Tomasz Bartuś



UWAGA!!! materialy w tworzeniu

Często fizyczne procesy mają preferowaną orientację. Na przykład, u ujścia rzeki gruboziarnisty materiał osadza się szybciej, w momencie kiedy drobny materiał jest niesiony dalej i osadza się na w dalszej odległości. A zatem, przy brzegu mamy osadzony materiał grubszy a dalej drobniejszy. Kiedy interpolujemy wartość w punkcie, położonym 100 meterów od brzegu ale w kierunku równoległym do lini brzegowej będzie bardziej prawdopodobne, że wartrość będzie podobna niż w przypadku obserwacji w kierunku prostopadłym do brzegu. Anisotropia pozwala na uwzględnienie zjawiska trendów podczas interpolacji wartości patrametru w węzłach siatki interpolacyjnej "grid".

Zwykle, punkty w pobliżu węzłów siatki grid mają większą wagę niż punkty położone w większej odległości od węzłów. Jeśli, jak w powyższym przykładzie, punkty w jednym kierunku mają większe podobieństwo niż punkty w innym kierunku, korzystnie jest przyporządkować punktom w specyficznym kierunku większą wagę w determinacji wartości parametru w węźle siatki. Współczynnik anizotropii opiera się właśnie na względnym wagowaniu.

Anizotropia jest także użyteczna kiedy dane używają zupełnie różnych jednostek w kierunkach X i Y. Na przykład, rozważając plot profilu powodziowego wzdłuż rzeki. Koordynaty X są lokalizacją mierzoną w milach wzdłuż kanału rzeki. Koordynaty Y są czasem mierzonym w dniach. Wartości Z są głębokością rzeki będącą funkcją miejsca i czasu. Czytelniej w tym przypadku byłoby gdyby koordynaty X i Y nie były rysowane w jednakowej skali (jedna jest dystansem, a druga czasem). Jedna jednostka jest różna od drugiej.

Innym przykładem kiedy anizotropia może być stosowana jest mapa izoterm średniej temperatury dnia badanego obszaru. Jakkolwiek koordynaty X i Y (długość i szerokość geograficzna) są mierzone z użyciem tych samych jednostek, wzdłuż lini wschód-zachód trendy wzrostu temperatury wzdłuż szerokości geograficznej (W-E) (0X) są bardzo podobne. Wzdłuż osi N-S (0Y) trendy wzrostu temperatury zmieniają się dużo szybciej. Kiedy tworzymy siatkę interpolacyjnš grid, może być korzystnie zadać większą wagę danym wzdłuż osi W-E niż wzdłuż osi N-S. W czasie interpolacji węzłów sieci, obserwacje leżące na kierunku W-E mają wtedy większą wagę niż obserwacje leżące w takiej samej odległości w kierunku N-S.

Ustawienia anizotropii (w programie Surfer) sprowadzają się do ustawienia współczynnika (ang.: Ratio) i kąta (ang.: Angle).

Współczynnik (Ratio) jest maksymalną wartością badanego parametru podzieloną przez wartość najmniejszą. Współczynnik anizotropii mniejszy od 2 jest uważany za łagodny, kiedy współczynnik anizotropii jest większy od 4 jest uważany jest za ostry (ciężki). Zwykle kiedy wsp. anizotropii jest większy od 3 efekt jest wyrażnie zauważalny na mapach grid.
Kąt (Angle) jest preferowaną orientacją (kierunkiem) głównej osi w stopniach.

 
 

Informacje wstępne

Dane

ArcGIS Desktop: 23MB (73MB)
ArcGIS Pro: 94MB (1,07GB)
 

1. Wstęp do GIS

Wykład 1: Wstęp do GIS
 
Ćwiczenie 1: Wycieczka po San Diego. Wstęp do ArcGIS
 
Wykład 2: Aplikacja ArcGIS
Ćwiczenie 2: Szacowanie szkód wywołanych przez tornado. Od metainformacji do wyników analizy
 
Wykład 3: Rozwiązywanie zadań przy użyciu GIS
Ćwiczenie 3: Wybór lokalizacji dla centrum młodzieżowego. Zapytania atrybutowe i przestrzenne
 

2. Symbolizacja map

Wykład 4: Symbole i adnotacje
Ćwiczenie 4: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Symbolizacja i etykietowanie obiektów na mapach
 
Wykład 5: Symbole bazujące na atrybutach
Ćwiczenie 5: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Symbole oparte na atrybutach
 
Wykład 6: Metody klasyfikacji danych
Ćwiczenie 6: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Klasyfikacja danych
 
Wykład 7: Mapy gęstości i proporcji
Ćwiczenie 7: Lokalizacja ośrodka dziennego dla seniorów. Mapy gęstości i normalizacja danych
 

3. Układy współrzędnych i odwzorowania kartograficzne

Wykład 8: Układy współrzędnych geograficznych
Ćwiczenie 8: Położenie kabla transatlantyckiego. Modyfikacje układów współrzędnych
 
Wykład 9: Odwzorowania kartograficzne
Ćwiczenie 9: Położenie kabla transatlantyckiego. Właściwości odwzorowań kartograficznych
 

4. Organizacja danych geograficznych

Wykład 10: Modele danych geograficznych
Ćwiczenie 10: Ocena zagrożenia powodziowego. Analiza danych geograficznych
 
Wykład 11: Geobazy
Ćwiczenie 11: Ocena zagrożenia powodziowego. Tworzenie przestrzennej bazy danych
 
Ćwiczenie 12: Salzburg. Geobaza wspierająca branżę turystyczną
 
 

5. Tworzenie i edycja danych

Wykład 12: Tworzenie i edycja danych GIS
Ćwiczenie 13: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja śladów budynków
 
Wykład 13: Topologia
Ćwiczenie 14: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja obiektów z zachowaniem topologii
 
Wykład 14: Edycja atrybutów obiektów
 
Ćwiczenie 15: Centrum handlowe Galeria. Modyfikacja atrybutów
 
Wykład 15: Tworzenie nowych obiektów
 
Ćwiczenie 16: Park miejski. Tworzenie nowych klas obiektów i ich atrybutów
 

6. Analizy GIS

Wykład 16: Procedura analiz GIS
 
Ćwiczenie 17: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Definiowanie problemu i wybór danych do analiz
 
Wykład 17: Zapytania atrybutowe i przestrzenne, łączenie tabel
 
Ćwiczenie 18: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Analiza GIS
 
Wykład 18: Prezentacja wyników analiz
 
Ćwiczenie 19: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Przygotowanie mapy prezentacyjnej
 
Ćwiczenie 20: Poszukiwania nieruchomości spełniającej kryteria. Tworzenie raportów
 

7. Geoprzetwarzanie i modelowanie

Wykład 19: Geoprzetwarzanie
 
Ćwiczenie 21: Ocena zniszczeń pożarowych. Geoprzetwarzanie
 
Wykład 20: Modele i modelowanie
 
Ćwiczenie 22: Ocena zniszczeń pożarowych. Tworzenie i obsługa prostych modeli
 
Ćwiczenie 23: Przetarg na zakup drewna. Praca z istniejącymi modelami
 

8. Tworzenie profesjonalnych map

Wykład 21: Elementy mapy, praca w widoku układu
 
Ćwiczenie 24: Przetarg na zakup drewna. Praca z układami
 
Wykład 22: Tworzenie profesjonalnych map
 
Ćwiczenie 25: Siedliska nietoperzy w południowo zachodniej części Ameryki Północnej. Tworzenie profesjonalnych map"