Вычисление средних значений в квадратах регулярной сетки - История изменений

Losdimas в 08:19, 3 апреля 2014

2014-04-03T08:19:22Z

← Предыдущая версия		Версия от 10:19, 3 апреля 2014
Строка 1:		Строка 1:
	{{Статья\|Черновик}}		{{Статья\|Черновик}}
	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.		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.
	[[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg~~\|мини~~\|центр\|~~700~~\|Рис. 1. Структура папки]]		[[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg\|центр\|400\|Рис. 1. Структура папки]]
	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.		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.
	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.		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.

Losdimas в 08:18, 3 апреля 2014

2014-04-03T08:18:26Z

Losdimas в 08:07, 3 апреля 2014

2014-04-03T08:07:22Z

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
   {{Статья|Черновик}}
 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.
-[[Файл:http://wiki.gis-lab.info/images/5/5e/Stat_grid_bar_01.jpg]]
+[[Изображение:Stat_grid_bar_01.jpg&oldid=18599]]
-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.
+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.

Losdimas в 07:24, 3 апреля 2014

2014-04-03T07:24:33Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:24, 3 апреля 2014
Строка 1:		Строка 1:
	{{Статья\|Черновик}}		{{Статья\|Черновик}}
			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.
			[[Файл:http://wiki.gis-lab.info/images/5/5e/Stat_grid_bar_01.jpg]]
			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.

Losdimas: Новая страница: « {{Статья|Черновик}}»

2014-04-03T06:39:57Z

Новая страница: « {{Статья|Черновик}}»

Новая страница

← Предыдущая версия		Версия от 10:18, 3 апреля 2014
Строка 1:		Строка 1:
	{{Статья\|Черновик}}		{{Статья\|Черновик}}
	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.		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.
	[[~~Изображение~~:Stat_grid_bar_01.jpg~~&oldid=18599~~]]		[[Файл:Stat_grid_bar_01.jpg\|мини\|центр\|700\|Рис. 1. Структура папки]]
	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.		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.
	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.		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.
Строка 7:		Строка 7:
	Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями		Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями
	==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку==		==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку==
	*-Загружаем шейпфайл топоосновы		*Загружаем шейпфайл топоосновы
	*-Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей)		*Загружаем файл с данными отбора проб, формат .csv, (например, water.csv - названия полей латиницей)
	*-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		*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
	*-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)		*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)
	*-сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как)		*сохраняем water_rgid.shp в water_grid.csv (слой/сохранить как)
	==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R==		==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R==
	==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки==		==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки==
	==Классификация полученных данных в QGIS==		==Классификация полученных данных в QGIS==