Нехитрые советы для пользователей ПК

Архив за месяц: Декабрь 2019

вкладка Query Editor и по Copy/Paste вставляем текст запроса, где-то так … :

Осталось совсем немного — жмем Run (см рис. выше, запуск скрипта на выполнение) и перейдя в режим просмотра таблицы получаем такой результат :

Таким образом, перенесли данные из таблицы Oracle в MS SQL Server (в данном случае). Причем сделано было это из одной программной среды, что вообще говоря, представляется чрезвычайно удобным моментом. Особенно в тех ситуациях, когда приходиться работать сразу с несколькими гетерогенными (разнородными) СУБД.

Вполне понятно, что подобной процедурой  в рамках оболочки

Navicat

можно отконвертировать данные для всех доступных соединений с популярными СУБД — MySQL,  PostgreSQL,  Oracle и MS SQL Server.

О конвертации данных из/в табличку MS SQL Server можно посмотреть

здесь

© Simashkov.2017

17.02.2017 г.

Назад

Plot:

Далее на вкладке указываем тип графика — вкладка Graphs>Contour Surface:

На следующем шаге программа запросит источник входных данных — надо будет указать файл Excel :

Если на предыдущих шагах все было сделано правильно, то Grapher в первом приближении сгенерирует график, похожий на этот :

Если Grapher как-то не так по умолчанию ‘схватил’ ваши данные ( в смысле перепутал колонки с координатами xyz), то этот момент можно будет  отрегулировать  на вкладке Plot (График) созданной поверхности :

Теперь можно заняться доводкой нашего трехмерного графика. Ну, во-первых, подпишем оси координат. Для этого в менеджере объектов (Object Manager) становимся на нужную ость, и на вкладке Axis (Оси) в опции Title жмем на кнопку Editor — набираем текст подписи. Для нашего случая где-то так:

Чтобы развернуть в изометрии подпись вдоль соответствующей оси, обязательно выставите флажок в опции Angled :

Аналогичным способом подписываем график по всем 3-м осям. Идем далее — нанесем на поверхность для лучшей выразительности линии сетки. Сделать это можно выбрав в Менеджере объектов поверхность  на вкладке Mesh (Сетка):

Изменить цветовую гамму поверхности можно на вкладке Fill  в опции Colormap:

Еще один момент, который, возможно, поможет  создавать  более  качественные и адекватные вашим данным поверхности. Дело в том, что зачастую , экспериментальные значения (как в случае нашего примера) содержат ошибки измерения, ошибки оператора и прочие погрешности. Графически это может выражаться в мелких впадинах, или, наоборот

,

в небольших пиках. Так вот, в Grapher есть инструмент Smoothing (Выглаживание) на вкладке Gridding, который позволяет устранить эти мелкие огрехи. Нулевое значение  коэффициента (принято по умолчанию) будет соответствовать тому, что Grapher создаст поверхность, которая будет точно проходить через ваши данные. Если для случая нашего примера изменить параметр выглаживания  скажем, на 0.06 , то получим более гладкую поверхность:

Ну вот, после проведения всех изложенных манипуляций наш первый учебный график 3D в Grapher может выглядеть следующим образом :

 Всем успехов в изучении возможностей Grapher !

О том, как создать в

Grapher  обычный плоский график можно посмотреть на нашем сайте здесь

Как решить аналогичную задачу по генерации 3D графика в Surfer — смотрите тут

© Simashkov.2016

05.05.2016 г.

Назад

 Каталог программ и выбираем нужную нам программку:

screen1-4656621

Прим. В более современных 64-х разрядных версиях MapInfo с ленточным интерфейсом инструмент EasyLoader можно найти на вкладке Home>Tools :

После этого в меню Программы появиться соответствующий пункт EasyLoader. Выбрав его, увидим сл. форму:

screen2-1253914

На форме, приведённой выше жмём на кнопку ODBC и выбираем файловый DSN MyBase (в данном случае):

ссылке. В данном примере для экономии места будем считать, что соответствующий файловый источник данных уже создан. Естественно, он должен ссылаться на обозначенную выше базу данных на нашем SQL-сервере.

screen3-7520124

О том, как создать файловый DSN уже есть информация на нашем сайте и этот момент можно посмотреть по этой

После определения источника данных, форма утилиты примет следующий вид вид:

 По кнопке Исходные таблицы выбираем таблицу, которую собираемся «перегнать» в базу данных MS SQL Sever. 

Ну вот, для переноса данных у на всё готово. Теперь можно выбрать параметры переноса исходной таблицы, нажав на кнопку Дополнительно:

В панели Пространственный тип объектов указываем, создавать или нет уникальный код MapInfo наряду с координатами XY . Это код может понадобиться, если вы намерены в дальнейшем каким-то образом обрабатывать табличку и однозначно идентифицировать каждый пространственный объект.

Прочие опции переноса нужно выбирать из контекста ситуации.

Выходим из настроек переноса и в главной форме утилиты EasyLoader жмём на кнопку Загрузить. Теперь можно заглянуть в нашу базу данных MI_Table. Если мы сделаем это, то увидим приблизительно сл. картнку:

 Утилита EasyLoader создала две таблички. Первая   — собственно результаты переноса, а вторая с именем MAPINFO_MAPCATALOG является таблицей метаданных.

Содержание нашей первой учебной таблички будет выглядеть так (красным обведены столбцы с кординатами XY и сгенерированным уникальным кодом объекта  (столбец MI_SQL_MICODE):

А табличка метаданных смотрится приблизительно так:

Ваши данные перенесены из формата MapInfo .tab в базу данных MS SQL Server!  Теперь их гораздо проще обрабатывать сторонними приложениями.

Как перенести данные из MS Access в MS SQL Server — смотрите на нашем сайте  

здесь

©Simashkov.2011.

Соединение. На приведенной далее картинке показано, как можно установить такое соединение :

svazi2_inet-3480288

Небольшой комментарий к рисунку выше. Для «стыковки» данных в качестве ключевого поля взяты ID из слоя fields и NU из слоя volkovskoe_none. Они аналогичны по смыслу и являются ничем иным, как номерами соответствующих контуров. Теперь, если щёлкнуть инструментом i(Идентифицировать) в любой контур, то мы увидим данные из таблицы volkovskoe_none (в данном случае — значения агрохимических параметров).

Далее с помощью установленной таким образом связью, можно, например, построить тематическую карту по показателю pH:

tematikaav_inet-2751816

Результат может выглядеть приблизительно так:

tematikaavmaps_inet-4677689

Пока всё . Удачи в работе с ГИС!

©Simashkov.2010

09.09.2010

Подготовка таблицы для MapInf0 (на рисунке обведено красным). В приведенном ниже примере в выгружаемую таблицу будут помещены данные («поконтурно») по агрохимическому обследованию некоего ОАО Дружба за 2009 г.

tabletomi_1-6418886

Далее появляется форма, в которой задаётся имя выгружаемой таблицы (в приведенном примере — kolxozA):

tabletomi_2-1172521

Далее идём в MapInfo (меню Файл>Открыть), открываем базу agrohim.mdb :

tabletomi_3-4771404

… и  ищем в списке таблиц базы только-что  созданную таблицу kolxozA :

tabletomi_4-1618473

Результат будет выглядеть приблизительно так:

tabletomi_5-9725260

Как видите, в таблицу будут помещены следующие данные: номер участка(nu), площадь(su), pH, содержание P2O5, K2O и гумуса. Дальше, для построения тематических картограмм(примеры см.

здесь)  осталось «привязать»(binding)  эту таблицу к вашим пространственным данным. Этот момент уже рассмотрен на нашем сайте и его можно посмотреть по этой ссылке.

Теперь небольшое «лирическое» отступление по поводу интеграции программы «Банк агрохимических данных» и ГИС. Иногда высказывается мнение, что неплохо было бы объединить работу с пространственными данными и атрибутивной информацией (база данных) в одном программном пакете. (Так,»чтобы можно было просматривать/цифровать/макетировать и набивать/хранить  данные в одной программе»). Да, неплохо, слов нет. Но тут возникают некоторые вопросы:

  1. Кто будет финансировать работы по созданию такой интегрированной ГИС для организаций агрохимобслуживания? Создание полноценной узкоспециализированной  ГИС — дело не одного года даже для коллектива опытных разработчиков.

  2. А есть ли вообще необходимость изобретать велосипед (разрабатывать доморощенную ГИС) на фоне существующих доминирующих игроков(ArcGIS, MapInfo). По нашему скромному мнению, вышеназванные ГИС предлагают исчерпывающие возможности, и решение проблемы лежит, по-видимому, в создании неких настроек(Add-On’ ов, Plug-In’ов) к этим ГИС. Да и то сказать, учитываю весьма высокую степень специфичности(уникальности) подходов, вряд ли стоит надеяться на полную универсальность любой созданной надстройки. Как минимум, потребуется индивидуальная подгонка каждого такого решения под специфические особенности каждой организации. Готовы ли организации оплачивать даже такой примитивный подход? Вопрос (учитывая уровень компетентности и заинтересованности лиц, принимающих решения).

Опыт Лаборатории АгроГИС-технологий говорит о том, что 90 % потребностей организаций агрохимического обслуживания в области ГИС-технологий связано с оформлением/выдачей заказчику тематических картограмм по результатам  агрохимического обследования. Если попытаться структурировать такой подход, то он требует выполнения двух основных задач:

  1. Оцифровка/оформление(макетирование)/просмотр/печать тематических картограмм. Инструмент решения -> ГИС-пакет.

  2. Ввод данных/хранение/получение отчетов (аналитики) по результатам агрохимических обследований . Инструмент решения -> программа (оболочка) «Банк агрохимических данных» (неважно какого производителя, важно, чтобы она устраивала конкретную организацию).

И тут есть небольшое противоречие (коллизия): ГИС-пакеты (неадаптированные!) не очень хорошо работают с с базами данных сложной структуры и наличием большого количества логических связей. А специфические приложения баз данных( типа, в данном случае, «Банк агрохимических данных») не содержат функций ввода/отображения/анализа пространственной информации. Но, к счастью, решение проблемы , на наш взгляд, довольно простое и заключается в следующем подходе: Цифруйте/оформляйте/смотрите ваши пространственные данные в приглянувшейся вам ГИС, а данные для анализа (построения тематических картограмм) берите из вашей базы данных и привязывайте их к пространственным данным. О том, как это сделать , используя ГИС MapInfo и программу «Банк агрохимических данных» мы постарались подробно рассказать на нашем сайте.

© Simashkov.2010

22.07.2010 г.

№ п/п Выбор

Агрохимический показатель

Метод

Размерность

Референц.

значение

1 Кислотность pH В солевой вытяжке KCl

4 … 6
2 Подвижный фосфор P2O5   по Кирсанову по Чирикову по Мачигину мг/кг почвы 10 …250
3 Обменный калий K2O   по Кирсанову по Чирикову по Мачигину по Масловой мг/кг почвы 20 … 300
4  Гумус по Тюрин

у

% 1… 10
5 Сумма поглощенных оснований   мг-экв/100 г почвы 5 … 30
6 Гидролизуемый азот по Тюрину-Кононовой по Корнфилду мг/кг почвы 30 … 200
7 Нитрификационная способность по Кравкову NO3, мг/кг почвы 5 … 60
8 Степень насыщенности основаниями   % 30 … 90
9 Обменный кальций Ca   мг-экв/100 г почвы 2,5 … 20
10 Обменный магний Mg   0,5 … 4
11 Гидролитическая кислотность Hr  

2 … 6
Подвижные формы микроэлементов по методу Пейве-Ринькиса
12 Марганец 0,1 и H2SO4 мг/кг

почвы

30 … 70
13 Цинк 1 и HNO3 0,7 … 1,5
14 Медь 1 и HNO3 1,5 … 3,3
15 Кобальт 1 и HNO3 1,0 … 2,2
16 Бор H2O 0,33 … 0,7
17 Молибден Оксалатно-буферный раствор с pH 3.3 0,1 … 0,22
Подвижные формы микроэлементов ,

определяемых в вытяжке ацетатно-аммонийного буферного раствора

pH 4.8

18 Марганец   мг/кг

почвы

10 … 20
19 Цинк   2 … 5
20 Медь   0,2 … 0,5
21 Кобальт   0,15 … 0,30

1. Лаборатория АгроГИС-технологий предлагает услуги по разработке программного обеспечения (ПО) на платформе Microsoft.NET. Предпочтительное направление — разработка приложений с использованием баз данных ( MS SQL Server, Oracle), хотя возьмемся за любую работу по разработке ПО.

Стоимость услуг по разработке ПО зависит от требований, выдвинутых Заказчиком в Техническом задании. Техническое задание может разработать сам Заказчик, или , по его просьбе, непосредственно Исполнитель.

Трудоемкость изготовления ПО определяется  в нормо-часах. Стоимость одного нормо-часа  составляет 500 руб.

2.

Услуги по изготовлению тематических картограмм на основании данных агрохимического обследования.

Образцы оформления картограмм можно посмотреть здесь .

3. Лаборатория АгроГИС-технологий принимает заказы на оцифровку вашего материала по выполнению пп.1.2-1.3 Госзадания. Стоимость оцифровки составляет 50 копеек за 1 оцифрованный гектар сельхозугодий. Работа проводится до полной сдачи вашего материала с исправлением всех выявленных замечаний.

4. Лаборатория АгроГИС-технологий проводит обучение по методике оцифровки и кодировке земель сельхозназначения. Оказываются , также, консультации по ведению Банка агрохимических данных и изготовлению тематических картограмм с использованием ГИС-технологий. Образцы изготовленных тематических картограмм можно посмотреть на нашем сайте в разделе «Примеры оформления тематических картограмм» (п.3).

Обучение проводится в течении 2 рабочих дней (16 часов). Стоимость обучения — 5 600 руб.

На Главную

Опыт использования возможностей современных реляционных СУБД для создания единого хранилища атрибутивной и пространственной информации результатов агрохимического обследования

В.И. Корчагин,  В.К. Зэфирис, Ю.В. Симашков

Центр агрохимической службы «Воронежский», email: agrohim_36_1@mail.ru

Интернет-ресурс “Лаборатория АгроГИС-технологий”, email: simashkov@yandex.ru

Использование современных реляционных СУБД позволяет организовать единое хранилище пространственной и атрибутивной информации результатов агрохимического обследования. Такой подход существенно снижает издержки и трудоемкость при серийном изготовлении агрохимпаспортов сельхозугодий и тематических картограмм. Описаны некоторые технические детали по загрузке пространственных данных в формат реляционных СУБД и организации интерфейса пользователя.

Ключевые слова: программное обеспечение, база данных, пространственные данные, единое хранилище, агрохимическое обследование

Experience in the use of modern relational DBMS to create a single repository of attribute and spatial information results agrochemical survey

V.I. Korchagin, V.K. Zephyris, Yu.V. Simashkov

The use of modern relational DBMS allows you to organize a unified store spatial and attribute information of the results of agrochemical examination. This approach significantly reduces the cost and complexity when mass production of agrochimexport farmland and thematic maps. Describes some technical details on loading spatial data in a relational DBMS and organization of the user interface.

Keywords: software, database, spatial data, a single repository, agrochemical survey

Существенной специфической особенностью информации, получаемой и обрабатываемой в центрах/станциях агрохимической службы является, как известно, её ярко выраженный пространственный характер.  В тоже время, семантическая (табличная) составляющая данных также представляет собой непременный атрибут  результатов агрохимического обследования.  До последнего времени такая дифференциация данных предполагала использование  для обработки табличных и пространственных данных двух типичных разновидностей современного программного обеспечения — СУБД и ГИС соответственно.  По понятным причинам,  СУБД лучше  оптимизированы под обработку табличных данных сложной логики ,  представленных,  как правило,  в виде реляционных отношений между таблицами, являющимися отображением неких прикладных логических сущностей.  А геоинформационные системы  (ГИС)  отвечают за обработку географической/пространственной (англ. spatial) информационной компоненты  результатов агрохимического обследования. Очевидно, что  значительным недостатком такого подхода, вытекающего из характера агрохимических данных стала  необходимость их   хранения(англ. storage)   и обработки  в принципиально существенно- разнородных   источниках информации – реляционных таблицах баз данных и векторных форматах современных ГИС (ArcGIS, MapInfo, Quantum GIS и т.д.). Обозначенная гетерогенность  данных приводит  к известным информационно-технологическим издержкам, поскольку основным  вопросом использования такой разнородной информации  становиться проблема  синхронизации хранения и связывания(англ. binding)  атрибутивных и географических данных при изготовлении тематических картограмм и агрохимических паспортов по результатам соответствующего обследования (если говорить  о совсем конкретной  прикладной задаче в контексте специфики деятельности организаций агрохимического обслуживания). 

Наиболее естественным и логичным  решением обозначенной проблемы создания единого “гомогенного” хранилища информации вне зависимости от характера данных (табличные или пространственные),  могло бы стать  расширение объектов  данных реляционных СУБД  пространственными типами.  Именно по такому пути конвергенции форматов, и пошли разработчики современных баз данных , в частности MS SQL Server и PostgreSQL/PostGIS.  Несмотря на одно очевидное преимущество последней – бесплатность, использование MS SQL Server  располагает  немаловажным преимуществом – отличной интеграцией со средством разработки , в частности Visual Studio 20xx. Кроме того, даже облегченный бесплатный вариант версии MS SQL – MS SQL Server  Express Edition располагает  поддержкой  пространственных форматов.  Программно-технологическая  возможность работы  с пространственными данными при  использовании MS SQL Server реализована на основе двух новых ( в смысле нетрадиционных для классических реляционных  СУБД) типов пространственных данных – geometry (в планово-прямоугольной проекции, метры) и geography (географическая система координат, долгота/широта в градусах).

Другим важным фактором, стимулирующим переход к единому локальному источнику информации в центрах/станциях агрохимслужбы является необходимость поточного -серийного изготовления , как уже было сказано выше, агрохимических паспортов и обязательного приложения к ним – тематическим картограммам. Цена вопроса ещё больше возрастает, если речь идёт о широкомасштабных, ресурсоёмких во всех отношениях (временных, материальных, кадровых и т.д.) агрохимических обследованиях в наиболее важных и развитых  в аграрном отношении провинциях Российской Федерации — Нижнее Поволжье, Северный Кавказ, Центрально-Чернозёмный район.

Как пример, специалисты ФГБУ ЦАС «Воронежский» (Центрально-Чернозёмный район) столкнулись с подобной проблемной при годовом объеме обследования порядка  500 тыс. га ,  необходимости изготовления около 200 агрохимических паспортов (за 2013 г.) сельхозугодий и соответствующего к ним  количества комплектов тематических картограмм по основным агрохимическим показателям. Качество,  оперативность и производительность выпуска картоприложений зачастую существенно зависело от того, как быстро удавалось найти в локальной вычислительной сети организации необходимые  shape-файлы контуров сельхозугодий, актуализировать их и осуществить   привязку семантической информации. И это даже при  наличии  эксплуатируемой в ГЦАС «Воронежский” программы “Банк агрохимических данных” версии v5.9 SQL функционала для выгрузки (подготовки) атрибутивной информации для ГИС[1]. Кроме того, ещё одной проблемой при ‘стыковке’ данных из разных источников стало отсутствие идентичных ключевых полей. Как оказалось, этот момент стал немаловажным обстоятельством в информационно-технологическом плане. Иногда уходило слишком много времени, чтобы выставить одинаковые значения ключевых столбцов и синхронизировать их.

Перед разработчиками программы “Банк агрохимических данных (БАД)” была поставлена задача перехода к единому (в смысле форматов данных) локальному хранилищу информации на основе использования MS SQL Server Express Edition. Положение c изготовлением картограмм существенно изменилось, после того как в ГЦАС «Воронежский» перешли на новую версию программы БАД v6.1 SQL Spatial, реализующую указанную парадигму хранения данных.

С программной точки зрения, работа с пространственной информацией происходит следующим образом. Первоначально, на основе всего имеющегося в агрохимической организации объема пространственных данных формируются две ‘базовые’ таблицы – по контурам и/или элементарным участкам (образцам) соответственно. Загрузка векторных слоёв  в формат пространственных данных MS SQL Server может быть произведена одной из существующих известных утилит, типа Shp2Sql или EasyLoader из комплекта поставки стандартных программ к ГИС MapInfo. Ещё одним способом переноса данных является использование FME-транcлятора компании Safe Software.

Затем, после ввода атрибутивной информации, происходит привязка (выборка) географических данных по конкретному контуру/образцу из соответствующей базовой таблицы. На уровне интерфейса пользователя эта манипуляция сводиться к указанию контура или элементарного участка  в сетке данных на главной форме программы БАД и выборка (установка) нужного объекта из базовой таблицы с географическими данными.  Далее, программа скопирует пространственные данные из базовой таблицы в оперативную по текущему году (туру) обследования.

После проведения такой технологической процедуры, для изготовления тематической картограммы по хозяйству, остаётся только с помощью соответствующей сервисной функции программы БАД v6.1 SQL Spatial выгрузить данные (включая и пространственные)  по хозяйству (в разрезе контуров и/или элементарных участков) в отдельную таблицу.  Затем, можно воспользоваться абсолютно любой ГИС (ArcGIS[2], MapInfo[3], QGIS), поддерживающей подключение к базе данных по программному интерфейсу ODBC  и загрузить подготовленные данные на наиболее подходящую для таких случаев растровую подложку – как правило, в виде геопривязанного плана внутрихозяйственного устройства.

 Перспективным в этом смысле,  по мнению разработчиков программы БАД и специалистов ГЦАС «Воронежский»  является использование  крупномасштабных ресурсов с одного из популярных картографических онлайновых сервисов – отечественных Росреестра, Яндекс.Карты, Маршруты.ру и зарубежных ArcGIS Online, Google Maps, Bing Maps и прочих[4]. Однако, в силу своей известной универсальности, геоданные с перечисленных  web-ресурсов не всегда оптимальным образом подходят для создания качественных и выразительных  агрохимических картограмм. Создание аналогичного специального картографического сервиса, с которого агрохимстанциям предоставлялась бы возможность загружать актуальные планы внутрихозяйственного устройства масштабов 1 : 10 000 и 1 : 25 000 на нужный фрагмент территории соответствующего субъекта РФ для производства тематических картограмм,  могло бы стать значительным  информационно-технологическим прорывом  в этом плане.

В заключении необходимо отметить, что следующим важным функционалом, который предстоит реализовать разработчикам  должна быть, по-видимому, возможность визуализации пространственных данных MS SQL непосредственно из программы управления базой данных результатов агрохимического обследования.

Предложен подход к созданию единого локального хранилища атрибутивной и пространственной информации результатов агрохимического обследования с использованием современных реляционных СУБД. Такой способ хранения данных существенно снижает технологические издержки при подготовке к изданию тематических картограмм и агрохимических паспортов сельхозугодий. Высказано предложение о создании специализированного онлайнового ведомственного картографического ресурса для  доступа организаций агрохимического облуживания к актуальным крупномасштабным планам внутрихозяйственного устройства.

Литература

1.      А.Н. Володченков, Ю.В. Симашков. Некоторые принципы создания современной программы управления базой данных результатов агрохимического обследования// Агрохимический вестник, 2013 , №2. С. 9-10.

2.      Ю.В. Симашков. Использование программы БАД СРФ v6.0 SQL Spatial и ArcGIS, 2014//Интернет- ресурс , http://npk-kaluga.ru/BAD60SQL_Spatial.htm

3.      Ю.В. Симашков. Работаем с пространственными данными в формате MS SQL Server, 2012// Интернет- ресурс,  http://npk-kaluga.ru/WorksSpatialDataMSSQL_MI.htm

4.      Ю.В. Симашков. Подключаемся к серверам геоданных Google, Яндекс и прочих сервисов, 2014// Интернет- ресурс, http://npk-kaluga.ru/ConnectToWMS_MI.htm

Написано: 07.09.2014

       II.1 Главная Форма Программы

      II.2 Форма Справочник и выбор хозяйства

     II.3 Форма  ДобавитьУчасток

      II.4 Форма Таблица ввода микроэлементов

II.

5

Форма Настройки

                 II.5.1 Форма Настройки (Вкладка1)

                 II.5.2 Форма Настройки (Вкладка2)

      II.6 Форма Отчеты

      II.7 Форма Выбор СводныйОтчет По району

      II.8 Форма О Программе

III. Отчеты, генерируемые Программой

               III.1 Отчеты по хозяйству

               III.1.1 Титул Агрохим.паспорта

                  III.1.2 Экспликация

                            III.1.2.1 Экспликация 1

                            III.1.2.2 Экспликация 2

                   III.1.3 Паспортные ведомости

                           III.1.3.1 Паспортная ведомость

                           III.1.3.2 Паспортная ведомость с образцами (Контрольная)

                           III.1.4 Очередность работ

                  III.1.5 Тематическая раскраска контуров (участков)

                           III.1.5.1 Тематическая раскраска (Цветная)

                           III.1.5.2 Тематическая раскраска (Ч/б) 

                         III.1.6 Заключение

                 III.2 Сводные отчеты

                           III.2.1 Сводный отчет по району (Районный очерк)

                                        III.2.1.1 Кислотность (pH)

                                        III.2.1.2 Подвижный фосфор (p2o5)

                                        III.2.1.3 Обменный калий (k2o)

                                        III.2.1.4 Гумус (%)

                                        III.2.2 Справка об обследованных объемах

IV.

Используемые Справочники

                             IV.1 Справочник сельхозугодий 

                             IV.2 Справочник типов почв 

Внимание! Перед скачиванием  Программы рекомендуем ознакомиться с документом ReadMe

1. Файл ReadMe c Инструкцией по установке можно Просмотреть здесь

2. Просмотреть Краткую инструкцию по работе с программой «Банк агрохимических данных»

3. Просмотреть Демо-версию программы «Банк агрохимических данных» версии 5.3

Скриншот главной формы программы БАД СРФ  локальной (однопользовательской) версии v5.3

6. 28.04.2011 Разработан сетевой (многопользовательский) вариант программы БАД СРФ v5.2 SQL с использованием в качестве сервера БД MS SQL Server 2005 Express Edition. SQL-сервер указанной редакции является свободно распространяемым программным продуктом и не требует лицензирования.

Функционал(возможности) и пользовательский интерфейс сетевой версии программы v5.2 SQL полностью соответствует однопользовательскому варианту, представленному в Демо-версии v5.3 (см п.3).

14.08.2011 Разработан очередной релиз программы Банк агрохимических данных — сетевой вариант за номером v5.4 SQL. В указанный релиз вошли следующие изменения:

  1. Доработана возможность настройки порядка ввода агрохимических показателей при вводе образца;
  2. В агрохимические показатели добавлен Азот (N)

    с соответствующим отображением во всех отчётах

    ;

  3. Оптимизирована работа программы БАД с использованиемMicrosoft SQL Server 2008 Express Edition

    в связи переходом пользователей на ОС

    Windows 7.

    Теперь

    ,

    если вы работаете на ОС

    Windows 7,

    рекомендуем для использования в качестве СУБД

    MS SQL Server 2008 Express Edition.

04.10.2011 Осуществлён переход на более современную версию библиотеки ресурсов генератора отчётов Crystal Reports для MS Visual Studio 2010. Перекомпилирована сборка программы с использованием .NET Framework 4.0

01.11.2011  Добавлены новые виды отчётов — Распределение почв по мех. составу . С примерами можно ознакомиться здесь

05.01.2012  Добавлены новые виды отчётов — Сводная агрохимическая характеристика подтипов почв пашни . С примерами можно ознакомиться здесь

04.02.2012   Добавлены следующие изменения:

  1. При настройке соединения сSQL-

    сервером реализована новая возможность — Поиск и отображение в списке доступных

    SQL-

    серверов в сети.

  2. Введена возможность ввода в атрибуты элементарной пробы (образца) кода мех. состава и типа почв,

    с соответствующими изменениями в Отчётах и интерфейсе главной формы программы.

  3.  Создан новый релиз программы БАД СРФ за номером версии v5.5 SQL . В него вошли все изменения,

    начиная с 04.10.2011

06.04.2012 Разработан очередной релиз программы БАД СРФ за номером v5.6 SQL. В него вошли сл. доработки:

  1. Создан новый вид Отчёта — Агрохимическая характеристика почв по группировкам микро/макро элементов (14 параметров) в разрезе типов/мех. состава почв. Образцы можно посмотреть здесь.
  2. Изменена форма Справочника хозяйств. С изменениями можно ознакомиться тут.
  3. Внесены изменения в кодп

    рограммы

    »

    под капотом

    «,

    направленные

    ,

    в основном

    ,

    на увеличение скорости генерации отчётов.

08.07.2012 Выпущен релиз программы БАД СРФ за номером v5.7 SQL. В него вошли следующие основные изменения:

  1. Добавлена новая возможность — теперь номера полей/участков можно вводить в символьно-числовом виде ( в предыдущих версиях использовались только цифры).
  2. В отчёты Агрохимическая характеристика почв по группировкам микро/макро элементов (14 параметров) добавлены отчёты отдельно по типу и мех.составу почв.
  3. Добавлены сервисные функции — теперь можно узнать версию используемогоSQL-

    сервера и дату последней введённой записи.

  4. Сервисные функции объединены в одной кнопке — Сервис.

01.12.2012 Выпущен релиз программы БАД СРФ за номером v5.8 SQL. В него вошли следующие основные изменения:

  1. Добавлена новая возможность — ввод промежуточного тура обследования.
  2. Существенно переработаны формы Отчёты и Сводные отчёты. Теперь доступ к меню отчётов реализован на одной форме в виде гиперссылок.
  3. Добавлен новый вид отчётов по хозяйству — Эколого-токсикологическая оценка земель сельхозугодий по содержанию тяжёлых металлов (Cu, Zn, Cd, Pb, Hg, As)
  4. 09.01.2013

    Добавлена новая возможность — создание круговых диаграмм распределения группировок по

    pH,

    фосфор

    ,

    калий и гумус в разрезе хозяйства и адм. района. С примером можно ознакомиться здесь

01.09.2014 Выпущен релиз программы БАД СРФ за номером v6.2 SQL. В него вошли следующие основные изменения:

  1. Добавлена новая возможность — хранение пространственных данных по эл. участкам/контурам в форматеMS SQL

    .

© Simashkov.2009-2015