Вычисление средних значений в квадратах регулярной сетки: различия между версиями
Losdimas (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
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. | 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]] | ||
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 | 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. | |||
===Подготовка к работе=== | |||
Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями | |||
==Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку== | |||
*-Загружаем шейпфайл топоосновы | |||
*-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 | |||
*-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) | |||
==Подготавливаем данные для работы в статистическом пакете R== | |||
==Статистический анализ в квадратах регулярной сетки== | |||
==Классификация полученных данных в QGIS== | |||
Версия от 09:07, 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: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 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.
Подготовка к работе
Устанавливаем QGIS, а также модули к нему: SEXTANTE и Текст с разделителями
Загружаем данные в QGIS и создаём регулярную сетку
- -Загружаем шейпфайл топоосновы
- -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
- -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)