155GIS2 / 4. cvičení

Z GeoWikiCZ

Pokročilá mapová algebra, interpolace rastrových dat

Základní pojmy

Mapová algebra
  • Mapová algebra
  • Raster Operations
  • Rastrový datový model a mapová algebra
  • Velikostní stupnice (poměrová - ratio, intervalová - interval, pořadová, kategoriální)
  • Mapová algebra
    • Lokální funkce (Cell Statistics) (obr)
      • jedna rastrová vrstva (goniometrické funkce, reklasifikace, ...)
      • více rastrových vrstev (min, max, mean, sum, product, majority, minority, variety, ...)
    • Fokální funkce (Neighborhood Statistics) (obr)
      • Fokalní min, max, mean, sum,...
      • Kernelové operace (density, slope, aspect)
    • Inkrementální funkce (globalní funkce) (obr)
      • Např. vzdálenostní funkce, obalová zóna, cost distance, cost path
    • Zonální funkce (Zonal Statistics) (obr)
      • Zonalní sum, mean, min, max, ..
Interpolace

Poznámky k systému ArcGIS

Mapová algebra
  • Zapnout nadstavbu - Customize • Extensions • Spatial Analyst
  • Základní mapová algebra (Math)
  • Pokročilá mapová algebra, rastrový kalkulátor (Map Algebra • Raster Calculator)
  • Spatial Analyst • Map Algebra • Raster Calculator
  • Spatial Analyst • Extraction • Exctract By Mask
  • Spatial Analyst • Raster Creation
  • Spatial Analyst • Zonal • Zonal Geometry
  • 3D Analyst • Functional Surface • Add Surface Information
Interpolace
  • 3D Analyst Tools • Raster Interpolation • IDW
  • 3D Analyst Tools • Raster Interpolation • Kriging
  • 3D Analyst Tools • Raster Interpolation • Splines
  • 3D Analyst Tools • Raster Interpolation • Natural Neighbor
  • 3D Analyst Tools • Raster Interpolation • Topo To Raster
  • Data Management Tools • Raster • Raster Processing • Clip
  • Spatial Analyst Tools • Zona • Zonal Geometry
Řešení první úlohy čtvrtého cvičení GIS 2 v ArcGIS
Řešení první úlohy třetího cvičení GIS 2 v ArcGIS

Odkazy

Mapová algebra
Interpolace

Poznámky k systému GRASS

Příklad určení výměry území s nadmořskou výšku mezi 500 a 700 metry
Řešení první úlohy třetího cvičení GIS 2 v systému GRASS

Úlohy

V následujících úlohách budeme, pokud nebude uvedeno jinak, používat data z datové sady ArcCR500. Tato datová sada je poskytovaná firmou ArcData zdarma.

V učebně B-870 jdou data nainstalována v adresáři 

S:\K155\Public\data\ArcGIS\ArcCR500 3.3

Přístupová práva k tomu adresáři jsou omezena pouze na čtení! Nelze tedy datové vrstvy z ArcCR500 upravovat (včetně např. vytváření pyramid).

Data meteorologických stanic byla převzata z http://www.in-pocasi.cz/pocasi-na-web/meteostanice.php. Na základě ukázkového XML souboru byl vytvořen soubor ve formátu MS Excel, který je ke stažení zde.

  • Souřadnice meteorologických stanic jsou uvedny ve WGS-84 (zeměpisná délka a šířka).
  • Rastr interpolovaný z naměřených hodnot meteorologických stanic počítejte v prostorovém rozlišení 1km (pokud není uvedeno jinak) a v souřadnicovém systému S-JTSK. Rastr bude vždy ohraničen státní hranici ČR.

1.

Vypočítejte pro reprezentační body obcí jejich teplotu. Rastr, ze kterého budete teplotu určovat vypočítejte jako průměr z metod IDW, Kriging a Spline (prostorové rozlišení 1km). Dále určete z takto vypočítaných hodnot průměrné teploty pro kraje. Který z krajů má nejnižší průměrnou teplotu a kolik to je?
Datové vrstvy: DigitalniModelReliefu, meteodata, ObceBody (AC)
Výsledek: Vysočina; 6,11°
Con("DigitalniModelReliefu", (Spline("meteodata", "teplota", 1000) + 
Kriging("meteodata", "teplota", "Spherical", 1000) + Idw("meteodata", "teplota", 1000)) / 3)

2.

Vytvořte dva rastry teplot, které budou obsahovat pro každý pixel minimální, resp. maximální hodnotu z interpolací IDW, Kriging, Spline (výchozí nastavení, prostorové rozlišení 1km). Jaký je rozdíl takto odvozených teplot pro reprezentační bod obce Peruc?
Datové vrstvy: meteodata, ObceBody (AC)
Výsledek: 0,30°
Abs(
(CellStatistics([Idw("meteodata", "teplota", 1000),
 Kriging("meteodata", "teplota", "Spherical", 1000), 
 Spline("meteodata", "teplota", 1000)], "MAXIMUM"))
- 
(CellStatistics([Idw("meteodata", "teplota", 1000), 
 Kriging("meteodata", "teplota", "Spherical", 1000),
 Spline("meteodata", "teplota", 1000)], "MINIMUM")))

3.

Vytvořte rastr teplot, který vznikne z interpolace IDW (výchozí nastavení, prostorové rozlišní 1km) a následně fokální funkcí jako průměrná hodnota (Focal Mean) z oblasti 5x5 pixelů. Jakou teplotu má oblast odpovídající reprezentačnímu bodu obce Peruc?
Datové vrstvy: meteodata, ObceBody (AC)
Výsledek: 3,62
(FocalStatistics(Idw("meteodata", "teplota", 1000), NbrRectangle(5, 5, "CELL"), "MEAN"))

4.

Na základě naměřené teploty odvoďte rastr metodou IDW (výchozí hodnoty). Jaká je průměrná teplota na území ČR?
Datové vrstvy: meteodata, StatPolygon (AC)
Výsledek: 3,5°C

5.

Jaká je průměrná teplota v nadmořské výšce větší než 700 m při použití rastru vypočteného metodou Kriging (výchozí hodnoty)?
Datové vrstvy: meteodata, DigitalniModelReliefu
Výsledek: 3,4°C

6.

Jaká je průměrná teplota v nadmořské výšce větší než 700 m při použití rastru vypočteného metodou Spline (výchozí hodnoty)?
Datové vrstvy: meteodata, DigitalniModelReliefu
Výsledek: 2,9°C

7.

Jaká je plocha území v ha, kde je teplota nižší než 3°C (využijte interpolační metodu Natural Neighbor, prostorové rozlišení 100m) a je současně orientováno na jih. Kolik procent tohoto uzemí leží v nadmořské výšce větší než 1000m?
Datové vrstvy: meteodata, DigitalniModelReliefu
Výsledek: 238 905ha; 40%

8.

Jaká je interpolovaná hodnota teploty v bodě z úlohy č.3? (Použijte maximální hodnotu z interpolací Spline, IWD a Kriging, prostorové rozlišení 1000m, na 2 des. místa)?
Datové vrstvy: bod, meteodata
Výsledek: 5,63
Citováno z „https://geo.fsv.cvut.cz/index.php?title=155GIS2_/_4._cvičení&oldid=31022“