Практическая работа: Интерполяция в ГИС
Подготовка точечной карты для интерполяции
Nearest point interpolation (Nearest neighbor)
Moving Average
Оценка пространственной корреляции
Результаты оценки пространственной корреляции
Moving Average
Moving surface
Интерполяция
Оценка результатов интерполяции
Представление результатов
2.98M
Категория: ИнформатикаИнформатика

Практическая работа: Интерполяция в ГИС

1. Практическая работа: Интерполяция в ГИС

2. Подготовка точечной карты для интерполяции

Создать копию точечной карты points_band1 (в
интерфейсе ILWIS)
Открыть карту точек с их номерами
Перейти в режим редактирования (Edit – Edit layer)
Удалить точки в соответствии с вариантом
Выйти из режима редактирования (File- Exit editor)

3. Nearest point interpolation (Nearest neighbor)

Interpolation – Nearest point
Каждому пикселю присваивается значение ближайшей точки в
соответствии с Евклидовым расстоянием

4. Moving Average

Interpolation – Moving Average
Значения пикселей – средневзвешенные средние точечной карты
Веса рассчитываются на основе весовой функции, указанной пользователем
Чем ближе точки к расчетному пикселю , тем больше их вес
Limiting distance – максимальный радиус для поиска точек, которые будут
учитываться для расчета значения в пикселе (максимальное расстояние
на котором сохраняется пространственная корреляция (Spatial correlation)

5. Оценка пространственной корреляции

1) Spatial correlation (omni or bi -directional) (check with variogram surface
operation)
Spherical distance – расстояния рассчитываются по сфере с учетом
проекции. Используется для большой территории (регионов или
континентов) и для карт с географическими координатами (широтадолгота). Иначе рассчитываются евклидовы расстояния (Euclidean
distance)
Lag (шаг) соответствует наименьшему расстоянию между точками (может
выбираться, исходя из условий задачи).

6. Результаты оценки пространственной корреляции

Distance – средние значения интервалов расстояний
NrPairs – пары точек в интервале расстояний
I – величина пространственной автокорреляции между
парами точек в данном интервале
c – пространственная дисперсия для пар точек в
данном интервале
AvgLag – Среднее расстояние между парой точек для
каждого интервала
SemiVar – значение семивариограммы для пар точек в
каждом интервале

7. Moving Average

8. Moving surface

Для каждого пикселя рассчитывается полиноминальная поверхность
методом наименьших квадратов, которая аппроксимирует взвешенное значение
точки в пределах определенного расстояние

9. Интерполяция

Вы используете 3 метода интерполяции: Nearest Point, Moving Average,
Moving Surface
По каждому методу у вас получается 1 карта (итого 3 карты)
Для каждой карты вы делаете скриншот, вставляете ее в ворд и
подписываете, что это за карта и каким методом была получена

10. Оценка результатов интерполяции

Открываем исходную карту точек (до удаления) как таблицу (Open as a table)
Отображаем командную строку (View – Command line)
Считываем результаты интерполяции всеми методами для каждой точки:
В командной строке вводим команду:
method=mapvalue(interpolation_map, Coordinate)
Method - метод интерполяции
interpolation_map – название карты, полученной данным методом
Coordinate – оставляем
Получаем 3 колонки (по 1 колонке для каждого метода).
Далее копируем все 3 колонки в Эксель (выделяем колонки, нажимаем правую кнопку мыши – Copy)
Из исходной таблицы (points) копируем колонку om и также вставляем в эксель (это колонка с исходными значениями)
Затем удаляем все значения, кроме тех точек, номера которых указаны в вашем варианте (в итоге у вас должно остаться
по 10 значений для каждой колонки, которые отличаются между собой)
Строим 3 графика (на каждом графике по оси Y – исходные значения (одна колонка для всех графиков), по оси X –
предсказанные значения (по каждому методу)
Добавляете на графики линию тренда
Чем дальше точки от этой линии, тем сильнее отличаются предсказанные данные от исходных
Все 3 графика вставляете в ворд и подписываете, что это за графики

11. Представление результатов

Оформление в Ms Word («Фамилия.doc»)
По каждому методу
Карта (принскрин) + подпись! Итого 3 карты с 3-мя подписями.
Оценка результатов (3 графика +подписи)
Вывод: какой метод из 3-х в вашем случае лучше предсказал
ваши исходные данные и почему вы так решили (подсказка на
предыдущем слайде)
Файл с результатами отправляете мне на почту
English     Русский Правила