Полезные инструменты для ArcGIS с сайта USGS: различия между версиями

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
данная статья являет собой обзор бесплатных расширений для ArcGis 10 с сайта USGS. Все их можно получить [http://www.umesc.usgs.gov/dss.html здесь]
данная статья являет собой обзор бесплатных расширений для ArcGis 10 с сайта USGS. Все их можно получить [http://www.umesc.usgs.gov/dss.html здесь]
==Curve Fit: A Pixel Level Raster Regression Tool==
==Curve Fit: A Pixel Level Raster Regression Tool==
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_10-1.zip архив]<br>
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_10-1.zip архив]
установка: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_instructions.pdf инструкция в pdf]<br>
 
подробно об инструменте: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit.html здесь]<br>
установка: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit/curve_fit_instructions.pdf инструкция в pdf]
позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную  (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных.  Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.<br>
 
подробно об инструменте: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/curve_fit.html здесь]
 
позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную  (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных.  Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.
 
типы регрессии, которые может рассчитать инструмент, следующие (рис. 1):  
типы регрессии, которые может рассчитать инструмент, следующие (рис. 1):  
[[Файл:Regressions.png|thumb|400px|center|рис.1 - типы регрессий, доступных в инструменте Curve Fit]]
[[Файл:Regressions.png|thumb|400px|center|рис.1 - типы регрессий, доступных в инструменте Curve Fit]]
Строка 15: Строка 19:
[[Файл:Axis.png||thumb|400px|center|рис.2 - некоторые характеристики эллипса в патче]]
[[Файл:Axis.png||thumb|400px|center|рис.2 - некоторые характеристики эллипса в патче]]
==Edge Analysis Tool==
==Edge Analysis Tool==
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/edge_analysis/edge_analysis.tbx tbx]<br>
ссылка на загрузку: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/edge_analysis/edge_analysis.tbx tbx]
Здесь нужно ввести полигональный шейп "край" и полигональный шейп "область интереса", а на выходе получаем линейный шейп - границу области интереса с атрибутами края. Так, например, можно получить береговую линию озера с атрибутами пахотного поля. Таким образом, получаем список объектов, граничащих с интересующим нас.<br>
 
Здесь нужно ввести полигональный шейп "край" и полигональный шейп "область интереса", а на выходе получаем линейный шейп - границу области интереса с атрибутами края. Так, например, можно получить береговую линию озера с атрибутами пахотного поля. Таким образом, получаем список объектов, граничащих с интересующим нас.
 
подробнее об инструменте: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/edge_analysis_tool.html здесь].
подробнее об инструменте: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/edge_analysis_tool.html здесь].
==Moving Window Point Analysis Tool==
ссылка на загрузку:[http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/point_analysis/Point_Analysis.tbx tbx]
Этот инструмент позволяет пользователям определить точки отбора проб, которые находятся в районах координационных центров (?focal points), для окрестностей нескольких радиусов. Это первый шаг в ряде геостатистических анализов (например, семивариантный анализ, фрактальный анализ, лакунарность (? lacunarity).
Инструмент принимает исходный точечный шейп и "движется" от точки к точке, создавая ряд буферных зон, определяемых пользователем. Инструмент подсчитывает количество пунктов, которые попадают в каждую буферную зону, а также суммирует значения в предоставленном пользователем поле (например, кол-во организмов,найденных на каждом участке) для всех точек, попавших в буфер. Эти расчеты хранятся в новых полях, добавленных с помощью инструмента к копии оригинального шейпа. 
подробнее об инструменте: [http://www.umesc.usgs.gov/management/dss/point_analysis_tool.html здесь]

Версия от 20:30, 29 июля 2014

данная статья являет собой обзор бесплатных расширений для ArcGis 10 с сайта USGS. Все их можно получить здесь

Curve Fit: A Pixel Level Raster Regression Tool

ссылка на загрузку: архив

установка: инструкция в pdf

подробно об инструменте: здесь

позволяет проводить регрессионный анализ по ряду растровых данных (изображений с географической привязкой). Пользователь вводит массив значений для независимой переменной (X). Растровые данные, представляющие зависимую переменную (Y), сопоставляются с каждым значением X, введенным пользователем. Затем используется либо линейный, либо нелинейный методы регрессии (в зависимости от выбора пользователя) для расчета уникальной математическую модели для каждого пикселя входных наборов растровых данных. Некоторые примеры применения: разнообразие мест обитания в зависимости от масштаба или плотность населения в зависимости от времени.

типы регрессии, которые может рассчитать инструмент, следующие (рис. 1):

рис.1 - типы регрессий, доступных в инструменте Curve Fit

Basic Raster Landscape Metrics Tools

ссылка на загрузку: tbx
В контексте ландшафтной экологии, ландшафт - это просто участок земли (в любом масштабе), содержащий паттерны, которые влияют и на которые влияет интересующий исследователя экологический процесс. Патч, термин, имеющий основополагающее значение для ландшафтной экологии, определяется как относительно однородная область, которая отличается от своего окружения. В растровом наборе данных патч представляет собой группу смежных ячеек с одинаковым значением. Патч - основная единица ландшафта. Класс является просто группировка патчей, которые не являются смежными, однако, имеют одни и те же или схожие характеристики; например водоем или лес. Этот набор инструментов предназначен для расчета основных показателей, которыми можно описать ландшафт.
Оба инструмента в этом наборt инструментов требуют в качестве входных данных растр в формате GRID, где поле значения в GRID определяет желаемую структуру классов. Например, поле "значение" является целым числом, где 1 = Вода и 2 = Земля, или 1 = Лес, 2 = Сельское хозяйство, 3 = Вода, 4 = Другие. Примечание: формат ввода ДОЛЖЕН быть GRID. Все другие форматы вызовeт ошибку программы.
Для инструмента "Basic Raster Landscape Metrics by Class" таблица атрибутов выходного растра организована в виде классовой структуры (по одной строке для каждого класса) и расчетные показатели сведены по этим классам. Метрики рассчитываются следующие: "площадь", "периметр", "PCT_LS" (Доля ландшафтного класса), "NUM_PATCH" (Количество Патчей), "AVE_P_AREA" (средняя площадь патча), "MIN_P_AREA" (Минимальная площадь патча), "MAX_P_AREA" (Максимальная Площадь патча), "STD_DEV", "SDI" (индекс разнообразия Симпсона) и "ShDI" (индекс разнообразия Шеннона).
Для инструмента "Basic Raster Landscape Metrics by Patch" таблица атрибутов выходного растра организована по патчам (по одной строке для каждого патча) и расчетные показатели даются для каждого патча. Метрики следующие: площадь, периметр, толщина (радиус самого большого круга, который можно вписать в данный патч), “X_CENTROID”, “Y_CENTROID”, “MAJORAXIS” (длинная ось эллипса, вписанного в патч), "MINORAXIS" (Малая ось), и «ориентация» (Угол наклона эллипса в патче). Характеристики, связанные с эллипсом, объяснены на рис.2

рис.2 - некоторые характеристики эллипса в патче

Edge Analysis Tool

ссылка на загрузку: tbx

Здесь нужно ввести полигональный шейп "край" и полигональный шейп "область интереса", а на выходе получаем линейный шейп - границу области интереса с атрибутами края. Так, например, можно получить береговую линию озера с атрибутами пахотного поля. Таким образом, получаем список объектов, граничащих с интересующим нас.

подробнее об инструменте: здесь.

Moving Window Point Analysis Tool

ссылка на загрузку:tbx

Этот инструмент позволяет пользователям определить точки отбора проб, которые находятся в районах координационных центров (?focal points), для окрестностей нескольких радиусов. Это первый шаг в ряде геостатистических анализов (например, семивариантный анализ, фрактальный анализ, лакунарность (? lacunarity).

Инструмент принимает исходный точечный шейп и "движется" от точки к точке, создавая ряд буферных зон, определяемых пользователем. Инструмент подсчитывает количество пунктов, которые попадают в каждую буферную зону, а также суммирует значения в предоставленном пользователем поле (например, кол-во организмов,найденных на каждом участке) для всех точек, попавших в буфер. Эти расчеты хранятся в новых полях, добавленных с помощью инструмента к копии оригинального шейпа.

подробнее об инструменте: здесь