية. أسهم اتجاه الحركة. تصنيف أنواع السفن. مربعات تفسير جانبية مختصرة توضّح: أعلى مناطق الكثافة. أوقات الذروة إن توفرت. أكثر أنواع السفن حضورًا. مناطق التزاحم أو الخطورة. العلاقة بالموانئ القريبة. سهم الشمال. مقياس رسم حقيقي. إطار إحداثيات بالدرجات. مفتاح خريطة واضح. تمييز البحر المتوسط والمحيط الأطلسي. إبراز موقع ميناء طنجة المتوسط وميناء الجزيرة الخضراء وميناء جبل طارق إذا كانت الخريطة تسمح بذلك دون ازدحام بصري. سادسًا: أسلوب الإخراج البصري اجعل التصميم فاخرًا وحديثًا، بأسلوب خرائط بحرية تقنية متقدمة، مع خلفية بحرية داكنة أو زرقاء عميقة، وتدرجات حرارية للكثافة الملاحية، وأسهم مضيئة، وأيقونات سفن دقيقة، ومربعات تفسير زجاجية شفافة. يجب أن تكون الخريطة مفهومة بصريًا من أول نظرة، لا مزدحمة ولا عشوائية. دقة قبل الجمال، تحقق قبل الاستنتاج، تفصيل قبل الاختصار، إخراج نهائي قبل الشرح. سابعًا: صيغة المخرجات أخرج النتيجة النهائية كالتالي: خريطة تحليلية بصرية نهائية واحدة. أسفل الخريطة أو بجانبها ملخص تحليلي قصير جدًا لا يتجاوز 5 أسطر. قائمة مصادر مختصرة استخدمت في التحقق. توضيح مستوى الثقة في النتيجة: مرتفع، متوسط، أو محدود، بحسب جودة البيانات المتاحة. ثامنًا: شرط منع الهلوسة إذا لم تتوفر بيانات زمنية دقيقة عن أوقات الذروة، فلا تخترع ساعات محددة. اكتب بدلًا من ذلك: “لا تتوفر بيانات زمنية كافية لتحديد ساعات الذروة بدقة، ويُوصى باستخدام بيانات AIS زمنية لتأكيد النتيجة”. إذا لم تتوفر بيانات تفصيلية لأنواع السفن، فاستخدم التصنيف العام فقط. إذا كانت البيانات قديمة، اذكر ذلك بوضوح. تاسعًا: الهوية النصية ضع في أسفل التصميم، إذا كان ذلك مناسبًا بصريًا ودون تشويه الخريطة: إعداد: كامل أبو سمرة – kamel3lom واجعل البصمة النصية kamel3lom تظهر بصورة خفيفة وأنيقة داخل التصميم دون أن تؤثر في قراءة الخريطة. نهاية البرومبت – كامل أبو سمرة – kamel3lom #خرائط_GIS #الملاحة_البحرية #مضيق_جبل_طارق #تحليل_مكاني #kamel3lom

Our #Iowa 2024 General Election Precinct-Level Results and Boundaries shapefile is now available, with results for: ▪️President ▪️U.S. House ▪️Supreme Court ▪️Constitutional Amendments 🔗Download now: tinyurl.com/45au9n5n #ElectionData #OpenData #DataBsky #ElectionResults

تحليل الرطوبة النسبية وعلاقتها بالكتلة العمرانية في الدمام Prompt for Analyzing Relative Humidity and Its Relationship with Urban Mass in Dammam وظيفة البرومبت هذا البرومبت مخصص لإجراء تحليل جغرافي/مناخي متكامل يدرس توزيع الرطوبة النسبية داخل مدينة الدمام، ويربطها بكثافة الكتلة العمرانية، والمناطق المبنية، والقرب من الساحل، والغطاء النباتي، والفراغات الحضرية، واتجاهات التمدد العمراني، ثم إنتاج خريطة تحليلية نهائية احترافية توضح مناطق الرطوبة المرتفعة والمنخفضة وعلاقتها بالنسيج العمراني. المنصة الأنسب للاستخدام الأنسب هو استخدام ChatGPT مع QGIS أو ArcGIS Pro. يُستخدم ChatGPT لصياغة خطوات التحليل، اختيار البيانات، بناء المنهج، تفسير النتائج، وكتابة السكربت أو خطوات العمل. أما QGIS أو ArcGIS Pro فيُستخدمان لتنفيذ التحليل المكاني فعليًا، خصوصًا عند التعامل مع طبقات المدينة، صور الأقمار الصناعية، بيانات الرطوبة، الكثافة العمرانية، NDVI، NDBI، وخرائط الحرارة/الرطوبة. طريقة الاستخدام انسخ البرومبت الكامل في ChatGPT أو Gemini أو Claude، ثم أرفق خريطة حدود مدينة الدمام أو ملف Shapefile/GeoJSON إن وُجد، أو اطلب من النموذج الاعتماد على حدود موثوقة من OpenStreetMap وGoogle Earth ومصادر البيانات المفتوحة. بعد ذلك زوده بالفترة الزمنية المطلوبة، مثل 2015–2026، أو سنة محددة، ثم اطلب منه إنتاج التحليل والمنهج والخريطة النهائية أو سكربت QGIS/ArcGIS حسب حاجتك. كلما زودته ببيانات أدق عن الأحياء، محطات الرصد، أو صور الأقمار الصناعية، جاءت النتيجة أقل هلوسة وأكثر قربًا من الواقع؛ فالخريطة لا تُصنع بالنية الطيبة وحدها، بل بالبيانات. تنبيه مهم لضمان أعلى درجة ممكنة من الدقة وصحة الإخراج، يجب تزويد الذكاء الاصطناعي يدويًا بكل البيانات الموثقة المتاحة لديك قبل تنفيذ البرومبت أو ضمن نصه نفسه؛ لأن جودة المخرجات ترتبط مباشرة بجودة المدخلات، فالذكاء الاصطناعي — كأي نظام تحليلي أو برمجي — إذا بُنِي على بيانات صحيحة وموثقة ومنظمة، كانت نتائجه أقرب إلى الصحة والدقة والاعتمادية، أما إذا كانت البيانات ناقصة أو غير دقيقة أو غير موثقة، فإن المخرجات ستتأثر بذلك مهما كانت قوة النموذج. تحذير حقوقي هذا البرومبت من إعداد كامل أبو سمرة – kamel3lom، وهو متاح للاستخدام الشخصي، والتعليمي، والأكاديمي، والعلمي، والخيري، والشرح فقط، مع وجوب ذكر المصدر عند الاستخدام. ويُمنع استخدامه تجاريًا أو ربحيًا، أو إعادة نشره بصياغة جديدة، أو بيعه، أو استخدامه لكسب المتابعين، أو إنهاء أعمال مهنية للغير، إلا بعد شرائه، والشراء متوفر حاليًا في المملكة العربية السعودية فقط. ضع لايك / إعجاب وتعليق ومتابعة البرومبت الكامل الجاهز للنسخ واللصق أنت الآن خبير محترف في نظم المعلومات الجغرافية GIS، والاستشعار عن بعد، والمناخ الحضري، وتحليل العلاقات المكانية بين الخصائص المناخية والكتلة العمرانية. أريد منك تنفيذ تحليل علمي مكاني متقدم بعنوان: تحليل الرطوبة النسبية وعلاقتها بالكتلة العمرانية في مدينة الدمام – المملكة العربية السعودية Relative Humidity and Urban Mass Relationship Analysis in Dammam City, Saudi Arabia إعداد: كامل أبو سمرة – kamel3lom ابدأ أولًا بجمع وفحص البيانات المكانية والمناخية المتاحة من مصادر موثوقة، مثل بيانات محطات الرصد المناخي، Copernicus Climate Data Store، ERA5، NASA POWER، Sentinel-2، Landsat 8/9، MODIS، OpenStreetMap، GHSL، Google Earth، وأي مصادر رسمية أو مفتوحة يمكن استخدامها لدراسة الرطوبة النسبية والكتلة العمرانية في الدمام. استخدم أكثر من مصدر للمقارنة، ولا تعتمد على مصدر واحد إلا إذا كان هو الوحيد المتاح، مع توضيح مستوى الثقة في النتائج. يجب أن يشمل التحليل العناصر الآتية: تحديد الحدود المكانية الدقيقة لمدينة الدمام، وعدم اختراع حدود غير موثقة. استخراج أو تقدير توزيع الرطوبة النسبية داخل المدينة، مع مراعاة القرب من الخليج العربي وتأثير الساحل. تحليل الكتلة العمرانية من خلال مؤشرات مثل كثافة المباني، المساحات المبنية، NDBI، الامتداد العمراني، ارتفاع أو تراص الكتل العمرانية إن توفرت البيانات. تحليل الغطاء النباتي باستخدام NDVI لمعرفة أثر المناطق الخضراء على تلطيف الرطوبة والحرارة. تحليل العلاقة بين الرطوبة النسبية والكتلة العمرانية، مع بيان هل ترتفع الرطوبة في المناطق الساحلية المفتوحة أم في المناطق العمرانية الكثيفة، وهل تتأثر بالفراغات الحضرية والطرق والمناطق الصناعية. تقسيم مدينة الدمام إلى نطاقات تحليلية واضحة:مناطق رطوبة مرتفعة. مناطق رطوبة متوسطة. مناطق رطوبة منخفضة. مناطق كتلة عمرانية كثيفة. مناطق عمرانية متوسطة. مناطق مفتوحة أو أقل عمرانًا. تحليل أثر القرب من الساحل، اتجاه الرياح السائدة، المناطق الصناعية، الموانئ، الكورنيش، الأحياء الداخلية، والطرق الرئيسية على توزيع الرطوبة. استخدام منهج إحصائي مكاني مناسب، مثل:الارتباط المكاني بين الرطوبة النسبية ومؤشر NDBI. المقارنة بين الرطوبة وNDVI. Hotspot Analysis إن أمكن. Spatial Interpolation مثل IDW أو Kriging إذا توفرت نقاط رصد مناخية. Zonal Statistics عند تقسيم المدينة إلى أحياء أو قطاعات. إذا كانت البيانات غير كافية، يجب ذكر ذلك بوضوح، ثم استخدام تقدير تحليلي محافظ مبني على المصادر المفتوحة، لا على التخمين العشوائي. بعد الانتهاء من التحليل، أنتج خريطة بصرية نهائية احترافية وفاخرة للدمام توضّح العلاقة بين الرطوبة النسبية والكتلة العمرانية. يجب أن تحتوي الخريطة على: عنوان واضح أعلى الخريطة بالعربية والإنجليزية. حدود مدينة الدمام الحقيقية قدر الإمكان. تدرج لوني منطقي لمستويات الرطوبة النسبية. طبقة أو تمثيل بصري للكتلة العمرانية. مفتاح خريطة واضح. سهم الشمال. مقياس رسم حقيقي. إطار إحداثيات يحتوي على الدرجات. مربعات تفسيرية مختصرة توضح أهم النتائج. عدم ازدحام الخريطة بالأسماء. وضع أسماء المواقع المهمة فقط عند الحاجة، مثل: الدمام، الخليج العربي، الكورنيش، المنطقة الصناعية، الميناء، والأحياء أو النطاقات المؤثرة إذا كانت مؤكدة. توقيع بصري أو نصي باسم: كامل أبو سمرة – kamel3lom في التصميم أو أسفل الخريطة. يجب أن تكون الخريطة ذات طابع علمي فاخر، تجمع بين الدقة الأكاديمية والإخراج البصري الجذاب، مع تجنب الزخرفة الزائدة التي تضعف القراءة الخرائطية. اجعل التصميم مناسبًا للنشر على وسائل التواصل الاجتماعي أو داخل تقرير أكاديمي. اكتب بعد الخريطة تفسيرًا علميًا مختصرًا يوضح أهم النتائج، مثل: أين ترتفع الرطوبة؟ أين تنخفض؟ كيف تؤثر الكتلة العمرانية في توزيعها؟ وما أثر الساحل والغطاء النباتي والفراغات المفتوحة؟ ثم اختم بتوصيات تخطيطية مناسبة، مثل زيادة المساحات الخضراء، تحسين التهوية الحضرية، مراعاة الممرات الهوائية، وتخفيف الكثافة العمرانية في المناطق ذات الرطوبة العالية. التزم في كل خطوة بالقاعدة الآتية: دقة قبل الجمال، تحقق قبل الاستنتاج، تفصيل قبل الاختصار، إخراج نهائي قبل الشرح. في حال تنفيذ الخريطة كصورة، اجعلها جاهزة مباشرة للعرض، ولا تقدم وصفًا نظريًا فقط. في حال تنفيذها كمنهج أو سكربت، قدم خطوات واضحة قابلة للتطبيق داخل QGIS أو ArcGIS Pro. في حال نقص البيانات، لا تخترع النتائج، بل اذكر النقص، ثم قدم أفضل تقدير علمي ممكن بناءً على المصادر المفتوحة. إعداد وحفظ البصمة: كامل أبو سمرة – kamel3lom. هاشتاغات مقترحة #تحليل_مكاني #GIS #الدمام #المناخ_الحضري #kamel3lom