https://wiki.gis-lab.info/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Losdimas 2026-04-03T20:50:51Z Вклад MediaWiki 1.39.6 https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B2_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8&diff=18602 2014-04-03T08:19:22Z

<p>Losdimas: </p> <hr /> <div> {{Статья|Черновик}}<br /> Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно.<br /> [[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg|центр|400|Рис. 1. Структура папки]]<br /> Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами.<br /> Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта.<br /> ===Подготовка к работе===<br /> Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями <br /> ==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== <br /> *Загружаем шейпфайл топоосновы <br /> *Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей) <br /> *Создаем регулярную сетку с заданным шагом (вектор/выборка/регулярная сетка: границы как у слоя water, создать сетку как полигоны) и сохраняем в шейп-файл, например grid.shp <br /> *Проставляем каждой станции ИД квадрата регулярной сетки (вектор/управление данными/объединение атрибутов по районам: целевой слой-станции, объединяем со слоем grid, свойства атрибутов - сохраняем атрибуты первого обнар. объекта. Сохраняем в water_grid.shp) <br /> *сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как) <br /> ==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R==<br /> ==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки==<br /> ==Классификация полученных данных в QGIS==</div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B2_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8&diff=18601 2014-04-03T08:18:26Z

<p>Losdimas: </p> <hr /> <div> {{Статья|Черновик}}<br /> Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно.<br /> [[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg|мини|центр|700|Рис. 1. Структура папки]]<br /> Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами.<br /> Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта.<br /> ===Подготовка к работе===<br /> Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями <br /> ==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== <br /> *Загружаем шейпфайл топоосновы <br /> *Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей) <br /> *Создаем регулярную сетку с заданным шагом (вектор/выборка/регулярная сетка: границы как у слоя water, создать сетку как полигоны) и сохраняем в шейп-файл, например grid.shp <br /> *Проставляем каждой станции ИД квадрата регулярной сетки (вектор/управление данными/объединение атрибутов по районам: целевой слой-станции, объединяем со слоем grid, свойства атрибутов - сохраняем атрибуты первого обнар. объекта. Сохраняем в water_grid.shp) <br /> *сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как) <br /> ==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R==<br /> ==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки==<br /> ==Классификация полученных данных в QGIS==</div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B2_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8&diff=18600 2014-04-03T08:07:22Z

<p>Losdimas: </p> <hr /> <div> {{Статья|Черновик}}<br /> Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно.<br /> [[Изображение:Stat_grid_bar_01.jpg&amp;oldid=18599]]<br /> Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра градуированными цветами.<br /> Для выполнения этой задачи воспользуемся двумя свободно распространяемыми программами QGIS и R. В качестве исходных данных возьмем таблицу отображающую загрязнения моря условным показателем, в таблице три колонки: долгота, широта и концентрация поллютанта.<br /> ===Подготовка к работе===<br /> Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями <br /> ==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== <br /> *-Загружаем шейпфайл топоосновы <br /> *-Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей) <br /> *-Создаем регулярную сетку с заданным шагом (вектор/выборка/регулярная сетка: границы как у слоя water, создать сетку как полигоны) и сохраняем в шейп-файл, например grid.shp <br /> *-Проставляем каждой станции ИД квадрата регулярной сетки (вектор/управление данными/объединение атрибутов по районам: целевой слой-станции, объединяем со слоем grid, свойства атрибутов - сохраняем атрибуты первого обнар. объекта. Сохраняем в water_grid.shp) <br /> *-сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как) <br /> ==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R==<br /> ==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки==<br /> ==Классификация полученных данных в QGIS==</div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Stat_grid_bar_01.jpg&diff=18599 2014-04-03T07:33:18Z

<p>Losdimas: загружена новая версия «Файл:Stat grid bar 01.jpg»</p> <hr /> <div></div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B2_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8&diff=18598 2014-04-03T07:24:33Z

<p>Losdimas: </p> <hr /> <div> {{Статья|Черновик}}<br /> Для количественного представления пространственных данных можно воспользоваться методом расчета основных статистических характеристик в квадратах регулярной сетки. При множестве наблюдений, неравномерно распределенных в пространстве, исследователь сталкивается с проблемой их отображения. Например, если отображать распределение какого-либо параметра градуированными символами или цветами, карта будет не информативной - многие точки накладываются и понять характер распределения сложно.<br /> [[Файл:http://wiki.gis-lab.info/images/5/5e/Stat_grid_bar_01.jpg]]<br /> Один из способов представления таких данных это разбить участок поверхности земли на условные квадраты с заданным шагом. Далее уже в каждом квадрате выполнить статистический анализ данных, например, расчет среднего, медианы, максимального и минимального значения. На основе проведенного анализа провести классификацию необходимым методом и отобразить уровень исследуемого параметра цветовой шкалой.</div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Stat_grid_bar_01.jpg&diff=18597 2014-04-03T07:19:43Z

<p>Losdimas: </p> <hr /> <div></div>

Losdimas https://wiki.gis-lab.info/index.php?title=%D0%92%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B2_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%85_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8&diff=18596 2014-04-03T06:39:57Z

<p>Losdimas: Новая страница: « {{Статья|Черновик}}»</p> <hr /> <div> {{Статья|Черновик}}</div>

Losdimas