Osnovne analize in prikazi rastrov

Opozorilo

Vadnica je zastarela. Nova in posodobljena verzija je na voljo v Osnovne analize in prikazi rastrov (QGIS3)

Veliko raziskav ustvari rastrske podatke. Raster je mreža celic, imenovanih piksli, ki so jim pripisane vrednosti. Z matematičnimi operacijami lahko s temi vrednostmi naredimo osnovne in napredne analize. QGIS ima osnovna orodja za računanje z rastri vgrajena v orodju Raster Calculator. V tej vadnici bomo raziskali osnove orodja Raster Calculator oziroma rastrsko računalo in si ogledali možnosti oblikovanja rastrskih slojev.

Pregled naloge

Uporabili bomo podatke o gostoti prebivalcev in poiskali območja, kjer se je število prebivalcev med leti 1990 in 2000 močno spremenilo.

Česa se bomo še naučili

  • Izbiranja in nalaganja več podatkovnih slojev v QGIS-u naenkrat.

Pridobivanje podatkov

Uporabili bomo podatkovni sloj Gridded Population of the World (GPW) v3, ki so ga pripravili na Columbia University. Natančneje, poiskali bomo sloj Population Density Grid za celotno Zemljo za leti 1990 in 2000. Sloj je v zapisu ASCII.

Podatke poiščemo in jih prenesemo po naslednjem postopku.

  1. Odprite stran Population Density Grid, v3 download page. Izberite Data Attributes kot .ascii format, 1° resolution in 1990 year. Kliknite Download. Ustvarite lahko brezplačen uporabniški račun ali pa uporabite gumb Guest Download in takoj prenesete podatke. Ponovite postopek za podatke leta 2000 year.

../_images/1206.png

Na računalnik se bosta prenesli 2 datoteki ZIP.

Kopijo podatkov lahko poberete tudi neposredno s spodnjega naslova:

gl_gpwv3_pdens_90_ascii_one.zip

gl_gpwv3_pdens_00_ascii_one.zip

Vir podatkov [GPW3]

Postopek

  1. Odprite QGIS in izberite Layer ‣ Add Raster Layer….

../_images/2172.png
  1. Poiščite preneseni datoteki ZIP in obe izberite tako, da držite tipko Ctrl in ju kliknete. Na ta način lahko več datotek izberemo v enem samem koraku.

../_images/3109.png
  1. V vsaki datoteki ZIP sta 2 rastrski datoteki. Oznaka a v imenu pomeni, da je bilo število prebivalcev prilagojeno skupnemu številu, ki ga beležijo Združeni narodi. V nalogi bomo uporabili prilagojene sloje. Izberite sloj glds00ag60.asc in kliknite gumb OK.

../_images/472.png
  1. Podatkovni sloj nima definirane projekcije CRS. Ker gre za raster v geografskih širinah in dolžinah (lat/long), izberite EPSG:4326.

../_images/566.png
  1. Ker smo izbrali dve datoteki, bomo podobno pogovorno okno videli tudi pri drugi. Postopek ponovite za sloj glds90ag60.asc.

../_images/663.png
  1. Še enkrat kot CRS izberite EPSG:4326.

../_images/762.png
  1. Oba rastra se bosta naložila in prikazala v QGIS-u. Rastra sta prikazana s sivo barvno lestvico, pri čemer temnejše barve predstavljajo manjše in svetlejše višje vrednosti.

../_images/860.png
  1. Vsak piksel, to je celica v mreži, ima svojo vrednost, ki predstavlja gostoto prebivalstva v tisti celici. Kliknite gumb Identify Features in kliknite kamorkoli na raster. Videli boste vrednost v tej celici.

../_images/959.png
  1. Da bi laže razumeli vzorce poselitve, je potrebno prikazani sloj primerno oblikovati. Desno kliknite sloj in izberite Properties. Sloj lahko tudi dvakrat kliknete in pojavilo se bo isto pogovorno okno.

../_images/1067.png
  1. Na zavihku Style spremenite Render type v Singleband pseudocolor. Nato kliknite Classify v delu Generate a new color map. Izberite bravno lestvico YlOrRd. V različnih barvah se bo prikazalo 5 razredov. Kliknite OK.

../_images/11106.png
  1. V delovnem oknu QGIS-a bo raster prikazan v barvah (tako imenovani heatmap), Ponovite postopek za drugi raster.

../_images/1268.png
  1. Poiskati želimo območja z največjo spremembo gostote populacije med leti 1990 in 2000. Poiskati moramo razliko vrednosti med posameznimi celicami mreže pri obeh datumih. Izberite Raster ‣ Raster calculator.

../_images/1365.png
  1. V delu Raster bands lahko sloje izberete tako, da jih dvokliknete. Sloji se imenujemo po imenu rastra z dodatkom @ in številke kanala. Ker imata oba rastra samo po en kanal, vidimo samo eno oznako za posameznega. V rastrskem računalu vpišemo formulo in tako s celicami izvedemo enostavne ali zapletene matematične operacije. V našem primeru želimo odšteti koncentracijo prebivalstva v letu 1990 od koncentracije v letu 2000. V polje Raster calculator expression vpišite formulo glds00ag60@1 - glds90ag60@1, izhodni sloj poimenujte pop_density_change_2000_1990.tif in izberite polje Add result to project. Kliknite OK.

../_images/1462.png
  1. Once the operation is complete, you will see the new layer load in QGIS.

../_images/1557.png
  1. Tudi v tem primeru sivinska skala ni uporabna, zato ustvarimo boljši prikaz. Desno kliknite sloj pop_density_change_2000_1990 in izberite Properties.

../_images/1654.png
  1. Sloj bomo oblikovali tako, da bodo vrednosti v posameznem območju imele enake barve. Preden se tega lotimo, si oglejmo lastnosti ustvarjenega rastra, ki jih dobimo na kartici Metadata. Zapomnimo si največjo in najmanjšo vrednost.

../_images/1751.png
  1. Premaknite se na zavihek Style. Izberite Singleband pseudocolor kot Render type pod Band Rendering. Nastavite Color interpolation na Discrete. Kliknite gumb Add entry štirikrat, da ustvarite 4 razrede. Za vsak vnos je potrebno spremeniti razpon vrednosti. Pri diskretni barvni lestvici so vse vrednosti manjše od dane prikazane v tej barvi. Ker je najmanjša vrednost v podatkih malo nad -2000, izberemo za prvo vrednost -2000. Ta bo predstavljala območje brez podatkov. Ponovite postopek za ostale vrednosti in kliknite OK. Meje so -10, 10 in 6000, kategorije pa negativno, nevtralno in pozitivno.

../_images/1848.png
  1. Prikaz je veliko bolj učinkovit in hitro lahko opazimo območja negativnih in pozitivnih sprememb gostote prebivalstva. Kliknite gumb Zoom In in zoomirajte na območje Evrope.

../_images/1939.png
  1. Kliknite gumb Identify in preglejte, ali barvni prikazi ustrezajo razlikam oziroma pravilom prikaza.

../_images/2034.png
  1. Nadaljujmo analizo in poiščimo samo območja z negativnimi spremembami gostote prebivalstva. Odprite Raster ‣ Raster calculator.

../_images/2173.png
  1. Vnesite spodnjo enačbo v ustrezno polje. S spodnjim izrazom pikslom, ki ustrezajo kriteriju, priredimo vrednost 1 ostalim pa 0. Območja, kjer so spremembe negativne bodo označena z 1, ostala pa bodo imela oznako 0. Izhodni sloj poimenujte negative_pop_change_2000_1990 in označite polje Add result to project. Kliknite OK.

pop_density_change_2000_1990@1 < -10
../_images/2233.png
  1. Ko se nov sloj prikaže, ga desno kliknite in izberite Properties. Na zavihku Transparency vpišite 0 v polje Additional no data value. S to nastavitvijo bodo polja z vrednostjo 0 postala prosojna. Kliknite OK.

../_images/2330.png
  1. Piksli z negativno vrednostjo postanejo sivi.

../_images/2429.png

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