Вычисление средних значений в квадратах регулярной сетки: различия между версиями
Losdimas (обсуждение | вклад) (Новая страница: « {{Статья|Черновик}}») |
Losdimas (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
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. |
Версия от 08:24, 3 апреля 2014
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.