Вопросы к практической работе № 6

Вопросы к практической работе № 6
Описать работу с атрибутами и добавление надписи на объектах проектов.
Изменение контрастности слоев.
Изменение параметров маркера.
Практическая работа № 7
Геометрические и геодезические построения
Цель работы, рассмотреть интерполяцию как геометрические и геодезические построения.
Интерполяция
Программный комплекс QGIS также имеет возможность интерполировать точечные данные, что покажет вам еще один реальный пример выполнения пространственного анализа.
Мы собираемся интерполировать данные точек для получения растрового слоя. Допустим, мы по топографической карте нанесли высотные отметки. Пример данных для этого урока, который должен выглядеть следующим образом (рис. 88).
Растеризуем слой, используя алгоритм Rasterize (рис. 89).
Рис. 89. Окно растеризации
Рис. 88. Вид нанесенных отметок на карту
Результирующий растровый слой выглядит следующим образом
(рис. 90).
Рис. 90. Вариант растеризации проекта
Это уже растровый слой, но в некоторых его ячейках отсутствуют данные. Он содержит только допустимые значения в тех ячейках, которые содержат точку из векторного слоя, который мы только что растеризовали, и значение без данных во всех остальных. Чтобы заполнить пропущенные значения, мы можем использовать алгоритм « Закрыть пробелы» (рис. 91).
Рис. 91. Диалоговое окно закрытия пробелов
Слой без значений, без данных выглядит следующим образом (рис. 92).
Рис. 92. Слой без значений
Чтобы ограничить область, охватываемую данными, только той областью, где была измерены высоты, мы можем обрезать растровый слой с помощью предоставленного слоя пределов (рис. 93).
Рис. 93. Диалоговое окно «Слой пределов»
А для более плавного результата (менее точного, но лучше для рендеринга в фоновом режиме в качестве вспомогательного слоя) мы можем применить фильтр Гаусса к слою (рис. 94).
Рис. 94. Выбор фильтра «Гауса»
ёС указанными выше параметрами вы получите следующий результат (рис. 95).
Рис. 95. Интерполяция «Гауса»
Интерполяция является распространенным методом, и его можно использовать для демонстрации нескольких методов, которые можно применять с использованием инфраструктуры обработки QGIS. Этот урок использует некоторые алгоритмы интерполяции, которые уже были введены, но имеют другой подход.
Мы собираемся интерполировать те же данные, но на этот раз мы сохраним часть исходных данных, чтобы использовать их для оценки качества процесса интерполяции.
Во-первых, мы должны растеризовать слой точек и заполнить результирующие ячейки без данных, но используя только часть точек в слое. Мы сохраним 10% точек для последующей проверки, поэтому нам нужно иметь 90% точек, готовых к интерполяции. Для этого мы могли бы использовать алгоритм случайного разделения слоя фигур, который мы уже использовали в предыдущем уроке, но есть лучший способ сделать это без создания какого-либо нового промежуточного слоя. Вместо этого мы можем просто выбрать точки, которые мы хотим использовать для интерполяции (доля 90%), а затем запустить алгоритм. Как мы уже видели, алгоритм растеризации будет использовать только эти выбранные точки и игнорировать остальные. Выбор может быть сделан с использованием случайного выбора алгоритм. Запустите его со следующими параметрами (рис. 96).
Рис. 96. Параметры случайного выбора
Это выберет 90 % точек в слое для растеризации (рис. 97).
Рис. 97. Случайная растеризация
Выбор является случайным, поэтому ваш выбор может отличаться от выбора, показанного на изображении выше.
Теперь запустите алгоритм Rasterize, чтобы получить первый растровый слой, а затем запустите алгоритм «Закрыть пробелы», чтобы заполнить ячейки без данных [Разрешение ячейки: 100 м] (рис. 98).
Рис. 98. Совмещение растеризации и заполнением пробелов
Чтобы проверить качество интерполяции, теперь мы можем использовать точки, которые не выбраны. На данный момент мы знаем реальную высоту (значение в слое точек) и интерполированную высоту (значение в интерполированном растровом слое). Мы можем сравнить их, вычислив различия между этими значениями.
Так как мы собираемся использовать точки, которые не выделены, сначала давайте обратим выделение (рис. 99).
Точки содержат исходные значения, но не интерполированные. Чтобы добавить их в новое поле, мы можем использовать алгоритм Добавить растровые значения в точки (рис. 100).
Рис. 99. Выбор поля точек
Рис. 100. Добавление растрового значения в точки
Выбранный растровый слой (алгоритм поддерживает несколько растров, но нам нужен только один) - это результат интерполяции. Мы переименовали его для интерполяции, и это имя слоя будет тем, которое будет использоваться для имени поля, которое нужно добавить.
Теперь у нас есть векторный слой, который содержит оба значения с точками, которые не исиользов^ись для интерполяции (рис. 101).
Рис. 101. Таблица атрибутов совмещения слоев
Теперь мы будем использовать калькулятор полей для этой задачи. Откройте алгоритм калькулятора полей и запустите его со следующими параметрами (рис. 102).
Рис. 102. Калькулятор полей
Если поле со значениями из растрового слоя имеет другое имя, вам следует соответствующим образом изменить приведенную выше формулу. Запустив этот алгоритм, вы получите новый слой, содержащий только те точки, которые мы не использовали для интерполяции, каждая из которых содержит разницу между двумя значениями высоты.
Представление этого слоя в соответствии с этим значением даст нам первое представление о том, где находятся самые большие расхождения (рис.103).
Рис. 103. Сопоставление расхождений
Интерполяция этого слоя даст вам растровый слой с оцененной ошибкой во всех точках интерполированной области (рис. 104).
Рис. 104. Готовое интерполирование
Можно получить ту же информацию (разницу между исходными точечными и интерполированными значениями) напрямую с помощью GRASS v.sample.
Задание для практической работы № 7
Представить собственный проект Геометрических и геодезических построений.
Практическая работа № 8
Вывод и визуализация данных
|