MOLUSCE - анализ изменений ландшафтного покрова
| Создано в | 
|
Веб ГИС для вашей организации по доступной цене |
Разработано NextGIS по заказу и в сотрудничестве с Asia Air Survey, Япония.
Модуль анализа изменения ландшафтного покрова (MOLUSCE)
MOLUSCE, акроним от Modules for Land Use Change Simulations, представляет собой расширение (plug-in) для геоинформационной системы QGIS, предназначенное для анализа динамики состояния территорий.
Общая характеристика расширения
Предположим, что имеется серия карт/дешифрированных снимков/... за различные периоды времени, на которых отображено текущее состояние территории. Исследователь, анализирующий динамику состояния территории, сталкивается со следующими вопросами:
- Какие изменения произошли и где они произошли?
- Какие факторы связаны с изменениями и как сильно они связаны?
- Какие изменения ожидаются в будущем и где именно?
Если ответ на первый вопрос можно получить путем визуальной оценки карт, но для ответа на последующие вопросы исследователь должен выдвигать те или иные гипотезы, проверять их адекватность, выводить следствия из гипотез и смотреть, насколько они согласуются с действительностью.
MOLUSCE представляет собой собой расширение, предназначенное для частичной автоматизации данного процесса.
Упрощенная схема работы расширения
На рисунке представлена упрощенная схема работы расширения.
Упрощенная схема работы расширения
В качестве входных данных расширению требутся:
- Карты начальных и конечных состояний территории. Это растровые изображения, в пикселях которых закодированы номера состояний территории (например, 1=лес, 2=поле, 3=городская застройка и т.п.). Расширение требует как миниму две такие карты -- одна для исходного состояния (Начальная_дата), вторая для конечного состояния (Начальная_дата+N). Однако, для оценки качества построенной модели прогноза рекомендуется использование еще третьей карты (Начальная_дата + 2N), с которой будет сравниваться прогнозное значение. Здесь число N -- глубина прогноза, которая измеряется в зависимости от задачи в днях, неделях, месяцах, годах и т.д.
- Карты факторов, влияющих на изменение территории. Исследователь строит гипотезы о том, какие факторы могли повлиять на наблюдаемые изменения, и предоставляет расширению карты интенсивностей данных факторов. Например, если исследователь работает над проблемой изчезновения лесов, такими факторами могут быть: карта почв (каждый тип почвы закодирован своим числом), карта расстояний от дорог (пиксели карты содержат число -- кратчайшее расстояние от точки, связанной с данным пикселем до дороги), карта плотности населения и т.п.
Процесс анализа происходит в несколько этапов:
- Поиск изменений.
- Построение модели для оценки вклада отдельных факторов в степень возможности изменений.
- Построение карты значимости вклада фактора.
- Построение интегральной карты вкладов.
- Прогноз.
- Оценка качества модели/прогноза.
Данная схема является обобщенной. Например, некоторые методы моделирования объединяют пункты 2-4 в один этап, другие же методы, наоборот, требуют выделения их в отдельные этапы.
Ниже приводится описание каждого из этапов.
Поиск изменений
На данном этапе используются карты начальных и конечных состояний, на основе которых производится поиск мест, в которых произошли изменения и количественная оценка размера территорий, подвегнувшихся изменениям.
Выходными значениями данного этапа будут:
- Карта изменений.
- Матрица переходов: матрица вероятностей того, что взятый наугдад пиксель будет подвергнут тому или иному изменению (отдельно по каждому типу изменений, например, лес->поле, поле->городская застройка, поле->лес и т.п.).
Построение модели для оценки вклада отдельных факторов в степень возможности изменений
На данном этапе пользователь указывает использует ту или иную модель для оценки значимости факторов.
В расширении заложена возможность использования следующих моделей:
- Нейронные сети (многослойный перцептрон).
- Логистическая регрессия.
- Метод весомости признака (wight of evidence).
- Метод иерархий Саати.
В результате настройки модели каждый фактор получает тот или иной вес в зависимости от его вклада вероятность появления изменений. Вес может быть как положительным (тесная связь между фактором и возможностью появления изменений), так и отрицательным (обратная связь -- если фактор присутствует, то изменения маловероятны).