Integracja zaawansowanych technologii GIS na potrzeby wspomagania decyzji

Wstęp

Syllabus AGH

Teorial

MITOPENCOURSEWARE Massachusettts Institute of Technology (MIT)

Geographic Information System (GIS) Tutorial

Oprogramowanie

QGIS - wiki org polska grupa użytkowników

QGIS (ang. Quantum Geographic Information System) to wieloplatformowe, wolne i otwarte oprogramowanie przeznaczone do przetwarzania danych przestrzennych, licencjonowane na warunkach GNU (General Public License). Oprogramowanie QGIS (do roku 2013 znane jako Quantum GIS) jest oficjalnym projektem organizacji Open Geospatial Foundation (OSGeo). Program działa na systemach operacyjnych Linux, Unix, Mac OSX, Windows oraz Android. Program jest nieustannie rozwijany przez rzesze specjalistów woluntariuszy, a najnowsza wersja oprogramowania 3.14 nosi nazwę Pi (wrzesień 2020). Podstawowym modelem danych w QGIS jest model wektorowy. QGIS i SAGA są aplikacjami rozwijanymi dzięki fundacji Open Source Geospatial (OSGeo), a OSGeo4W jest dystrybucją desktopowych aplikacji (QGIS, GRASS GIS), geoprzestrzennych bibliotek (PROJ, GDAL/OGR, GEOS, SpatiaLite, SAGA GIS), języków skryptowych (Python) i wielu innych pakietów geoprzestrzennych.

SAGA - wiki org

Oprogramowanie SAGA GIS (System for Automated Geoscientific Analyses) jest wolnym i otwartym oprogramowaniem licencjonowanym na warunkach General Public License (GNU) służącym systemom informacji przestrzennej. Początkowo (od 2001) program SAGA GIS rozwijany był przez zespół pracowników Zakładu Geografii Fizycznej, Uniwersytetu w Getyndze (Niemcy) a potem zespół przeniósł się na Uniwersytet w Hamburgu (2007). Obecnie oprogramowanie jest rozwijane przez międzynarodową społeczność specjalistów i programistów. SAGA GIS na systemach operacyjnych Windows, Linux i FreeBSD i może być używany jako rozszerzenie funkcjonalności oprogramowania QGIS w zakresie analiz rastrowych (podstawowym modelem danych SAGA jest model rastrowy).

Dane

Teledetekcyjne

NASA Landsat

Przeglądarka Landsat Viewer - Esri

EarthExplorer google query: "earth explorer what is?" Semantic Web

"The USGS Earth Explorer is a similar tool to the USGS Global Visualization Viewer (GloVis) in that users search catalogs of satellite and aerial imagery." Semantic Web

ESA Sentinel

Przeglądarka Sentinel Playground

GIS

Urban Atlas

Urban Atlas 2018: The full dataset, when completed, will cover 788 FUAs covering EU27 + EFTA countries + West Balkans + Turkey + UK. It is currently composed of 438 Functional Urban Areas (FUA).

CORINE en pl

The CORINE Land Cover (CLC) inventory was initiated in 1985 (reference year 1990). Updates have been produced in 2000, 2006, 2012, and 2018. It consists of an inventory of land cover in 44 classes. CLC uses a Minimum Mapping Unit (MMU) of 25 hectares (ha) for areal phenomena and a minimum width of 100 m for linear phenomena. The time series are complemented by change layers, which highlight changes in land cover with an MMU of 5 ha. Different MMUs mean that the change layer has higher resolution than the status layer. Due to differences in MMUs the difference between two status layers will not equal to the corresponding CLC-Changes layer. If you are interested in CLC-Changes between two neighbour surveys always use the CLC-Change layer.

GEOPORTAL PL - przegląd serwisów

Dane - dane bezpłatne

Na podstawie art. 40a ust. 2 pkt.1 ustawy Prawo geodezyjne i kartograficzne z dnia 17 maja 1989 r., Dz. U. 1989 Nr 30 poz. 163 (tekst jednolity), nie pobiera się opłat za udostępnianie zbiorów danych:

  1. państwowego rejestru granic i powierzchni jednostek podziałów terytorialnych kraju - PRG

  2. państwowego rejestru nazw geograficznych - PRNG

  3. zawartych w bazie danych obiektów ogólnogeograficznych - BDOO

  4. dotyczących numerycznego modelu terenu:

    danych pomiarowych numerycznego modelu terenu - NMT numerycznego modelu pokrycia terenu - NMPT

  5. ortofotomapy

  6. dotyczących podstawowej osnowy geodezyjnej:

    osnowy poziomej osnowy wysokościowej

  7. zawartych w bazie danych obiektów topograficznych - BDOT10k

  8. siatki skorowidzowe do map topograficznych i niestandardowych opracowań topograficznych

  9. siatki podziału arkuszowego układu PL-1992 w skalach 1:1250, 1:12500 i 1:5000

OSM - Open street map - wikipedia

OSM - wiki dane

Inne linki

Facebook GIS4D

Facebook GIS

Zadanie praktyczne

  1. Instalacja QGIS - QGIS podrecznik MODEL WEKTOROWY
  2. Instalacja SAGA GIS SAGA podręcznik MODEL RASTROWY
  3. Pobranie darmowych danych geoportal (BDOT, NMT), OSM NMT, UA, Landsat,

BDOT 10k - np. tylko budynki PL.PZGiK.283.1261__OT_BUBD_A OT_BUBD_A

OSM - np. tylko obiekty liniowe, drogi

Układy współrzędnych

Układy odniesieniai systemy współrzędnych stosowane w serwisach ASG-EUPOS

Układy współrzędnych w praktyce


Wczytanie danych do QGIS i proste analizy

-- BDOT 10k - wczytanie budynków i zapisanie w formacie shp lub geopackage w EPSG:2180 (eksport) - w jakim są oryginalnie układzie współrzędnych? .....

-- OSM - obiektów liniowych i zapisanie w formacie shp lub geopackage w EPSG:2180 (eksport) - - w jakim są oryginalnie układzie współrzędnych? .....

-- wczytanie NMT - układ współrzędnych ? - zapisanie jako geotiff w układzie EPSG:2180

Analiza 1 - analiza wektorowa

Zapytanie poprzez lokalizację (kliknięcie myszką)

Zapytanie poprzez atrybut (SQL)

Buforowanie

Nakładanie (iloczyn suma, różnica)

Pytanie:

Pokaż budynki w odległości 250 m od Wisły

Pokaz budynki w odległości 250 m od Wisły i Rudawy o liczbie kondygnacji <=1

bh

Analiza 2 - analiza w wykorzystaniem NMT

Obliczanie map pochodnych NMT: nachyleń (slope), ekspozycji (aspect), oświetlenia (hillshading)

Algebra map

-- Reklasyfikacja (reclass)

-- Nakładanie (overlay)

Pytanie:

Pokaż budynki o jednej kondygnacji w "strefie zagrożenia powodziowego"

bh

Analiza 3 - wybór lokalizacji

Warunki:

-- teren niezbudowany

-- dalej niż 250 m od wody

-- nachylenie < 3 stopnie

-- ekspozycje południowe

bh

i co dalej? model wektorowy, model rastrowy?

Problem: raster with no data

Rozwiązanie w wersji 3.14 - patrz Analiza 4

Analiza 4 - wybór najkrótszej drogi

Least-Cost-Path QGIS

Warunki:

-- im mniejsze nachylenie tym lepiej (w kolorze pomarańczowym)

-- teren niezabudowany (w kolorze czerwonym)

Etapy:

  1. Lokalizacja początku i końca drogi

  2. Utworzenie mapy tarcia

  3. Wybór "najkrótszej drogi"

Dane:

-- Urban Atlas

-- SRTM


Jak nałożyć jako barierę warstwę zabudowy na mapę kosztów związanych z nachyleniem terenu?

wersja 3.14 ;-) - Algorytmy procesingu - Raster narzędzia - wypełnij komórki NoData

bh


bh

bh


Analiza 5 - wybór lokalizacji – metoda miękka

Polecam przeczytać przykładowe artykuły:

Mezaal, M.R.; Pradhan, B.; Rizeei, H.M. Improving Landslide Detection from Airborne Laser Scanning Data Using Optimized Dempster–Shafer. Remote Sens. 2018, 10, 1029

Wang, W.X. (2019). Site selection of fire stations in cities based on geographic information system (GIS) and fuzzy analytic hierarchy process (FAHP). Ingénierie des Systèmes d’Information, Vol. 24, No. 6, pp. 619-626. https://doi.org/10.18280/isi.240609

GIS-Based Site Selection for Check Dams in Watersheds: Considering Geomorphometric and Topo-Hydrological Factors 2019

Niamkaeo, Sumethat & Robert, Ornprapa. (2020). Spatial Relationship of Drug Smuggling in Northern Thailand Using GIS-based Knowledge Discovery. Environment and Natural Resources Journal. 18. 275-282. 10.32526/ennrj.18.3.2020.26.

Li, Mengran & Xu, Ye & Guo, Junhong & Li, Ye & Li, Wei. (2020). Application of a GIS-Based Fuzzy Multi-Criteria Evaluation Approach for Wind Farm Site Selection in China. Energies. 13. 2426. 10.3390/en13102426.

M Habib and A Matouk, 2019, Integrating AHP and GIS as a decision-making tool for the optimal allocation of wind farm: A case study of Syria



  1. Metoda "na piechotę" - poniżej
  2. Można wykorzystać gotowe narzędzia standaryzacji różnymi funkcjami nie tylko liniowymi (patrz: Processing-fuzzy... )

Warunki - metoda miękka (fuzzy):


Porównanie - metoda twarda


Dane: SRTM i Urban Atlas (UA)

SRTM

Obliczenie nachyleń (należy pamiętać o zmianie układu geograficznego WGS84 na jakieś odwzorowanie: PUWG 92 EPSG: EPSG:2180, UTM 34 EPSG:32634....)

Urban Atlas

Wybranie obiektów: "woda", zamiana na raster

  1. SQL – zapytanie poprzez atrybut: „woda”
  2. UA – dodać kolumnę ID (integer) i nadać wartość: 1, pytanie: dlaczego jest to potrzebne, ewentualnie jak zrobić inaczej?
  3. Processing-Utwórz warstwę rastrową o stałej wartości: 0, woda
  4. Processing-Rasteryzuj (wektor na raster)
  5. Obliczenie odległości od wody: Processing-Proximity
  6. NMT-Raster-Analiza-Nachylenia
  7. Standaryzacja wartości odległości i nachyleń na wartości: 0-255; funkcja liniowa rosnąca (nachylenia) i malejąca (odległość): Raster-Kalkulator rastra

    • odległość:0-35000m – normalizacja (255-0);

    • odl_standard=-.00728*odleglosc+255
    

    • nachylenia:0-44 stopnie – normalizacja (0-255);

    • nach_standard=5.975*nachylenie
    
  8. Przydatność=średnia(odl_standard, nach_standard); możliwość wagowania

  9. Metoda twarda - w modelu rastrowym (Processing-reklasyfikacja - należy uważać na zakresy przedziałów i wybrać odpowiedni: np. lewostronnie zamknięty i prawostronnie otwarty)

    • reklasyfikacja:

    •odleglosc 1: <0-250), 0: <250-35000)
    
    •nachylenia 0: <0-3), 1: <3-45)
    

• Algebra map:Raster-Kalkulator rastrów - wynik= odl_rec * nach_rec


Uwagi pomocne podczas wykonywania analizy:

standaryzacja - polega na zamianie jednostek metry/stopnie na wartości, które można ze sobą porównać: czyli np. na wartości od 0 do 255 lub od 0 do 1.

bh


reklasyfikacja - polega na zamianie oryginalnych wartości rastra na inne, np. " ciagłej" odległości od wody na wartości 0 i 1 (0 oznacza, że teren nie spełnia warunku, a 1, że spełnia)


Wyniki

Woda - raster

bh

Odległość od wody

bh

Odległość od wody po standaryzacji 0-255

bh

Nachylenia

bh

Nachylenia po standaryzacji 0-255

bh

Wynik z metody twardej (na czerwono) i wynik metody miękkiej - średnia arytmetyczna: wynik 2 = (odl_standard + nach_standard) /2

bh

Wynik z metody twardej (na czerwono) i wynik metody miękkiej - średnia ważona: wynik 3 = 0.8*odl_standard + 0.2*nach_standard (waga odległości=8, waga nachyleń=2)

bh

Wynik z metody twardej (na czerwono) i wynik metody miękkiej - średnia ważona: wynik 4 = 0.9*odl_standard + 0.1*nach_standard (waga odległości=9, waga nachyleń=1)

bh


Analizy rastrowe SAGA GIS

Podręcznik ISOK

SAGA GIS Tutorials


Ryzyko procesów decyzyjnych w aspekcie dokładności baz danych GIS

Zastosowanie rozkładu Laplace’a do określania niepewności danych przestrzennych na przykładzie NMT i systemu IACS

Analiza dokładności NMT ISOK 2019 Gr1 Gr2 Konspekt