Analiza prekrivanja po več kriterijih (QGIS3)¶
Večkriterijska ponderirana analiza je postopek dodeljevanja območij na podlagi različnih lastnosti, ki jih morajo imeti izbrana območja. Čeprav je to običajna operacija GIS, jo je najbolje izvesti v rastrskem prostoru z uporabo pristopa, ki temelji na mreži.
Opomba
Vektorsko in rastrsko prekrivanje
You can do the overlay analysis on vector layers using geoprocessing tools such as buffer, dissolve, difference and intersection. This method is ideal if you wanted to find a binary suitable/non-suitable answer and you are working with a handful of layers. You can review our video tutorial on Locating A New Bicycle Parking Station using Multicriteria Overlay Analysis for a step-by-step guideon this approach.
Delo v rastrskem prostoru vam omogoča razvrstitev primernosti - ne le najprimernejše lokacije. Omogoča tudi enostavno združevanje poljubnega števila vhodnih slojev in dodeljevanje različnih uteži posameznim merilom. Na splošno je to najprimernejši pristop za ugotavljanje primernosti lokacije.
V tem učbeniku je predstavljen tipičen potek dela za izvedbo analize primernosti lokacije - pretvorba izvornih vektorskih podatkov v ustrezne rastre, njihova ponovna razvrstitev in izvajanje matematičnih operacij.
Pregled naloge¶
V tem učbeniku bomo opredelili primerna področja za razvoj, in sicer
Blizu cest in
Stran od vodnih teles in
Ne na zaščitenem območju.
Pridobivanje podatkov¶
Uporabili bomo vektorske podatkovne sloje iz OpenStreetMap (OSM). OSM je globalna podatkovna zbirka prosto dostopnih osnovnih kartografskih podatkov. Geofabrik zagotavlja dnevno posodobljene shapefile podatkovnih nizov OpenStreetMap.
Uporabili bomo podatkovne sloje OSM za zvezno državo Assam v Indiji. Preneseni so bili Geofabrik India shapefiles, prirezani na državno mejo in zapakirani v eno datoteko GeoPackage. Kopijo geopaketa lahko prenesete s spodnje povezave:
Vir podatkov: [GEOFABRIK]
Postopek¶
V brskalniku QGIS poiščite preneseno datoteko
assam.gpkg
. Razširite jo in povlecite vsakega od petih posameznih podatkovnih slojev na platno zemljevida. Na plošči Layers boste videli naložene slojeboundary
,roads
,protected_regions
,water_polygons
inwater_polylines
.
First step in the overlay analysis, is to convert each data layer to raster. An important consideration is that all rasters must be of the same extent. We will use the
boundary
layer as the extent for all the rasters. Go to . Search for and locate the algorithm. Double-click to launch it.
V pogovornem oknu Rasterize (vector to raster) izberite
roads
kot Input layer. Ustvariti želimo izhodni raster, v katerem so vrednosti pikslov 1, če je cesta, in 0, če ceste ni. Vnesite1
kot A fixed value to burn. Vhodni sloji so v projiciranem sistemu CRS, katerega enota so metri. IzberiteGeoferenced units
kot Output raster size units Nastavili bomo ločljivost izhodnega rastra na 15 metrov. Izberite15
kot Width/Horizontal resolution in Height/Vertical resolution. Nato kliknite gumb … poleg Output extent in za Use extent for izberiteboundary
.
Scroll down further and click the arrow button in the Assign a specific nodata value to output bands.
That field should now be set to
Not set
. This is important because when raster calculator (which we will use later) encounters a pixel with nodata value in any layer, it sets the output to nodata as well, resulting is wrong output.
Scroll down to find the Advanced Parameters and select the profile
High Compression
to apply the compression. This will generate the compressed raster file of smaller size after running the tool. Applying lossless compression is highly recommended while working with raster data.
Set the Rasterized output raster as
raster_roads.tif
and click Run.
Ko se obdelava konča, se na plošči raster_roads naloži nov sloj Layers. Privzeto oblikovanje bo prikazalo piksle s cestami kot bele, druge pa kot črne. Tudi druge 4 vektorske plasti želimo pretvoriti v rastre. Namesto da bi algoritem za rasterizacijo izvajali enega za drugim, lahko uporabimo vgrajeno funkcionalnost paketne obdelave in jih pretvorimo vse naenkrat. Za več informacij o paketni obdelavi glejte Batch Processing using Processing Framework (QGIS3) tutorial. Z desno tipko miške kliknite algoritem
Rasterize (vector to raster)
in izberite Execute as Batch Process.
V pogovornem oknu Batch Processing kliknite gumb … v prvi vrstici stolpca Input layer. Izberite sloje
boundary
,protected_regions
,water_polygons
inwater_polylines
ter kliknite OK.
Opomba
This Advanced Parameters option is not available while executing the algorithm in batch mode. You will have to repeat the steps above for all the layer and skip steps 8 to 12 for applying compression on all the Rasterized outputs.
Parametre izpolnite z enakimi vrednostmi, kot smo jih uporabili v sloju cest. Po izpolnitvi prve vrstice parametra uporabite gumb
, da dodate enako vrednost za vse plasti.
V zadnjem stolpcu Rasterized kliknite gumb … v prvi vrstici. Kot kot Autofill mode izberite
Fill with parameter values
in Parameter to use izberiteInput layer
. Kliknite OK.
Poiščite mapo v računalniku in sloj poimenujte
raster_
. Vmesnik za paketno obdelavo bo samodejno dopolnil ime z imenom sloja in izpolnil vse vrstice. Prepričajte se, da je polje Load layers on completion označeno, in kliknite OK.
Ko se obdelava konča, se na plošči Layers naložijo 4 novi rastrski sloji. Opazili boste, da imamo 2 sloja, povezana z vodo - oba predstavljata vodo. Lahko ju združimo in tako dobimo en sam sloj, ki predstavlja vodna območja v regiji. Poiščite in poiščite algoritem v orodjarni Processing Toolbox. Z dvoklikom ga zaženite.
Select
raster_water_polygons
andraster_water_polylines
layers using … button as Input Layers. Enter the following expression using ε button. Keep all the other options as default and save the output layer with the nameraster_water_merged.tif
and click Run.
"raster_water_polygons@1" + "raster_water_polylines@1"![]()
Tako združen raster bo imel piksle z vrednostjo 1 za vsa območja z vodo. Opazili pa boste, da je na nekaterih območjih obstajal tako poligon z vodo kot poligon z vodo. Ta območja bodo imela piksle z vrednostjo 2, kar ni pravilno. To lahko popravimo s preprostim izrazom. Ponovno odprite algoritem
.
Select
raster_water_merged
layer using … button as an Input Layer. Enter the following expression using ε button. Keep all the other options as default and save the output layer with the nameraster_water.tif
and click Run.
"raster_water_merged@1" > 0![]()
Nastali sloj
raster_water
ima zdaj piksle samo z vrednostmi 0 in 1.
Zdaj, ko imamo plasti, ki predstavljajo piksle cest in vode, lahko ustvarimo rastre bližine. Ti so znani tudi kot evklidske razdalje - vsaka piksla v izhodnem rastru predstavlja razdaljo do najbližjega piksla v vhodnem rastru. Ta dobljeni raster lahko nato uporabimo za določitev primernih območij, ki so v določeni razdalji od vhodnega. Poiščite in najdite algoritem
. Z dvojnim klikom ga zaženite.
In the Proximity (Raster Distance) dialog, select
raster_roads
as the Input layer. ChooseGeoreferenced coordinates
as the Distance units. As the input layers are in a projected CRS with meters as the units, enter5000
(5 kilometers) as the Maximum distance to be generated. Make sure the Nodata value to use for the destination proximity raster value isNot set
.
You can expand the Advanced Parameters and select the profile
High Compression
to apply the compression. Name the output file asroads_proximity.tif
and click Run.
Opomba
It may take upto 15 minutes for this process to run. It is a computationaly intensive algorithm that needs to compute distance for each pixel of the input raster and our input contains over 1 billion pixels.
Po končani obdelavi bo na ploščo Layers dodan nov sloj
roads_proximity
. Za boljšo vizualizacijo spremenimo privzeto oblikovanje. Kliknite gumb Open the Layer Styling panel na plošči Layers. Vrednost Max spremenite na5000
v razdelku Color gradient.
Ponovite algoritem Proximity (Raster Distance) za sloj
raster_water
z enakimi parametri in poimenujte rezultatwater_proximity.tif
.
Po končani obdelavi lahko uporabite podobno oblikovanje kot prej, da si bolje predstavite rezultate. Če kliknete po dobljenem rastru, boste videli, da gre za kontinuiteto vrednosti od 0 do 5000. Če želimo ta raster uporabiti v analizi prekrivanja , ga moramo najprej ponovno razvrstiti, da ustvarimo diskretne vrednosti. Ponovno odprite algoritem
.
Pikslom, ki so v bližini cest, želimo dodeliti višje število točk. Zato uporabimo naslednjo shemo.
0-1000m -> 100
1000-5000m -> 50
>5000m -> 10
Select
roads_proximity
layer using … button as an Input Layer. Enter the following expression hat applies the above criteria on the input. Keep all the other options as default and save the output layer with the nameroads_reclass.tif
and click Run.100*("roads_proximity@1"<=1000) + 50*("roads_proximity@1">1000)*("roads_proximity@1"<=5000) + 10*("roads_proximity@1">5000)
Ko se postopek preklasifikacije konča, se na ploščo Layers doda nov sloj
roads_reclass
. Ta sloj ima samo tri različne vrednosti, 10, 50 in 100, ki označujejo relativno primernost pikslov glede na oddaljenost od cest. Ponovno odprite algoritem .
Ponovite postopek ponovnega razvrščanja za sloj
water_proximity
. Tu bo shema obratna, saj bodo piksli, ki so bolj oddaljeni od vode, imeli višje število točk.
0-1000m -> 10
1000 -5000m -> 50
>5000m -> 100
Select
water_proximity
layer using … button as an Input Layer. Enter the following expression hat applies the above criteria on the input. Keep all the other options as default and save the output layer with the namewater_reclass.tif
and click Run.100*("water_proximity@1">5000) + 50*("water_proximity@1">1000)*("water_proximity@1"<=5000) + 10*("water_proximity@1"<1000)
Now we are ready to do the final overlay analysis. Recall that our criteria for determining suitability is as follows - close to roads, away from water and not in a protected region. Open
.Selectroads_reclass
,water_reclass
,raster_protected_regions
andraster_boundary
layers using … button as Input Layers. Use ε button to enter the following expression that applies these criteria. Note that we are multiplying the result withraster_boundary@1
at the end to discard pixel values outside of the state boundary. Keep other parameters as default. Name the outputoverlay.tif
and click Run.
("roads_reclass@1" + "water_reclass@1")*("raster_protected_regions@1" != 1 )*"raster_boundary@1"![]()
Opomba
V tem primeru dajemo enako težo bližini ceste in vode. V resničnem življenju imate lahko več meril z različno pomembnostjo. To lahko simulirate tako, da v zgornjem izrazu pomnožite rastre z ustreznimi tehtnicami. Če je na primer bližina cest dvakrat pomembnejša od bližine vode, lahko raster roads_reclass
v zgornjem izrazu pomnožite z 2
.
Ko se obdelava konča, se nastali rastrski
pregled
doda na ploščo Layers`. Vrednosti pikslov v tem rastru se gibljejo od 0 do 200 - pri čemer je 0 najmanj primerno, 200 pa najbolj primerno območje za razvoj. Kliknite gumb Open the Layer Styling panel na plošči Layers.
Izberite izrisovalnik
singleband_pseudocolor
in barvno rampoSpectral
. Kliknite Classify, da uporabite barvno lestvic za raster.
Kliknite privzete vrednosti oznak poleg vsake barve in vnesite ustrezne oznake. Oznake se bodo pojavile tudi kot legenda pod slojem
overlay
.
Rastrski sloji so pravokotne mreže. Želimo skriti piksle zunaj državne meje. To lahko preprosto dosežemo tako, da na vektorski mejni sloj uporabimo izris Inverted Polygons`. Na plošči Layers se pomaknite navzdol in poiščite plast
boundary
. Kot upodabljajoči element izberiteInverted Polygons
, druge možnosti pa pustite privzete.
Da se učinek upodobitve prikaže, mora biti na vrhu kazala vsebine. Z desno tipko miške kliknite sloj
boundary
in izberite Move to Top.
Preverite sloj in karta se bo posodobila, tako da bo prikazan raster
overlay
, prirezan na slojboundary
. To je končni rezultat, ki prikazuje območja v državi, ki so primerna za razvoj.
If you want to give feedback or share your experience with this tutorial, please comment below. (requires GitHub account)