Тим Саттон - Краткое введение в ГИС

•Городская управа хочет ввести закон, регулирующий расположение алкогольных магазинов так, что они не могут располагаться ближе чем на 1000 метров от школ и церквей. Создайте 1-км буферную зону и проверьте, попадают ли в эту зону какие-то из существующих алкогольных магазинов.

Для построения буферов можно использовать лист топографической карты и циркуль. Возьмите циркуль и сделайте маленькие отметки на равных расстояниях от дороги на всем ее протяжении и соедините их с помощью линейки. Буферная зона готова!

Дополнительные материалы:

Книги:

•Galati, Stephen R. (2006): Geographic Information Systems Demystified. Artech House Inc. (ISBN 158053533X)

•Chang, Kang-Tsung (2006): Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. (ISBN 0070658986)

•DeMers, Michael N. (2005): Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. (ISBN 9814126195)

Веб-сайты:

http://www.manifold.net/doc/transform_border_buffers.htm

Руководство Пользователя QGIS также содержит более подробную информацию о векторном пространственном анализе с помощью инструментов QGIS.

В следующем разделе мы подробнее рассмотрим интерполяциюв качестве примера пространственного анализа, связанного с использованием растровых данных.

Цель:Понимание интерполяции как примера пространственного анализа

Ключевые слова:Точечные данные, метод интерполяции, IDW (Обратное Взвешенное Расстояние), TIN (Нерегулярная Триангуляционная Сеть)

Пространственный анализ— это произведение вычислительных операций над геоданными с целью извлечения из них дополнительной информации. Обычно пространственный анализ выполняется в ГИС-приложениях. ГИС-приложения имеют специализированные инструменты пространственного анализа для статистики объектов (например, определяет, из скольких вершин состоит полилиния) или для геообработки (например, интерполяция). Используемые инструменты зависят от области применения. Специалисты, занятые в сфере водопользования и гидрологии, больше заинтересованы в анализе рельефа с целью моделирования водного стока. Экологи используют аналитические функции, помогающие выявить взаимоотношения между территориями дикой природы и освоенными областями. Каждый пользователь сам определяет используемые инструменты в зависимости от того, какие проблемы ему нужно решить.

Использование известных значений той или иной величины в определенных точках для оценки неизвестных значений в неизвестных точках называется пространственной интерполяцией. Например, создавая карту температур какой-либо страны, Вы не найдете достаточно метеостанций, равномерно распределенных по ее территории. Пространственная интерполяция помогает оценить температуры на всей территории, используя существующие данные, взятые с метеостанций (см. Рисунок 87). Результат такой интерполяции часто называют статистической поверхностью. Модели рельефа, карты осадков и накопления снега, а также карты плотности населения — вот некоторые примеры результатов пространственной интерполяции.

Из-за высокой стоимости и ограниченности времени и ресурсов сбор данных обычно производится на ограниченном количестве точек. В ГИС, интерполяция полученных значений позволяет построить растровое изображение, значения пикселей которого являются оценочными значениями, полученными на основе данных точек.

Например, чтобы создать цифровую модель рельефа на основе высотных данных, собранных с помощью GPS-устройства в определенных точках, выбирается метод интерполяции, подходящий для оптимальной оценки высоты в тех точках, где данные отсутствуют. Полученная модель может быть использована для проведения анализа или как основание для другой модели.

Существует целый ряд методов интерполяции. В этом разделе мы расскажем о двух широко используемых методах: IDW(англ. Inverse Distance Weighting, рус. Обратное Взвешенное Расстояние) и TIN(англ. Triangulated Irregular Networks, рус. Нерегулярная Триангуляционная Сеть). Если Вы хотите узнать больше о других методах интерполяции, просим Вас обратиться к источникам, указанным в рубрике «Дополнительная информация».

Метод интерполяции IDWзаключается в том, что происходит взвешивание точек таким образом, что влияние известного значения точки затухает с увеличением расстояния до неизвестной точки, значение которой надо определить (см. Рисунок 88).

Взвешивание присваивается точкам сбора данных на основе коэффициента взвешивания, который контролирует, как воздействие точки будет уменьшаться с увеличением расстояния до этой точки. Чем выше коэффициент взвешивания, тем меньше будет эффект, оказываемый точкой, если она будет далеко от неизвестной точки, значение которой определяется в ходе интерполяции. По мере возрастания коэффициента значение неизвестной точки будет приближаться к значению ближайшей точки сбора данных.

Важно отметить, что метод интерполяции IDW также имеет некоторые недостатки. Качество результата может снизиться, если распределение точек сбора данных носит неравномерный характер. Кроме этого, максимальные и минимальные значения интерполированной поверхности могут быть зафиксированы только в точках сбора данных. Это часто приводит к небольшим пикам и углублениям вокруг этих точек, как можно видеть на Рисунке 88.