Tomasz Bartuś

Obliczanie średniej wysokości obiektów poligonowych w GeoMedia Grid

Tomasz Bartuś

OPROGRAMOWANIE:

GeoMedia Professional: 06.01.11.13, GeoMedia Grid: 06.01.00.18.

PROBLEM:

Mamy klasę obiektów poligonowych np: siatka - siatka kwadratowa o boku 500 m.

Chcemy poznać średnią bezwzględną wysokość obszarów objętych kolejnymi oczkami klasy siatka.

ROZWIĄZANIE:

1. Za pomocą odpowiednich procedur tworzymy Numeryczny Model Terenu (NMT). Niech dla przykładu wielkość jego piksela wynosi 10m.
2. Za pomocą polecenia: Grid->Layer->Rasterize Legend Entry dokonujemy rasteryzacji klasy siatka. Zadbajmy przy tym aby wartości rastra odpowiadały ID_siatka.
3. Za pomoca polecenia Grid->Statistical Analysis->Zonal Score będziemy obliczać potrzebne nam wartości parametrów statystycznych. Polecenie wymaga dwóch rastrów wejściowych: warstwy źródłowej (Source layer) i warstwy danych (Data layer). Warstwa źródłowa definiuje strefy (obszary), dla których będa obliczane statystyki. Przykładami warstw źródłowych moga być warstwy budynków, strefy miejskie, działki rolnicze, regiony klimatyczne, siedliska lub, jak się dzieje w tym przypadku, zwykłe bloki siatki. Warstwa danych zawiera dane, które będą wykorzystywane do obliczenia statystyk zonalnych. Przykładami warstw danych mogą być: warstwa przedstawiająca wskaźnik wilgotności gęstość zaludnienia, NMT itp. W naszym przypadku, warstwę źródłową stanowić będzie zrastrowana warstwa siatka, a warstwę danych - NMT.
4. Z okna dialogowego Zonal Score - Statistics, wybieramy interesującą nas statystykę - w tym rzypadku Average (średnią arytmetyczną), a następnie nadajemy nazwę warstwie wynikowej.
   
   

   Dostępne statystyki
   
   Total: suma wszystkich wartości pikseli objętych strefą obliczeń.
   Average: średnia arytmetyczna wartości niepustych (non-VOID) objętych strefą obliczeń.
   Maximum: największa wartość pikseli objętych strefą obliczeń.
   Minimum: największa wartość pikseli objętych strefą obliczeń.
   Median: mediana z wartości pikseli objętych strefą obliczeń.
   Majority: najczęściej spodykana wartość w zbiorze komórek objętych strefą obliczeń. W przypadku szeregów wartość maksymalna szeregu.
   Minority: najżadziej spodykana wartość w zbiorze komórek objętych strefą obliczeń. W przypadku szeregów wartość minimalna szeregu.
   Deviation: różnica pomiędzy wartością komórek i wartością średnią w danej strefie obliczeń.
   Diversity: liczba unikalnych wartości komórek objętych strefą obliczeń.
   Density: liczba niepustych (non-VOID) komórek objętych strefą obliczeń.
   Proportional: procent komórek w strefie posiadających tę samą wartość.
   Overlap: the average of the proportional value (defined above), and the value obtained when the proportional statistic is applied to the data values of the Source layer within the regions defined by the Data layer. Variance: wariancja wartości komórek objętych strefą obliczeń.
   Standard Deviation: odchyenie standardowe wartości komórek objętych strefą obliczeń.
   Percentile: wartość odpowiedniego percentylu wartości komórek objętych strefą obliczeń. Wymaga deklaracji rodzaju percentyla.
   

5. W wyniku polecenia działania otrzymujemy warstwę rastrową o wielkości piksela właściwej dla danego Study Area, w której wartości pikseli objętych kolejnymi oczkami siatki mają tę samą wartość równą średniej arytmetycznej wysokości n.p.m.
6. W kolejnym kroku, można utworzoną warstwę zwektoryzować. Wykorzystujemy do tego polecenie Grid -> Layer -> Vectorize to Feature Class. Polecenie wymaga podania nazwy warstwy rastrowej, która będzie wektoryzowana, ustalenia rodzaju konwersji (w tym przypadku - Area) oraz podania nazwy klasy wynikowej. Można też skorzystać z bardzo przydatnego w tym przypadku, narzędzia upraszczającego geometrię wynikową. Przypomnijmy, że utworzony wcześniej raster jest złożony z wielu pikseli o wielkości 10×10 m. W tym przypadku nie chcemy otrzymać patchworku maleńkich poligonów, które w obrębie jednego oczka siatki będą posiadały tę samą wartość, lecz raczej siatkę poligonów o wielkości równej wielkości oczek siatki (w tym przypadku 500×500 m). Tu z pomocą przychodzi opcja: Simplify output feature. Pozwala ona na zredukowanie wielkości obiektów klasy wynikowej do progu (Threshold) 500 m.