Analisi di prossimità¶
Avvertimento
This tutorial is now obsolete. A new and updated version is available at Nearest Neighbor Analysis (QGIS3)
Il GIS è molto utile nell’analizzare le relazioni spaziali tra le geometrie. Un’analisi di questo genere consiste nello scoprire quali geometrie sono più vicine a un dato elemento. QGIS dispone di uno strumento chiamato «Matrice di distanza» che è di grande aiuto in questo tipo di indagini. In questo tutorial useremo 2 dataset e scopriremo quali punti in un primo layer sono i più vicini a determinati punti presenti in secondo layer.
Descrizione dell’esercizio¶
Data la localizzazione di tutti i più importanti terremoti conosciuti, andremo ad individuare i luoghi popolati più vicini a ciascuno dei punti in cui si sono verificati i terremoti.
Altri aspetti che avremo modo di apprendere nel corso dell’esercizio.¶
Come realizzare delle operazioni di unione tabllare in QGIS. (Vedete anche Realizzare unioni tabellari qualora vi occorrano spiegazioni dettagliate).
Using Query Builder to show a subset of features from a layer.
Using MMQGIS plugin to create hub lines to visualize the nearest neighbors.
Ottenere i dati necessari¶
We will use NOAA’s National Geophysical Data Center’s Significant Earthquake Database as our layer representing all major earthquakes. Download the tab-delimited earthquake data.
Natural Earth fornisce un prezioso dataset dei luoghi abitati. Scaricate il simple (less columns) dataset
For convenience, you may directly download a copy of both the datasets from the links below:
ne_10m_populated_places_simple.zip
Data Sources: [NCEI] [NATURALEARTH]
Procedimento¶
Open
and browse to the downloadedsignif.txt
file.

Dal momento che si tratta di tab-delimited file, scegliete Tab alla voce formato file. I campi X e Y saranno compilati automaticamente. Click su OK.
Nota
Vedrete comparire dei messaggi di errore mentre QGIS sta importando il file. Si tratta di errori di incolonnamento e alcune righe del file non saranno importate. Per quelli che sono gli scopi di questo esercizio questi errori possono essere trascurati senza conseguenze. Chiudete.

As the earthquake dataset has Latitude/Longitude coordinates, it will be imported with the default CRS of
EPSG: 4326
. Verify that is the case in the bottom-right corner. Let’s also open the Populated Places layer. Go to .

Browse to the downloaded
ne_10m_populated_places_simple.zip
file and click Open.

Fate degli zoom ed esplorate entrambi i dataset. Ciascun punto viola indica il luogo in cui si è verificato un importante terremoto e ciascun punto blu rappresenta un luogo fortemente popolato. Noi cerchiamo un modo per individuare il punto appartenente al layer dei luoghi abitati che sia il più vicino a uno dei punti del layer dei terremoti.

Go to
.

Here select the earthquake layer
signif
as the Input point layer and the populated placesne_10m_populated_places_simple
as the target layer. You also need to select a unique field from each of these layers which is how your results will be displayed. In this analysis, we are looking to get only1
nearest point, so check the Use only the nearest(k) target points, and enter 1. Name your output filematrix.csv
, and click OK. Once the processing finishes, click Close.
Nota
Un’osservazione di una certa utilità è quella che eventualmente potreste anche realizzare questa analisi con un solo layer. Selezionando lo stesso layer come vettore di punti in input e vettore di punti in output. Il risultato saranno i punti più vicini nello stessa layer invece dei punti più vicini in due layer diversi.

Once the processing finishes, click the Close button in the Distance Matrix dialog. You can now view the
matrix.csv
file in Notepad or any text editor. QGIS can import CSV files as well, so we will add it to QGIS and view it there. Go to .

Individuate il file appena creato
matrix.csv
. Dal momento che si tratta di un file composto da colonne di solo testo, spuntate la casella Nessuna geometria (solo tabella degli attributi) nella riga Definizione geometria. Click su OK.

Vedrete il file CSV caricato in forma di tabella. Click sul tasto destro del layer tabellare alla voce Apri Tabella degli Attributi.

A questo punto dovreste essere in grado di esaminare il contenuto dei vostri risultati. Il campo InputID contiene il campo nome del layer dei terremoti. Il campo TargetID contiene il nome degli elementi provenienti dal layer dei luoghi abitati che sono più vicini ai punti che indicano i terremoti. Il campo Distance contiene la distanza tra i 2 punti.
Nota
Ricordate che il calcolo della distanza viene ottenuto usando il Sistema di Riferimento dei layer. Qui la distanza è misurata in unità di gradi decimali perché le coordinate del nostro layer sorgente sono in gradi. Qualora desideraste avere le distanze misurate in metri dovreste riproiettare i layer prima di utilizzare lo strumento di analisi.

Questo dato si avvicina abbastanza al risultato che stavamo cercando. Per alcuni utenti questa tabella può essere considerata sufficiente. Tuttavia, noi intendiamo anche integrare i risultati nel nostro layer dei terremoti usando una Unione Tabellare. Click con il tasto destro del layer dei terremoti e dal menu selezionate Proprietà.

Spostatevi sulla scheda Join e fate click sul pulsante + .

We want to join the data from our analysis result to this layer. We need to select a field from each of the layers that has the same values. Select
matrix
as the Join layer` andInputID
as the Join field. The Target field would beI_D
. Leave other options to their default values and click OK.

Vedrete apparire la scheda Join. Click su OK.

Now open the attribute table of the
signif
layer by right-clicking and selecting Open Attribute Table.

Vedrete che, per ogni punto dei terremoti, abbiamo adesso un attributo che è il punto vicino più prossimo (cioè il posto abitato più vicino) e la distanza da questo punto.

We will now explore a way to visualize these results. First, we need to make the table join permanent by saving it to a new layer. Right-click the
signif
layer and select Save As….

Click the Browse button next to Save as label and name the output layer as
earthquake_with_places.shp
. Make sure the Add saved file to map box is checked and click OK.

Once the new layer is loaded, you can turn off the visibility of the
signif
layer. As our dataset is quite large, we can run our visualization analysis on a subset of the data. QGIS has a neat feature where you can load a subset of features from a layer without having to export it to a new layer. Right-click theearthquake_with_places
layer and select Properties.

In the General tab, scroll down to the Feature subset section. Click Query Builder.

For this tutorial, we will visualize the earthquakes and their nearest populated places for Mexico. Enter the following expression in the Query Builder dialog.
"COUNTRY" = 'MEXICO'

You will see that only the points falling within Mexico will be visible in the canvas. Let’s do the same for the populated places layer. Right-click on the
ne_10m_populated_places_simple
layer and select Properties.

Open the Query Builder dialog from the General tab. Enter the following expression.
"adm0name" = 'Mexico'

Now we are ready to create our visualization. We will use a plugin named
MMQGIS
. Find and install the plugin. See Usare i Plugins for more details on how to work with plugins. Once you have the plugin installed, go to .

Select
ne_10m_populated_places_simple
as the Hub Point Layer andname
as the Hub ID Attribute. Similarly, selectearthquake_with_places
as the Spoke Point Layer andmatrix_Tar
as the Spoke Hub ID Attribute. The hub lines algorithm will go through each of earthquake points and create a line that will join it to the populated place which matches the attribute we specified. Click Browse and name the Output Shapefile asearthquake_hub_lines.shp
. Click OK to start the processing.

The processing may take a few minutes. You can see the progress on the bottom-left corner of the QGIS window.

Once the processing is done, you will see the
earthquake_hub_lines
layer loaded in QGIS. You can see that each earthquake point now has a line that connects it to the nearest populated place.

If you want to give feedback or share your experience with this tutorial, please comment below. (requires GitHub account)