Вычисление средних значений в квадратах регулярной сетки: различия между версиями

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
(Новая страница: « {{Статья|Черновик}}»)
 
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 09:24, 3 апреля 2014

Эта страница является черновиком статьи.


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.