Vairāk

Xyz datu interpolācija

Xyz datu interpolācija


Dati mums ir sniegti MILZĪGĀ .xyz failā, kas ir sadalīts daudzos CSV komponentos. Kad es augšupielādēju CSV failu, pēc tam izveidojiet formas failu, saglabājot kā "Saglabāt kā", viss ir kārtībā. Kad dodos uz Rasteri un pēc tam uz Interpolāciju, iegūtais slānis šķiet nepilnīgs, it kā tas nebūtu apstrādāts. - Attēls zemāk ...

Jautājums ir: vai tas ir nepilnīgs "mašīnspēka" trūkuma dēļ (ļoti apšaubāms) vai datu problēmas dēļ (apšaubāms, jo CSV šķiet labi), vai tas ir QGIS ierobežojums? Vai ir kāds vienkāršāks veids, kā augšupielādēt milzīgos failus, nevis tos sadalīt un riskēt ar datu kļūdām?


Šķiet, ka jūsu dati ir izvietoti vienādā attālumā, tāpēc es iesaku tos ielādēt kā XYZ Raster failu. Jums jāpakļaujas paredzētajai šķirošanas kārtībai: http://www.gdal.org/frmt_xyz.html

Ja faila lielumam qgis neizdodas, mēģiniet veikt konvertēšanu ar tīru GDAL. Tas sniedz labākus kļūdu ziņojumus un ietaupa vērtīgo RAM, kas nepieciešama QGIS GUI.


Parastais attēla paraugs man liek domāt, ka esat nepareizi ielādējis datus. Es neesmu pārliecināts, kā jūs ielādējāt CSV. Pieņemot, ka katra CSV ir trīs kolu tabula ar galveni, es mēģinātu to ielādēt, izmantojot Layer → Add Delimited Text Layer. Pārliecinieties, ka šī punktu slāņa rezultāts atribūtu tabulā tiek parādīts kā punkti ar ticamu ūdens dziļumu. Ja tā ir, pārbaudiet šī slāņa interpolāciju (ko, starp citu, varat izdarīt, vispirms to nesaglabājot shapefile).

Ja tas nedarbojas, noderētu daži citi precizējumi. Šīs darbības tiks veiktas secībā:

  1. Kā izskatās sākotnējā faila fragments (dažas pirmās rindas)?
  2. Vai katrs CSV ir tikai horizontāls sākotnējā faila nodalījums? Šeit noderētu arī viena fragments.
  3. Kā jūs ielādējāt CSV? T.i., vai jūs vienkārši pievienojāt vektoru slāni, vai arī pievienojāt norobežotu teksta slāni?
  4. Kā izskatās punktu slānis? T.i., noderīgs būtu arī interpolācijas procesa ievades attēls, ne tikai rezultāts.

Xyz datu interpolācija - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Lai iegūtu augstākas kvalitātes informāciju no jonu intensitātes masas spektrā, masu spektra datiem ir izmantotas daudzveidīgās statistiskās metodes, piemēram, galveno komponentu analīze (PCA) un faktoru analīze (FA). Rezultātā galveno komponentu vai faktoru attēlu analīzē bieži tiek panākta labāka attēla kvalitāte. Šajā rakstā ir parādīta otrā daudzveidīgo statistikas pieeja, pārbaudot divu dimensiju attēlu datu telpisko statistiku. Ģeogrāfiskā informācija tiek analizēta, izmantojot divu un trīsdimensiju telpiskās statistikas metodes, kas vērstas uz telpisko sadalījumu interpolēšanu. Bieži tiek izmantotas tādas metodes kā Krigings un apgrieztā kvadrāta attāluma svēršana, lai izveidotu kopējo virsmas pazīmju telpisko sadalījumu, sadalot pa metru, kilometru, jūdžu utt. Ģeogrāfiskajiem attālumiem. Ģeotelpiskā statistika nav plaši piemērota mikroskopisko izmēru telpiskiem un ķīmiskiem sadalījumiem. Šajā rakstā mēs salīdzinām parasto Kriginga un apgrieztā kvadrāta attāluma svēršanu, lai analizētu ToF SIMS attēlu datus. Selektīvi izslēdzot pikseļus no sākotnējā attēla, mēs novērtējam rekonstruēto attēlu precizitāti no 50 līdz 0,5% no sākotnējās datu kopas. Precīza attēlu rekonstrukcija no nelielām datu kopām var nodrošināt lielāku ātrumu ToF SIMS attēlu apkopošanā un analīzē, kas ir potenciālā priekšrocība tiešsaistes ToF SIMS analīzei.


Izkliedētu paraugu datu interpolācijas metodes: precizitāte, telpiskie modeļi, apstrādes laiks

Interpolācijas rutīnas, kuru pamatā ir polinomi, spline, lineārā triangulācija, tuvināšana, attāluma svēršana un krigēšana, tiek pārbaudītas pēc to efektivitātes, lai vizualizētu telpiskos modeļus. Īstenošana vispārpieejamās programmatūras paketēs tiek izmantota, lai sniegtu praktiskus ieteikumus par pašreizējās informācijas tehnoloģijas pielietošanu. Kā ievades dati tiek izmantotas divas fizisko mainīgo datu kopas, kas satur neregulāri sadalītas izlases punktu vērtības. Paredzēto vērtību precizitāte neapmeklētos punktos, atšķirīgu telpisko modeļu saglabāšana (kas noteikta pēc kartes izmantošanas uzdevumiem) un apstrādes laiks tiek izmantoti kā kritēriji, lai noteiktu dažādu interpolācijas metožu pamatotību. Tika konstatēts, ka ļoti precīzas interpolācijas ne vienmēr rada reālistiskus telpiskos modeļus. Tika konstatēts, ka attāluma svēršanas un krigēšanas metožu efektivitāte lielā mērā ir atkarīga no izmantoto kaimiņu skaita. Gan pakāpeniski, gan pēkšņi mainīgiem datiem ģeogrāfiskā realitāte vispiemērotāk tika vizualizēta ar kvadrātveida apgrieztā attāluma svērumu (w = d -2 ) metodi, izmantojot attiecīgi dažus (četrus līdz astoņus) un daudzus (16 līdz 24) kaimiņus.


Galu galā, kas ir interpolācija? Nu labs jautājums. Interpolāciju raksturo kā nosaukumu algoritmiem, kas izlīdzina noteiktu datu ievadi, piemēram, punkti (ar n izmēriem). Vienkāršāk ir punkti, kas tiek meklēti starp dotā punkta punktiem interpolācijas vērtība. Vispirms ir jāpiešķir punktiem bāze, lai būtu skaidrs, kur punkti tiek meklēti starplaikos. Pēc tam jāizvēlas īpašs interpolācijas algoritms. Katram konkrētam lietojumam ir dažādi interpolācijas algoritmi. Vispazīstamākā ir lineārā interpolācija, kuras rezultātā iegūst vienu punktu līnijā, kas šķērso divus ievades punktus.

Lineārās interpolācijas formula (šeit 2D) ir šāda (vienkārši matemātika): $ y = y_ <0> + (vērtība - x_ <0>) * frac - y_ <0>> - x_ <0>> $ ar $ vērtību in mathbb ķīlis 0 & lt = vērtība & lt = 1 $

Galu galā ar šo formulu ir iespējams izmantot marķēšanas kubu algoritma virsotnēs interpolāciju, kurai nepieciešami šādi noteikumi.

  1. Bokseriem bināro vērtību vietā jābūt peldošai vērtībai.
  2. Vokseļu vērtībai jābūt tikai starp nulli un vienu
  3. Jābūt deklarētai robežvērtībai, kas apraksta, vai domājams, ka ir vokselis virsmā.

Atskatoties uz emuāru, robežvērtību sauc par iso virsmas vērtība. Šī vērtība raksturo kā izskaidrotu, vai tiek uzskatīts, ka vokselis ir iekšā virsmu tā, lai iegūtu malu šķērsojumu. Tas ir svarīgi zināt, jo bez tā jūs nevarētu uzzināt, kur ir nepieciešama pat malu šķērsošana.

Interpolāciju veic katras divu vokseļu pozīcijas, kur atrodas šķērsmalu virsotne, koordinātās. Īstenošana ir diezgan vienkārša un izskatās šādi (iegūta no šejienes):


Telpiskā tehnoloģija un arheoloģija

  • Autors: Deivids Vītlijs, Marks Džilings
  • Izdevējs: CRC Press
  • Izlaiduma datums: 2013-02-05
  • Kopā lappuses: 269
  • ISBN: 9780748402083

Kopsavilkums: Ģeogrāfiskās informācijas sistēmām (GIS) un ar tām saistītajām telpiskajām tehnoloģijām ir jauna un spēcīga loma arheoloģiskajā interpretācijā. Sākot ar ĢIS pieņemto konceptuālo pieeju kosmosa attēlojumam, šajā grāmatā aplūkotas telpiskās datu bāzes, datu iegūšana un apkopošana, analītiskā datu apkopošana, analītiskā.


Xyz datu interpolācija - ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

Gregorijs Jetmans
Uve Deichmann
Debora Balka

Sociālo un dabaszinātņu datu integrācija ir daļa no CIESIN misijas, lai palīdzētu zinātniekiem, lēmumu pieņēmējiem un sabiedrībai labāk izprast viņu mainīgo pasauli. Informāciju par globālo cilvēku populāciju vāc administratīvās vienības, kas ir vāji piemērotas integrācijai ar dabaszinātņu datiem, kurus bieži vāc tīklā. CIESIN, Starptautiskais pārtikas politikas pētījumu institūts un Pasaules resursu institūts ir apkopojuši vietējā līmeņa administratīvos un populācijas datus un izveidojuši pasaules iedzīvotāju tīklu ar 2,5 loka minūšu izšķirtspēju. Šajā rakstā ir parādīts režģotais produkts, kas pievēršas konceptuāliem, metodoloģiskiem un tehniskiem jautājumiem tīkla ražošanā un apspriež ievades datu kvalitātes jautājumus.

Demogrāfisko informāciju bieži sniedz valsts mērogā, taču globālajos vides un citos starpdisciplināros pētījumos parasti nepieciešami dati, uz kuriem atsaucas ģeogrāfiskās koordinātas, piemēram, platums un garums, nevis politiskās vai administratīvās vienības. 1994. gada seminārā par globālo demogrāfiju tika panākta vienprātība, ka konsekventa globāla kopējo datu bāze ar rastra formātu būtu vērtīga starpdisciplināru pētījumu veikšanai. Šīs vienprātības rezultātā tika izstrādāta pirmā “Gridded Population of the World” versija, kas tika izlaista 1995. gadā (Tobler et al., 1995).

Datu kopas Gridded Population of the World (GPW) 2. versiju ir izstrādājuši Starptautiskā Zemes zinātnes informācijas tīkla centrs (CIESIN), Starptautiskais Pārtikas politikas pētījumu institūts (IFPRI) un Pasaules Resursu institūts (WRI), lai palīdzētu sociālo un dabaszinātņu datu integrācijā. Abās GPW versijās cilvēku populācijas sadalījums tiek pārvērsts no nacionālām vai vietējām vienībām uz ģeoreferencētu četrstūru tīklu virkni. GPW 2. versijā tiek izmantoti uzlaboti ievades dati un pārskatīta režģēšanas metodika, lai izveidotu globālu cilvēku populācijas sadalījuma režģi ar izšķirtspēju 2,5 loka minūtes. Projicēts, samazinātas izšķirtspējas galaprodukta GPW attēls ir parādīts 1. attēlā.

1. attēls. Globālais iedzīvotāju blīvums, 1995. gada koriģētie dati.
Detalizēti attēli un dati par GPW 2. versiju ir pieejami vietnē:
http://sedac.ciesin.org/plue/gpw

  • Iegūstiet digitālās administratīvās robežas un datus par iedzīvotājiem.
  • Samieriniet robežas ar kaimiņvalstīm un vajadzības gadījumā uzlabojiet piekrastes līnijas.
  • Novērtējiet 1990. un 1995. gada iedzīvotāju skaitu pa administratīvajiem rajoniem (P90 un P95) un pievienojiet iedzīvotāju datus digitālajai administratīvajai kartei.
  • Aprēķiniet nacionālā līmeņa korekcijas koeficientu, salīdzinot iedzīvotāju skaita aprēķinus un Apvienoto Nāciju Organizācijas populāciju prognozes (Apvienoto Nāciju Organizācija, 1999) kopējo iedzīvotāju skaitu.
  • Izveidojiet alternatīvas populācijas aplēses 1990. un 1995. gadam (P90A un P95A), katrai administratīvajai vienībai piemērojot 4. solī aprēķināto korekcijas koeficientu, lai nacionālais kopējais skaitlis atbilstu Apvienoto Nāciju Organizācijas Pasaules iedzīvotāju skaita aprēķinam.
  • Pārklājiet ezeru un ledus klātu apgabalu digitālo karti un iestatiet šo apdzīvoto vietu aplēsi uz nulli.
  • Aprēķiniet katras administratīvās vienības iedzīvotāju blīvumu (tagad bez ezeru un ledus apgabaliem) kvadrātkilometros.
  • Savienojiet tukšu vektora formāta režģi (tīkls) ar izšķirtspēju 2,5 loka minūtes ar ievadītajiem administratīvajiem datiem.
  • Aprēķiniet laukumu kvadrātkilometros katram daudzstūrim "savienotajā" pārklājumā un reiziniet šo apgabalu ar attiecīgās administratīvās vienības apdzīvotības blīvumu, lai iegūtu populācijas novērtējumu katram pārklāšanās poligonam.
  • Apkopojiet četras populācijas aplēses un zemes platību kvadrātkilometros visiem pārklāšanās daudzstūriem, kas pieder noteiktai režģa šūnai, un sasaistiet šīs režģa šūnu kopsummas ar sākotnējo parasto režģi (zivju tīklu).
  • Pārvērsiet šo rezultātu piecos rastra tīklos: katrs pa 1990. un 1995. gada iedzīvotājiem, koriģēts un nepielāgots, un viens zemes platībai.

Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas (ĢIS) administratīvo vai statistisko pārskatu vienību datu kopas veido valstu statistikas un kartēšanas aģentūras, pētniecības projekti un komerciālo datu piegādātāji. Dati par GPW tika iegūti no vairāk nekā 40 dažādiem piegādātājiem. Uzlaboti dati par Āfriku, Āziju un Latīņameriku tika iegūti no nekomerciāliem avotiem. Papildu robežu datu kopas - Eiropai, Kanādai, Austrālijai / Jaunzēlandei, Indijai, Malaizijai un jaunajām neatkarīgajām bijušās Padomju Savienības valstīm - ieguva no komercdatu piegādātājiem. Katras valsts robežas datu avoti ir pieejami kā daļa no GPW tīmekļa pakalpojuma (sīkāku informāciju skatiet pakalpojuma dokumentācijas daļā, kas pieejama vietnē: http://sedac.ciesin.org/plue/gpw/).

Kopumā mēs samontējām robežas vairāk nekā 125 000 administratīvajām vienībām, aptuveni 60 000 no šīm vienībām ir skaitīšanas trakti Amerikas Savienotajās Valstīs. Pat bez ļoti detalizētas informācijas par ASV, tomēr datu bāze nodrošina ievērojami lielāku izšķirtspēju nekā iepriekšējā GPW versija, kuras pamatā bija aptuveni 15 000 vienību. Robežu datu telpiskā izšķirtspēja dažādās valstīs ir atšķirīga. Iegūto administratīvo līmeņu kopsavilkums parādīts 1. tabulā.

1. tabula. Administratīvo līmeņu kopsavilkums
Administratīvais līmenis Biežums Kumulatīvais procents ASV ekvivalents
0 47 22.2 Tauta
1 68 51.8 Valsts
2 88 91.4 Apgabals
3 18 99.6 Traktāts
4 1 100.0 Bloķēt
Kopā 222 100.0

Avota datu pirmapstrāde

Lai nodrošinātu konsekvenci uz starptautiskām robežām, lielākā daļa valstu robežu avota datos tika aizstātas ar politiskajām robežām no Pasaules digitālās diagrammas (DCW) (NIMA, 1993). Ja DCW satur detalizētākas krasta līnijas, administratīvās robežas datu piekrastes līnijas tika aizstātas arī ar DCW datiem. Lai arī DCW dati nav perfekti, tie ir visplašāk izmantotā veidne globālajos un kontinentālajos ĢIS pētījumos. Izņēmumi, kur starptautiskās robežas netika aizstātas, ietver Eiropas un Ziemeļamerikas daļas, kurām jau bija atbilstošas ​​starptautiskās robežas, un visas valstis, kurām robežas ir mainījušās kopš DCW izdošanas.

Iedzīvotāju skaita aprēķini administratīvajām vienībām tika pielāgoti, lai tie atbilstu diviem pārskata gadiem (1990. un 1995. gads), izmantojot standarta demogrāfiskās metodes. Korekcijas koeficienti tika aprēķināti arī, pamatojoties uz atšķirību starp nacionālā līmeņa iedzīvotāju kopskaitu no tautas skaitīšanas vai citiem datu avotiem un aplēstajiem nacionālajiem iedzīvotāju skaitļiem, ko publicēja Apvienoto Nāciju Organizācijas (ANO) izdevumā Populations Prospects (Apvienoto Nāciju Organizācija, 1999). Šis korekcijas koeficients tika izmantots režģa apstrādē, lai iegūtu tīklus, kas atbilst ANO iedzīvotāju kopsummai.

Jautājumi avota datu vākšanā un izmantošanā

Avota administratīvo datu režģošana ir izdevīga vairākiem lietojumiem (piemēram, modelēšanai, integrēšanai ar datiem, kas savākti par dažādām vienībām). Tomēr iedzīvotāju datu sniegšana tīklā ir arī vienīgais veids, kā visus savāktos datus varēja brīvi izplatīt zinātniskiem mērķiem. Integrēta subnacionāla robežu datu kopa pasaulei, piemēram, tāda, kas izstrādāta GPW, būtu noderīga datu kopa. Diemžēl valdības un komerciālo pārdevēju autortiesību ierobežojumi vairākiem ievades datu avotiem neļauj izplatīt šo datu vākšanu.

Tāpat kā jebkurai globālai datu kopai, kas savākta no dažādiem avotiem, gan populācijas novērtējumu, gan telpisko robežu kvalitāte avota datos atšķiras. Šī mainība ietekmē GPW gala režģu kvalitāti. Lai gan iedzīvotāju skaita aprēķini, kas savākti par GPW, atšķiras pēc kvalitātes, savāktie dati atspoguļo labāko pieejamo, ko varētu iegūt par katru valsti. GPW metodika ir izstrādāta tā, lai atsevišķu valstu atjauninājumus varētu iekļaut bez nepieciešamības atkārtoti apstrādāt visus datus. Tas ļaus nākotnē uzlabot uzlabotos iedzīvotāju skaita aprēķinus un robežas datus regulārajos datu kopas atjauninājumos.

Valstīs, kur nesen nav notikusi tautas skaitīšana, iedzīvotāju skaits ir novecojis (piemēram, Afganistāna, Albānija). Tā rezultātā ir ilgs ekstrapolācijas periods, lai novērtētu iedzīvotāju skaitu pārskata gados, kas palielina nenoteiktību novērtējumā. Diemžēl, kamēr šajās valstīs nav veikta jauna tautas skaitīšana, šai problēmai nav vienkāršu līdzekļu. Līdzīgi nav gatavs risinājums valstīm, kurās uz vienu datumu bija tikai vietējo iedzīvotāju aprēķini. Lai sagatavotu šo valstu vietējos 1990. un 1995. gada aprēķinus, bija jāizmanto valsts līmeņa izaugsmes rādītāji. Rezultātā, izmantojot valsts līmeņa aplēses, gala produktā tiek maskētas vietējās iedzīvotāju skaita izmaiņas.

Vietās, kur kopš pēdējās uzskaites ir notikusi ievērojama iedzīvotāju pārvietošana, iedzīvotāju skaits ir neprecīzs (piemēram, bijusī Dienvidslāvija, Ruanda-Uganda). Jāuzmanās, ja analīzei izmanto datus no šīm vietām. Dažos gadījumos iedzīvotāju skaita aprēķini, kas iegūti no valsts vai citām aģentūrām, ievērojami atšķiras no tiem, kurus publicējusi ANO (piemēram, Somālija, Paragvaja). Metodoloģiskās atšķirības, politiskā politika un laika nobīde starp valstu aprēķiniem un ANO aplēsēm var būt atbildīgas par šīm atšķirībām. Dati, kas pielāgoti atbilstoši ANO aplēsēm, tiek sniegti arī tāpēc, ka ANO aplēses bieži atspoguļo nacionāli paziņoto skaitļu korekcijas, lai kompensētu pārmērīgu vai nepietiekamu ziņošanu. Diemžēl ANO aplēses ir pieejamas tikai nacionālā līmenī. Vietējā līmeņa izmaiņas koriģētajos tīklos neatspoguļo ANO sniegtos koriģētos datus, visas administratīvās vienības tika koriģētas vienādi.

Arī GPW izmantotie telpiskie dati ir mainīgas kvalitātes. Daudzām datu kopām bija neskaidra kvalitāte attiecībā uz robežu avotu, sākotnējo mērogu un vispārināšanas līmeni. Kad bija pieejamas vairākas datu kopas, mēs vienmēr izvēlējāmies lielāku izšķirtspēju (vairāk administratīvo vienību), kas globālai lietojumprogrammai tiek uzskatīta par svarīgāku nekā augsta pozicionēšanas precizitāte. Dažos gadījumos telpiskās robežas precīzi neatbilst paziņotajām administratīvajām vienībām. Šajos gadījumos mums bija jāizmanto spriedums, lai kopējās kopējās vērtības piešķirtu digitālajām administratīvajām vienībām.

Ievaddati par administratīvās vienības robežām un kopējo iedzīvotāju skaitu tika izmantoti rastra režģu veidošanai, parādot aptuveno cilvēku skaitu, kas dzīvo katrā režģa šūnā. Atšķirībā no iepriekšējiem centieniem, mēs nesadalījām iedzīvotājus katrā administratīvajā vienībā - ne pamatojoties uz lielo pilsētu tuvumu, infrastruktūru un citiem faktoriem, kas ietekmē iedzīvotāju sadalījumu (piemēram, Āfrikas, Āzijas un Krievijas datu kopās), vai arī pamatojoties uz izlīdzināšanu metode, kas pieņem, ka režģa šūnās, kas atrodas tuvu administratīvām vienībām ar lielāku iedzīvotāju blīvumu, parasti ir vairāk cilvēku nekā tajās, kas atrodas tuvu zema blīvuma vienībām. Otrā iespēja tika ieviesta, izmantojot a gluda piknofilaktiska interpolācija GPW 1. versijā (Tobler et al. 1995, 1997). Tādējādi jaunie rastra režģi ir līdzīgi GPW 1. versijas neizlīdzinātajiem režģiem. Šūnu lielums jaunajiem populācijas režģiem ir 2,5 loka minūtes jeb aptuveni 5 km pie ekvatora. 2. attēlā parādīts šūnu lielums attiecībā pret Dominikānas Republikas administratīvajām vienībām. Šūnu, kas iezīmēts zilā krāsā, izmanto, lai sīkāk ilustrētu režģa pieeju, kā parādīts 3. attēlā.

2. attēls. Režģa šūnas lielums attiecībā pret administratīvajām robežām, Dominikānas Republika.

Atšķirībā no GPW 1. versijas neizlīdzinātajiem režģiem, šim atjauninājumam izmantojām citu režģēšanas pieeju. 1. versijā tika izmantota standarta ĢIS daudzstūru pārveidošanas funkcija. Šī funkcija piešķīra režģa šūnu noteiktam daudzstūrim, pamatojoties uz vienkāršu vairākuma likumu. Tam ir vairāki trūkumi: režģa šūnas, kas satur vairāku administratīvo vienību daļas, tiek piešķirtas tikai vienai vienībai, un var tikt zaudētas vienības, kas ir mazākas par šūnu lielumu. Lai novērstu šīs problēmas, mēs izmantojām proporcionālu iedzīvotāju sadalījumu no administratīvajām vienībām uz režģa šūnām. Tas nozīmē, ka - pieņemot nemainīgu iedzīvotāju blīvumu vienībā - ja pieci procenti administratīvās vienības ietilpst noteiktā tīkla šūnā, tai tiks piešķirti pieci procenti no vienības populācijas. Šo datu interpolēšanas metodi starp nesaderīgām atsauces vienībām dažreiz sauc apgabala svērums.

  • Šāda veida modelim nebija nepieciešami papildu dati populācijas sadalīšanai.
  • Viena mainīgā modeli var izmantot analīzei ar citām datu kopām, kuru pamatā nav administratīvie dati, neradot bažas par nepatiesām korelācijām vai secinājumiem (abi ir neatkarīgi).
  • Populācijas atšķirības plašā mērogā ir mazāk nozīmīgas globālajos un reģionālajos pētījumos, kuriem GPW tiek uzskatīts par piemērotu.
  • Vienkārša populācijas sadalījuma modeļa izmantošana, kurā visi pieņēmumi ir zināmi, vienkāršo analīzes rezultātu interpretāciju.

3. attēls. Sīkāka informācija par režģu pieeju šūnām ar robežām

2. tabula. Platības svēršanas shēma, lai sadalītu populāciju vairākās režģa šūnās
Administratīvās vienības nosaukums Administratora vienības blīvums
(personas / kv km)
Pārklāšanās zona
(kv km)
Pop aprēķini režģa šūnai
Santjago Rodrigess 64.2 5.3 340
Santjago 246.5 2.2 543
San juana 75.9 12.8 972
Kopā par šūnu 91.3 20.3 1854

Tā kā lielākas ūdenstilpes var būtiski izkropļot faktisko apdzīvotības blīvumu administratīvajās vienībās, mēs izmantojām masku (vai filtru), kas sastāv no lielākiem ezeriem un ledus klātajām teritorijām DCW. Mēs ieviesām šo režģa režīmu katrai valstij atsevišķi un vēlāk apvienojām valstu tīklus, lai izveidotu kontinentālo un globālo rastra datu kopas par iedzīvotāju skaitu (katrā tīkla šūnā dzīvojošo cilvēku skaits). Iedzīvotāju tīkli 1990. un 1995. gadam - gan koriģēti, gan pielāgoti atbilstoši ANO aplēsēm, ir pieejami globālajam, kontinentālajam un valstu pārklājumam. Turklāt 2,5 loka minūtes režģi ir apkopoti, lai iegūtu augstas kvalitātes rupjākus režģus, kurus var izmantot tādās lietojumprogrammās kā klimata modelēšana, kur nepieciešami dati, kas apkopoti līdz 0,5 vai 1,0 grādu režģa šūnai.

Tā kā režģi izmanto platuma / garuma atskaites sistēmu, faktiskais režģa šūnas lielums kvadrātkilometros mainās atkarībā no platuma, un maksimālais šūnu lielums ir aptuveni 21 kvadrātkilometrs pie ekvatora. Tāpēc mēs izveidojām piekto režģi, kas parāda kopējo zemes platību katrā režģa šūnā. Tas faktiski ir režģa šūnu laukuma tīkls ar ūdenstilpēm (ezeriem un ledu vai okeāniem). Dalot iedzīvotāju skaita režģi ar laukuma režģi, tiek iegūti populācijas blīvuma režģi, kurus var izmantot kartēšanai un analīzei. 4. attēlā parādīts Haiti iedzīvotāju blīvums ar 2,5 loka minūtes izšķirtspēju.

4. attēls. Haiti iedzīvotāju blīvums 2,5 loka minūtēs.

Režģa šūnām robežojošos ezeros vai okeānos šūnas zemes platība var būt ievērojami mazāka nekā kaimiņu šūnām, kas atrodas pilnīgi uz sauszemes. Kartogrāfiski tas nozīmē, ka populācijas blīvuma režģa šūnas tiks pilnībā nokrāsotas, pat ja tikai nelielu daļu šūnas klāj zeme. Piemēram, 5. attēlā redzamas režģa šūnas un administratīvās vienības nelielai teritorijai Haiti ziemeļos, ieskaitot Ile de la Tortue.

5. attēls. Iedzīvotāju blīvums un administratīvās robežas daļai Haiti.

Piemēram, šūnas augšējās rindas centrā zemes platības vērtība ir tikai 0,97 kvadrātkilometri. Ar iedzīvotāju blīvumu 286,7 šai kamerai tiek piešķirtas 278 personas. Šūnā, kas atrodas tieši zemāk, ar zemes platību 20,14 un tādu pašu blīvumu, ir aptuveni 5774 cilvēki. Šī pieeja tādējādi pārspīlē valsts zemes platību kartogrāfiskajos displejos (tomēr režģa šūnas ar mazām zemes platībām kartēšanai var viegli maskēt, izmantojot laukuma režģim piemēroto slieksni). Tomēr aprēķini, izmantojot šos režģus, ir precīzāki nekā aprēķini, kuros izmantota standarta ĢIS nodrošināta daudzstūra-tīkla rutīna, kurā režģa šūnas, kas atrodas piekrastes apgabalos, tiktu pilnībā piešķirtas vai nu sauszemes, vai ūdens teritorijām.

Metodoloģijas jautājumi

Pieņēmums par vienotu sadalījumu pa administratīvo vienību (kā apspriests iepriekš) nav ideāls cilvēku populācijas sadalījuma modelis. Citi modeļi, piemēram, tas, kuru izmantoja Dobsons et al. (1999), veidojot Landscan datu bāzi, ir iespējami, tomēr tiem būtu nepieciešami papildu dati, un rezultātiem nebūtu viena mainīgā modeļa priekšrocību. Ir iespējams apvienot GPW populācijas režģus ar citiem datiem, iespējams, pat ar citu tīkla datu kopu, lai izveidotu kombinētu populācijas virsmu, kas piemērota konkrētam pētījumam vai lietojumam.

Izšķirtspēja dažādās valstīs ir ļoti atšķirīga, kas atspoguļojas apvienotajos tīklos. Tā kā režģa algoritms tiek piemērots atsevišķām valstīm un rezultāti tiek apkopoti, lai izveidotu globālos tīklus, vienas vai daudzu valstu atjaunināšana ir vienkārša. Mēs plānojam periodiski atjaunināt GPW, šajos atjauninājumos tiks iekļauti visi uzlaboti robežu vai populācijas aprēķini, kas iegūti.

Divu datumu populācijas aprēķinu sagatavošana sarežģī uzdevumu saskaņot populācijas aprēķinus telpiskām vienībām robežu izmaiņu dēļ laika gaitā. Abos pārskata gados GPW otrajā versijā tika izmantots viens robežu kopums. Tā rezultātā bija vairāki gadījumi, kad robežu izmaiņu dēļ bija jāveic iedzīvotāju pārdalīšana. Šis process nav pārāk sarežģīts tikai divus datumus. Tomēr, tā kā kļūst pieejami vairāk aprēķinu un dati tiek pārskatīti, izmaiņu izsekošana un konsekvences uzturēšana saiknei starp robežām un iedzīvotāju skaita aprēķiniem kļūst gan izšķiroša, gan sarežģītāks uzdevums.

Četrstūru režģu, nevis režģu ar vienādu izšķirtspēju, ražošana var sarežģīt datu izmantošanu dažās lietojumprogrammās. Piemēram, GPW integrēšanai ar projicētajiem datiem ir jāpārveido viena no datu kopām tā, lai tā (telpiski) atbilstu pārējām izmantotajām datu kopām. Ja GPW tiek pārveidots, ir nepieciešama tīkla šūnu interpolācija starp sākotnējo rastra masīvu un izejas režģi. Tas var radīt kļūdu atribūtu datos un ietekmēt reģionālo iedzīvotāju kopsummu. GPW ražošana uz vienāda laukuma režģa daudzos gadījumos nenovērš transformācijas nepieciešamību, jo ir daudz dažādu globālu prognožu, kurām katrai ir savas priekšrocības un trūkumi. Tika izvēlēts ģeogrāfiskais režģis, jo tā ir standarta, viegli pārveidojama koordinātu sistēma.

Dobsons, J. E., E. A. Bright, P. R. Coleman, R. C. Durfee un B. A. Worley, 2000. "Globālā poulācijas datu bāze riska grupas iedzīvotāju novērtēšanai", Photogrammetric Engineering & amp Remote Sensing, 66 (7).

[NIMA] Nacionālā attēlu un kartēšanas aģentūra, 1993. Digitālā pasaules karte, lejupielādēta no: Pensilvānijas universitātes bibliotēkām (http://ortelius.maproom.psu.edu/dcw/).

Toblers, W., U. Deičmans, J. Gotscēns un K. Malojs (1995), Globālais demogrāfijas projekts, Tehniskais ziņojums 95-6, Nacionālais ģeogrāfiskās informācijas un analīzes centrs, Santa Barbara.

Toblers, W., U. Deihmans, J. Gotcegens un K. Malojs. 1997. "Pasaules populācija sfērisku četrstūru tīklā", International Journal of Population Geography, 3: 203-225.

Apvienoto Nāciju Organizācija, 1999. Pasaules iedzīvotāju perspektīvas: 1998. gada pārskatīšana. 1. sējums: Visaptverošas tabulas. NY: Apvienoto Nāciju Organizācija.


Zemkopības un vilces mehānika 3 (2 + 1)

Ģeogrāfiskās informācijas sistēma (GIS) ir definēta kā informācijas sistēma, kas tiek izmantota, lai ievadītu, uzglabātu, izgūtu, manipulētu, analizētu un izvestu ģeogrāfiski norādītus datus vai ģeotelpiskos datus, lai atbalstītu lēmumu pieņemšanu par zemes izmantošanas, dabas resursu plānošanu un pārvaldību. , vide, transports, pilsētas objekti un citi administratīvie dokumenti.

a) plaša ģeorefiskās informācijas datubāze, kurā iekļauti gan atrašanās vietas dati par zemes pazīmēm, gan aprakstošie / lokalizācijas dati par šīm pazīmēm dažādos laika posmos un

b) Lietojumprogrammu kopas, kas ļauj ievadīt, novērtēt, manipulēt, analizēt un ziņot datus

32.2. ĢIS sastāvdaļas

Aparatūra ir dators, kurā darbojas ĢIS. Mūsdienās GIS programmatūrā darbojas plašs aparatūras veidu klāsts, sākot no centralizētiem datoru serveriem līdz galddatoriem, kurus izmanto atsevišķās vai tīkla konfigurācijās

ĢIS programmatūra nodrošina funkcijas un rīkus, kas nepieciešami, lai uzglabātu, analizētu un parādītu ģeogrāfisko informāciju. Galvenie programmatūras komponenti ir:

  • Rīki ģeogrāfiskās informācijas ievadīšanai un apstrādei

  • Datu bāzes pārvaldības sistēma

  • Rīki, kas atbalsta ģeogrāfiskos vaicājumus, analīzi un vizualizāciju

  • Grafiska lietotāja saskarne (GUI) ērtai piekļuvei rīkiem

Iespējams, ka vissvarīgākā ĢIS sastāvdaļa ir dati. Ģeogrāfiskos datus un saistītos tabulas datus var savākt uzņēmumā vai iegādāties no komerciālo datu sniedzēja. ĢIS telpiskos datus integrēs ar citiem datu resursiem un pat var izmantot DBVS, kuru lielākā daļa organizāciju izmanto, lai sakārtotu un uzturētu savus datus, lai pārvaldītu telpiskos datus.

ĢIS tehnoloģijai ir ierobežota vērtība bez cilvēkiem, kuri pārvalda sistēmu un izstrādā plānus, kā to piemērot reālām problēmām. ĢIS lietotāji ir no tehniskajiem speciālistiem, kuri izstrādā un uztur sistēmu, līdz tiem, kas to izmanto, lai palīdzētu viņiem darboties

Veiksmīga ĢIS darbojas saskaņā ar labi izstrādātu plānu un biznesa noteikumiem, kas ir katras organizācijas unikālie modeļi un darbības prakse.

32.3. ĢIS priekšrocības

Datu ģeogrāfisko un tematisko komponentu izpēte holistiskā veidā

Uzsver pētījuma jautājuma ģeogrāfiskos aspektus

Datu integrācija no ļoti atšķirīgiem avotiem

Ļauj dažādas vizualizācijas formas

32.4. ĢIS trūkumi

GIS programmatūras mācīšanās līkne var būt ilga

Rāda telpiskās attiecības, bet nesniedz absolūtus risinājumus

Izcelsme Zemes un datorzinātnēs. Risinājumi, iespējams, nav piemēroti humanitāro zinātņu pētījumiem

32.5. Augsnes īpašību telpiskā mainība

Augsnes fizikālo un ķīmisko īpašību (piemēram, augsnes faktūras, organisko vielu, sāļuma, ūdens satura, sablīvēšanās un barības vielu satura) telpiskās mainības raksturojums ir ļoti svarīgs lauksaimniecības prakses pārvaldībai. Apgalvojumu precizitāte, ko var izdarīt par augsnes īpašībām jebkurā vietā, lielā mērā ir atkarīgs no variāciju apjoma parauga apgabalā. Pieaugot augsnes neviendabīgumam, paziņojumu precizitāte par to īpašībām, uzvedību un zemes izmantošanas rādītājiem samazinās.

Augsnes mainīgo lielumu telpiskā mainība parasti ir sarežģītu procesu, kas darbojas vienlaikus un ilgā laika periodā, rezultāts, nevis viena faktora vienas realizācijas ietekme. Augsnes mainīgo lielumu variāciju izskaidrojums nekad nav bijis viegls uzdevums. Daudzi augsnes mainīgie mainās ne tikai horizontāli, bet arī ar dziļumu, ne tikai nepārtraukti, bet arī pēkšņi. No otras puses, lauka novērojumi parasti ir ļoti dārgi, un mēs bieži esam spiesti izveidot 100% pilnīgas kartes, izmantojot paraugu, kas ir mazāks vai vienāds ar 1%.

32.6. Augsnes telpiskās analīzes mērķi

Augsnes telpiskajai analīzei, kas pazīstama arī kā apkārtnes analīze, ir šādi mērķi.

  • Lai uzzinātu noteiktā augsnes īpašuma vidējo svērto vērtību, kas katrā zemes gabalā atšķiras, lai interpretētu rezultātus un veiktu simulācijas eksperimentus laukā.

  • Lai aprēķinātu kontūrlīnijas bāzes kartēs, noteiktā augsnes īpašumā laika un telpas laikā laika un telpas robežās atlasītas vai neapmeklētas vietas starp izlases tāmēm aprēķina interpolētas vērtības.

  • Izstrādāt racionālu paraugu ņemšanas stratēģiju augsnes stāvokļa raksturošanai, lai pavērtu ceļu veiksmīgai lauka eksperimentu īstenošanai.

ĢIS programmatūras parādīšanās ir vienkāršojusi mainīguma izpētes procesu, ģeostatistikai esot katras ĢIS programmatūras sastāvdaļai.

32.7. Ģeostatistika

Ģeostatistika ir rīks, kas palīdz mums raksturot telpisko mainīgumu un nenoteiktību, kas izriet no mainīguma nepilnīgas raksturošanas. Ģeostatistika ietver reģionalizēto mainīgo teoriju, kas datēta ar piecdesmito gadu sākumu un ietver nejaušas funkcijas un stacionaritātes jēdzienus. Geostatistical mapping can be defined as analytical production of maps by using field observations, explanatory information, and a computer program that calculates values at locations of interest. There are a number of spatial prediction models depending on the amount of statistics involved in the analysis.

Most geostatistical studies in soil variability studies aim at estimating soil properties at unsampled places and mapping them. Kriging is a generic name adopted by the geostatisticians for a family of generalized least-squares regression algorithms.

32.8. Interpolation by Kriging

Kriging is a technique of making optimal, unbiased estimates of regionalized variables at unsampled locations using the structural properties of the semivariogram and the initial set of data values. A useful feature of kriging is that an error term (estimation variance) is calculated for each estimated value providing a measure of the reliability of the interpolation. The simplest forms of kriging involve estimation of point values (punctual kriging) or areas (block kriging) and assume that the sample data are normally distributed and stationary. Various other estimation procedures are available when sample data show departures form these assumptions.

Soil properties often exhibit lognormal or complex probability distributions, in which case lognormal or disjunctive kriging is more appropriate. Directional differences in variation can also be taken into account during interpolation by using the anisotropic semivariogram model to obtain the weights in the kriging system


Lietošana

raksturs. Output filename (optional)

funkciju. Default value is 'predict', but can be replaced with e.g. 'predict.se' (depending on the class of the model object)

logical. If TRUE , values of the Raster* object are not considered as co-variables and only x and y (longitude and latitude) are used. This should match the model

raksturs. variable names that the model uses for the spatial coordinates. E.g., c('longitude', 'latitude')

Extent object to limit the prediction to a sub-region of x

data.frame. Can be used to add a constant for which there is no Raster object for model predictions. This is particulary useful if the constant is a character-like factor value

integer. To select the column if 'predict.model' returns a matrix with multiple columns

logical. Remove cells with NA values in the predictors before solving the model (and return NA for those cells). In most cases this will not affect the output. This option prevents errors with models that cannot handle NA values


Interpolation of xyz data - Geographic Information Systems

Update 18.3.2018: Version 1.1 of the EU-DEM is now also available for OpenDEM Europe. The already processed regions of the Netherlands, Flanders (Belgium) and NRW (Germany) are based on Version 1.0.

'The Digital Elevation Model over Europe from the GMES RDA project (EU-DEM) is a Digital Surface Model (DSM) representing the first surface as illuminated by the sensors. The EU-DEM dataset is a realisation of the Copernicus programme, managed by the European Commission, DG Enterprise and Industry.' (link)

'The EU-DEM is a hybrid product based on SRTM and ASTER GDEM data fused by a weighted averaging approach and it has been generated as a contiguous dataset divided into 1 degree by 1 degree tiles, corresponding to the SRTM naming convention.

The spatial reference system is geographic, lat/lon with horizontal datum ETRS89, ellipsoid GRS80 and vertical datum EVRS2000 with geoid EGG08. These tiles have then been aggregated into 5°x5° tiles which have been projected to ETRS-LAEA by JRC.

In addition, a colour shaded relief image over Europe has been created using a hillshade dataset derived from the ETRS89-LAEA version of EU-DEM - please note that this dataset cannot be used for analysis purposes and that there are some known artifacts West of Norway.


Skatīties video: Uzmanies no krāpniekiem - sarunas piemēra ieraksts