mvc open pdf in browser : Extract image from pdf acrobat control SDK platform web page winforms asp.net web browser BestPractices-20102-part814

bigfoot_agro_2000_gpp.zip 
(From data set BigFoot GPP Surfaces for North and South American Sites, 2000-2004) 
Image File Naming Convention: 
Provide descriptive and consistent names to the image files. Below is a suggested pattern for the 
file names.  
PPP_PARAM_STARTDATETIME_ENDDATETIME.file_extension 
PPP- denotes a short word describing the image file/project. 
PARAM- denotes the parameter stored in the image files. If multiple parameters are stored a 
universal descriptor of the parameters can be used. For example if soil characteristics such as soil 
type, soil moisture, soil clay content etc are all stored in the same image file, the parameter value 
can be stated as “soil”.  
STARTDATETIME_ENDDATETIME denotes the start and end time of the data. This value 
represents the temporal range of the data quantity stored in the file. If the image file contains an 
observed value for a single date, a single time range can be provided. 
The values of STARTDATETIME and ENDDATETIME should follow standard ISO 8601. 
See 
Appendix B.
The format of the values is “YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sTZD” (e.g. 1997-07-
16T19:20:30.45+01:00), where: 
YYYY = four-digit year 
MM   = two-digit month (01=January, etc.) 
DD   = two-digit day of month (01 through 31) 
hh   = two digits of hour (00 through 23) (am/pm NOT allowed) 
mm   = two digits of minute (00 through 59) 
ss   = two digits of second (00 through 59) 
s    = one or more digits representing a decimal fraction of a second 
TZD  = time zone designator (Z or +hh:mm or -hh:mm) 
Not all parts of the datetime value need to be provided. For example, if only year and month are 
available, simply use format “YYYY-MM”. 
File_extension – Is the file extension of the image file. The following files use .tif, .nc, .tif, and 
.bil formats. 
LBA_leafarea_20091001_20100101.tif 
BOREAS_soils_20091001.nc 
MODIS_landcover-IGBP_2001.tif 
Global_carbonflux-2001_2006.bil 
21
Extract image from pdf acrobat - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
pdf image extractor c#; pdf image extractor
Extract image from pdf acrobat - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
how to extract images from pdf file; extract pictures pdf
22
2.5 Perform Basic Quality Assurance     
[ Return to Index ]
In addition to scientific quality assurance (QA), we suggest that you perform basic data QA on 
the data files prior to sharing. These checks complement the Tabular and Image file preparation 
guidance provided in Section 2.3. When QA is finished, describe the overall quality level of the 
data. 
QA for Tabular Data
Check file structure by making sure the data are delimited/line up in the proper columns.  
Check file organization and descriptors to ensure that there are no missing values for key 
parameters (such as sample identifier, station, time, date, geographic coordinates). Sort 
the records by key data fields to highlight discrepancies.  
Review the documentation to ensure that descriptions accurately reflect the data file 
names, format, and content. Check any included example data records to ensure that they 
are from the latest version of the data file. 
Check the content of measured or derived values. Scan parameters for impossible values 
(e.g., pH of 74 or negative values where negative values are not possible). Review printed 
copies of the data file(s) and generate time series plots to detect anomalous values or data 
gaps.  
Perform statistical summaries (frequency of parameter occurrence) and review results.  
If location is a parameter (latitude/longitude), then use scatter plots or GIS software to 
map each location to see if there are any errors in coordinates.  
Verify data transfers (from field notebooks, data loggers, or instruments). For data 
transformations done by hand, consider double data entry (entering data twice, comparing 
the two data sets, and reconciling any differences). Where possible compare summary 
statistics before and after data transformation. 
To document changes between versions of tabular data files consider using available "file 
difference applications".  See 
Appendix E.
Calculate checksums for final data files and include verification files along with the data 
files when transferred to the data archive.  See 
Appendix E
for checksum calculation and 
verification applications. 
QA for Image Vector and Raster Data
For GIS image/vector files, ensure that the projection parameters have been accurately given. 
Additional information such as data type, scale, corner coordinates, missing data value, size of 
image, number of bands, endian type should be checked for accuracy. 
File Size  
For binary data, are the n(rows) *[ n(cols) * n(bands) * (bytes per pixel)] = files 
size?  
Provide checksum files to ensure data integrity during network transfer. 
Do not perform file compression unless file sizes are very large (Consult with the 
data archive on acceptable file sizes.). 
.NET PDF Document Viewing, Annotation, Conversion & Processing
Convert image files to PDF. File & Page Process. Extract hyperlink inside PDF. PDF Write. Print. Support for all the print modes in Acrobat PDF.
how to extract images from pdf in acrobat; how to extract text from pdf image file
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. you can easily perform file conversion from PDF document to image or document
how to extract pictures from pdf files; extract image from pdf
Data Format  
Is the data in the format indicated by the file extension and documentation? 
Is the data readable in standard GIS/Image processing software (e.g., ENVI, Erdas 
IMAGINE, or ArcGIS)? 
Data format specific issues:  
ɷ
Is the header information accurate for binary files? 
ɷ
Are ASCII file values expressed as plain numbers (e.g.,0.000222, not 
scientific notation)? 
For multi band images, are the number of bands in the data equal to that specified 
in the documentation? 
Additional documentation required for data format, i.e., the file is not self-
documenting. 
Georeferencing Information  
Projection  
ɷ
Is projection information provided? 
ɷ
If provided, is it correct? (check with other accurately projected data) 
ɷ
Are the projection parameters such as Central meridian, datum, standard 
parallels, radius of earth (If different from standard) provided? 
ɷ
If the projection is a non-standard projection is a projection file provided 
in .prj or Well-Known Text
(
WKT) format. 
ɷ
Does the projection render within a GIS software package such as 
ENVI/ArcGIS. 
Spatial extent  
ɷ
Does the data extent match the documentation? 
ɷ
Does the data extent match the number of pixels and resolution of the 
data? 
ɷ
What are the units (degrees/meters) of the extents provided? 
ɷ
In what projection are the extents provided.  
ɷ
Provide the extents of the data file and not the extent of the study area 
contained within the data file. In some cases the image files might include 
additional area.  
Spatial resolution  
ɷ
Is the resolution specified? 
ɷ
What are the resolution units (meters, feet, decimal degrees etc.) correct? 
Specify How the Data are to be Read 
Does the data range match that given in the documentation? 
Does the data read from upper left to lower right or lower left to upper right or 
any other way? 
What is/are the nodata value(s)? 
What is the scale of the data? 
Are their any data offsets? 
What are the units of the data? 
Is there a color table that can be used with the data? If so provide the color table 
in “Value, Red, Green, Blue” format. 
23
C# Windows Viewer - Image and Document Conversion & Rendering in
without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Image and Document Conversion Supported by Windows Viewer. Convert to PDF.
extract text from image pdf file; extract text from pdf image
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. SDK to convert PowerPoint document to PDF document code for PowerPoint to TIFF image conversion
extract image from pdf file; extract images from pdf c#
Temporal Resolution  
Is the data provided for the time frame specified in the documentation? 
Are the temporal units correct? 
Define the Quality of Your Data 
Users want to quickly understand the overall quality of your data and the analyses and 
processing steps that may have been applied to your data and image products. This information 
can be included in a data file as coded values (e.g., Level 2) and as a more complete description 
in metadata and documentation. The quality description should identify the level of maturity of 
your data products as they progress from raw data streams, to products that have undergone 
automated quality control, data management procedures, and calibration, to data that have been 
integrated, analyzed, and gridded, and lastly, products that have been derived for other products 
and used in models and higher level analyses. Here are some guidelines for defining the quality 
of tabular and image products that you are preparing to share. 
Tabular Data Quality 
Typically, measurement data for sharing and archiving are at Quality Level 2 following this 
general progression. 
Level 0:  
Indicates products of unspecified quality that have been subjected to minimal 
processing in the field and/or in the laboratory (e.g., raw data, data sheets, etc.). This 
may, for example, be data from an instrument logger expressed in engineering units or 
using nominal calibrations, or high resolution data before aggregating to a selected 
interval. 
Level 1: 
Indicates an internally consistent data product that has been subjected to quality 
checks and data management procedures. 
Level 2:  
Indicates a complete, externally consistent data product that has undergone 
interpretative and diagnostic analysis. 
Level 3:  
Data that have received intense scrutiny through analysis or use in modeling. 
Another good approach is being implemented by the National Ecological Observatory Network 
(NEON) (http://www.neoninc.org/
): 
Definition of Data Product Quality Levels for NEON. 
Level 0: 
Raw data from instrumental or human observations. 
Level 1: 
Calibrated data generally from a single instrument, observer, or field sampling 
area. These data may include information on data quality. 
Level 2: 
Combinations of level 1 data used to create a gap filled data stream that may 
replace a level 1 product. Generally, products at this level will reflect a stream from a 
single instrument, observer, or field sampling area. Annotations will indicate the gap 
filling approach employed. 
Level 3:
Level 1 and /or 2 data mapped on a uniform space-time grid. 
Level 4:
Derived products using levels 1, 2 or 3 data. Products at this level may combine 
observations from more than one instrument, observer, or sampling area. 
24
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
It can be used standalone. JPEG to PDF Converter is able to convert image files to PDF directly without the software Adobe Acrobat Reader for conversion.
extract image from pdf acrobat; extract color image from pdf in c#
C# Word - Word Conversion in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Word SDK to convert Word document to PDF document. demo code for Word to TIFF image conversion
extract pdf images; how to extract a picture from a pdf
25
For additional information see the NEON Data Product Catalogs 
(http://www.neoninc.org/documents/513
).  
Image Vector and Raster Data Quality 
There is no generally applicable standard for defining and expressing the processing and quality 
level of image products. Quality level should be specified in documentation and could use some 
of the same terminology as in the example below. If a product is derived from a source that has 
defined processing levels, such as the MODIS instrument 
(https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_overview
), then that information should be 
included. Following is a set of generally applicable processing levels 
(http://outreach.eos.nasa.gov/EOSDIS_CD-03/docs/proc_levels.htm
). 
Processing Level 
Level 0:
Reconstructed, unprocessed data at full resolution; all communications artifacts 
have been removed 
Level 1:
Level 0 data that has been time-referenced and annotated with ancillary 
information, including radiometric and geometric calibration coefficients, and 
geolocation information  
Level 2:
Derived geophysical variables at the same resolution and location as the Level 
1 data  
Level 3:
Variables mapped on uniform space-time grids, usually with some 
completeness and consistency 
Level 4:
Model output or results from analyses of lower level data  
PDF to WORD Converter | Convert PDF to Word, Convert Word to PDF
out transformation between different kinds of image files and Word Converter has accurate output, and PDF to Word need the support of Adobe Acrobat & Microsoft
online pdf image extractor; some pdf image extractor
VB.NET PDF: How to Create Watermark on PDF Document within
or image (such as business's logo) on any desired PDF page. And with our PDF Watermark Creator, users need no external application plugin, like Adobe Acrobat.
extract image from pdf online; extract images from pdf files
2.6 Assign Descriptive Data Set Titles     
[ Return to Index ]
We recommend that data set titles be as descriptive as possible. The title may be the first thing 
people will see when looking at a dataset.  So making descriptive titles is important for people 
searching for data. When giving titles to your data sets and associated documentation, please be 
aware that these data sets may be accessed many years in the future by people who will be 
unaware of the details of the project.  
Data set titles should contain the type of data and other information such as the date range, the 
location, and the instruments used. If your data set is part of a larger field project, you may want 
to add that name, too (e.g., SAFARI 2000 or LBA-ECO). In addition, we recommend that the 
length of the title be restricted to 85 characters (spaces included) to be compatible with other 
clearinghouses of ecological and global change data collections. Names should contain only 
numbers, letters, dashes, underscores, periods, commas, colons, parentheses, and spaces -- no 
special characters. The data set title should be similar to the name(s) of the data file(s) in the data 
set (see Sect. 2.4). A given data set might contain only one data file or many thousands of data 
files. 
Some bad titles:  
"The Aerostar 100 Data Set"
"Respiration Data"
Some great titles:  
"SAFARI 2000 Upper Air Meteorological Profiles, Skukuza, Dry Seasons 1999-
2000"
"LBA-ECO CD-07 GOES-8 L3 Gridded Surface Radiation and Rain Rate for 
Amazonia: 1999"
"Global Fire Emissions Database, Version 2 (GFEDv2.2)"
LBA-ECO ND-11 Ecotone Vegetation Survey and Biomass, NW Mato Grosso, 
Brazil: 2004  
LBA-ECO LC-24 AVHRR Derived Fire Occurrence, 5-km Resolution, Amazonia 
2001
26
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. SDK to convert Excel document to PDF document. C# demo code for Excel to TIFF image conversion
how to extract pictures from pdf files; extract images pdf
VB.NET PowerPoint: VB Code to Draw and Create Annotation on PPT
other documents are compatible, including PDF, TIFF, MS free hand, rubber stamp, callout, embedded image, and ellipse more plug-ins needed like Acrobat or Adobe
extract pictures pdf; extract text from pdf image
2.7 Provide Data Set Documentation and Metadata     
[ Return to Index ]
In order for your data to be identified, found, accessed, and used properly by others in the future, 
they must be thoroughly documented.  The documentation accompanying your data set should be 
written for a user 20 years into the future. Therefore, you should consider what that investigator 
needs to know to use your data. Write the documentation for a user who is unfamiliar with your 
project, sites, methods, or observations. 
A subset of the documentation, the fields that concisely identify the "who, what, where, when, 
and why" of the data, are referred to as 
metadata
or "data about the data".  These consistently 
formatted fields serve as the basis for searchable metadata databases and clearinghouses to 
facilitate the discovery of your data set by the scientific community and public. A list of typical 
discovery metadata is included in 
Appendix F
. Several metadata standards have been developed 
to ensure compatibility and interoperability across databases and clearinghouses, including 
FGDC (FGDC 2010), NetCDF Attribute Convention for Dataset Discovery (Unidata 2005), 
Ecological Metadata Language (EML) (KNB 2010), and ISO-19115 (ISO 2009). The standard 
for metadata implemented by the archive for your data should be identified and values for any 
standard-specific fields should be provided.  
Documentation Format: 
To ensure that documentation can be read well into the future requires that it be in a stable non-
proprietary format. If figures, maps, equations, or pictures need to be included, use a non-
proprietary document format such as html (hypertext markup language). Images, figures, and 
pictures may be included as individual gif (graphics interchange format) or jpg (Joint 
Photographic Experts Group) files. Converting documents to a stable proprietary format, such as 
Adobe pdf (portable document format) files, is a good choice.  
The documentation should be in a separate file that is identified in the data file. The name of the 
documentation file should be similar to the name of the data set and the data file(s). From the 
data user's perspective, the document is most useful when structured as a user's guide to the data 
product.  
Documentation Content: 
The data set documentation should provide the following information:  
The name of the data set, which will be the title of the documentation (see Sect. 2.6)  
What data were collected  
The scientific reason why the data were collected 
Who funded the investigation 
Who collected the data and who to contact with questions (include e-mail and Web 
address if appropriate)  
How to cite the data set (
Appendix G
When and how frequently the data were collected 
27
Where and with what spatial resolution the data were collected. 
If codes are used for location, be sure to define the codes in the documentation. 
The name(s) of the data file(s) in the data set (see Sect. 2.4) 
Special codes used, including those for missing values (see Sect. 2.1) or for stations (see 
Sect. 2.2)  
The date the data set was last modified 
The English language translation of any data values and descriptors that are in another 
language (e.g., coded fields, variable classes, and GIS coverage attributes). 
Parameter descriptions as shown in the examples above (see Sect. 2.1) 
Example data file records for each data type file 
How each parameter was measured or produced (methods), its units of measure, the 
format used for the parameters in the data set, the precision and accuracy if known, and 
the relationship to other data in the data set if appropriate (see Sect. 2.1) 
What instruments (including model and serial number) (e.g., rain gauge) and source 
(meteorological station) were used 
Standards or calibrations that were used 
What the environmental conditions were (e.g., cloud cover, atmospheric influences, etc.)  
The data processing that was performed, including screening  
The lineage (provenance) of the data     (Islam, 2010) 
Software (including version number) used to prepare the data set  
Software (including version number) needed to read the data set  
The quality assurance and quality control that have been applied (see Sect. 2.5) 
Describe the quality level of the data 
Known problems that limit the data's use (e.g., uncertainty, sampling problems, blanks, 
QC samples) 
Summary statistics generated directly from the final data file for use in verifying file 
transfer and transformations.  
Pertinent field notes or other companion files; the names of the files should be similar to 
the documentation and data file names  
Related or ancillary data sets 
References to published papers describing the collection and/or analysis of the data 
Documentation can never be too complete. The amount and scope of metadata and data 
documentation needed to accompany data increases when users are not familiar with the data 
collection activities, i.e., the public, and even over the lifetime of long-term experimental 
activities. 
Creating Archive Metadata and Documentation 
The discovery (finding and accessing) of data sets by the scientific community and public is 
facilitated through the compilation of metadata records and their inclusion into searchable 
metadata databases and clearinghouses. The ORNL DAAC's Advanced Data Search (i.e., 
Mercury, http://mercury.ornl.gov/ornldaac/index.jsp?tab=advanced
) is one example. Others 
include NASA's Global Change Master Directory (GCMD) (http://gcmd.gsfc.nasa.gov
) and 
NASA’s Warehouse Inventory Search Tool (WIST) (https://wist.echo.nasa.gov/api/
) data 
clearinghouses.  
28
These search applications may have preferred data file formats (e.g., NetCDF) and additional 
metadata requirements.  Metadata standards including FGDC, NetCDF Attribute Convention for 
Dataset Discovery, EML, and ISO-19115 may be the preferred standard and need be considered 
when making decisions about the metadata elements to collect and document. 
Metadata entry and management tools are integrated with most metadata databases to ensure that 
required metadata are provided and consistently formatted. Most entry tools and databases also 
export metadata in formats to meet multiple standards and provide for interoperability between 
metadata search clearinghouses. Examples of metadata entry tools include the ORNL DAAC's 
Online Metadata Editor (OME) (https://daac.ornl.gov/cgi-bin/MDE/RGED/access.pl
), Metavist 2 
(http://metavist2.codeplex.com/
), and Ecological Metadata Language (EML) 
(http://knb.ecoinformatics.org/morphoportal.jsp
). 
29
3 Bibliography
ANU 2008. ANU Data Management Manual: Managing Digital Research Data at the Australian 
National University. http://ilp.anu.edu.au/dm/ANU_DM_Manual_v1.03.pdf
Ball, C. A., G. Sherlock, and A. Brazma. 2004. Funding high-throughput data sharing. Nature 
Biotechnology  22:1179-1183. doi:10.1038/nbt0904-1179. 
Barton, C., R. Smith and R. Weaver . 2010. Data Practices, Policy, and Rewards in the 
Information Era Demand a New Paradigm. Data Science Journal. IGY95-IGY99. 
Borer, Elizabeth T., Eric W. Seabloom, Matthew B. Jones, and Mark Schildhauer. 2009. Some 
Simple Guidelines for Effective Data Management. Bulletin of the Ecological Society of 
America. 90:205—214. [doi:10.1890/0012-9623-90.2.205] 
Carbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC). 2010. AmeriFlux Network Data 
Submission Guidelines. http://public.ornl.gov/ameriflux/data-guidelines.shtml
Christensen, S. W. and L. A. Hook. 2007. NARSTO Data and Metadata Reporting Guidance. 
Provides reference tables of chemical, physical, and metadata variable names for atmospheric 
measurements. Available on-line at: http://cdiac.ornl.gov/programs/NARSTO/
Cook, R.B., et al., 2010. The 95th ESA Annual Meeting, Workshop 13 - How to Prepare 
Ecological Data Sets for Effective Analysis and Sharing. 
http://eco.confex.com/eco/2010/techprogram/S5744.HTM
Cook, Robert B, Richard J. Olson, Paul Kanciruk, and Leslie A. Hook.  2001.  Best Practices for 
Preparing Ecological Data Sets to Share and Archive.  Bulletin of the Ecological Society of 
America, Vol. 82, No. 2, April 2001. 
DDI. 2010.  Data Documentation Initiative (DDI) - A metadata specification for the social 
sciences. http://www.ddialliance.org/
Accessed 20100830. 
Digital Curation Centre (DCC). 2010. DMP online - The DCC Data Management Planning Tool. 
http://eidcsr.blogspot.com/2010/05/digital-curation-centre-has-developed.html
, September 1, 
2010. 
Federal Geographic Data Committee (FGDC) 2010. The North American Profile (NAP) of the 
ISO 19115. http://www.fgdc.gov/metadata/geospatial-metadata-standards
Higgins, Sarah (2008), The DCC Curation Lifecycle Model, 
The International Journal of Digital 
Curation Issue 1, Volume 3
, 2008, pp 134-140 
30
Documents you may be interested
Documents you may be interested