Статистические исследования природы и структуры пространственных данных, моделирование и построение поверхностей при использовании модуля Geostatistical Analyst программного пакета ArcGIS 9.3
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
? анализ пространственных данных (ESDA) и Построение поверхностей (реальных и прогнозных).
Аналитические инструменты ESDA позволяют исследовать пространственную изменчивость и непрерывность распределения точечных данных (например, отбираемых проб почвы). Используя инструменты ESDA, Вы получите более глубокое понимание имеющихся данных, что позволит построить более корректные поверхности и принять более обоснованное решение.
Инструменты Построения Поверхностей используют разнообразные методы интерполяции (обратных взвешенных расстояний, выявления и оценки трендов, радиальной, подбора глобальных и локальных полиномов) и традиционные геостатистические методы (простой кригинг, обычный кригинг, универсальный кригинг, индикаторный кригинг, вероятностный кригинг, дизъюнктивный кригинг) для создания различных выходных (результирующих) поверхностей.
Существует ряд пространственных аналитических задач, решаемых с помощью Geostatistical Analyst, в которых используются разные комбинации каждого из видов интерполяции, включая построение вариограмм, декластеринг (исключение влияния неоднородных кластеров), детрендинг (исключение тренда), трансформации, перекрестную проверка (результата) на достоверность, проверку достоверности. Типами выходных поверхностей могут быть: прогнозные, ошибки (точности) прогноза, карты вероятности (достоверности), карты квантилей, ошибок (достоверности) индикаторов. При создании результирующей (выходной) карты можно использовать надежные задаваемые по умолчанию параметры для каждого из имеющихся методов.
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПОСТРОЕНИЕ ПОВЕРХНОСТЕЙ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МОДУЛЯ GEOSTATISTICAL ANALYST
Geostatistical Analyst - это дополнительный модуль настольных продуктов ArcGIS (ArcView, ArcEditor, ArcInfo), который предоставляет мощный набор инструментов для исследования пространственных данных и построения поверхностей с использованием развитых статистических методов. В то время, как модуль ArcGIS Spatial Analyst содержит базовые методы интерполяции, в ArcGIS Geostatistical Analyst включено значительное число более продвинутых детерменистических и статистических методов интерполяции данных. Все поверхности могут быть показаны в виде растров (гридов), контуров с заливкой, контуров и рельефа с отмывкой. Эти поверхности можно экспортировать в виде растра для совместной работы с другими модулями, такими как ArcGIS Spatial Analyst. Помимо этого, ArcGIS Geostatistical Analyst включает мощный набор инструментов исследовательского анализа пространственных данных (ESDA - Exploratory Spatial Data Analysis), предназначенных для изучения распределения данных, выявления локальных и глобальных выбросов, поиска глобальных тенденций в данных, а также для понимания пространственной структуры данных.Analyst обеспечивает многовариантность анализа ваших данных и интерполяции оптимальных поверхностей с использованием ряда параметров, которые, при их применении, могут в конечном итоге спасти жизнь, сохранить деньги и время. Наиболее важной чертой этого мощного программного продукта является то, что он позволяет в полной мере оценить качество данных и достоверность основанных на них прогнозов.
2.1 Построение поверхности с использованием параметров, предложенных по умолчанию
1.Для начала работы с модулем Geostatistical Analyst необходимо его подключить.
2.На панели инструментов Geostatistical Analyst выберем опцию Geostatistical Wizard... (Мастер операций геостатистики...).
.В строке Input data (Входные данные) выберем строку, соответствующую номеру варианта (рис.1).
Рисунок 1 - Выбор метода интерполяции.
4.В строке Attribute (Атрибуты) выберем атрибут depth.
. В диалоге Methods выберем Kriging. Нажмем Next. По умолчанию в диалоге Geostatistical Method Selection (Выбор геостатистического метода) будут выбраны опции Ordinary Kriging и Prediction Map (Карта проинтерполированных значений) (см. рис.2).
Рисунок 2 - Выбор геостатистического метода.
. Нажмем Next в диалоге Geostatistical Method Selection (Выбор геостатистического метода).
7.Диалог Semivariogram/Covariance Modeling дает возможность изучить пространственные взаимоотношения между опорными точками. Вариограмма позволяет исследовать это предположение. Процесс подбора модели вариограммы при выявлении пространственных взаимоотношений известен как вариография.
. Нажмем Next (Далее). Перекрестье показывает место, в котором нет измеренных значений. Чтобы проинтерполировать значение в этой точке, можно использовать значения в опорных точках. Известно, что значения ближайших опорных точек могут быть в большей степени схожи со значениями точек, в которых измерения не проводились и значения в которых вы хотите интерполировать. Красным точкам должен быть присвоен весовой коэффициент больший, чем зеленым точкам, так как они расположены ближе к той точке, значение которой интерполируется [1]. Воспользовавшись значениями окружающих точек и подобрав модель в диалоге Semivariogram Modeling (Моделирование вариограммы), можно более точно проинтерполировать значение в точке, в которой измерения не проводились.
Рисунок 3 -Вариограмма Гаусса.
Рисунок 4 - Сферическая вариограмма.
9. Нажмем Next (Далее). Диалог Cross Validation (Перекрестная проверка) дает некое представление о том, "насколько хорошо" модель интерполирует значения в искомых точках. Результат перекрестной проверки представлен на рисунке 5
Рисунок 5 - Перекрестная проверка.
. Нажмем Finish (Готово). Диалог Method Summary (Информация о результирующем слое) р?/p>