Определите пространственные характеристики информации

Пространственный анализ в ГИС упрощает принятие решений во многих сферах, от незначительных ежедневных задач бизнеса до реагирования на глобальные катастрофы. Сложно представить отдельного предпринимателя или крупнейшие отрасли промышленности, которые так или иначе бы не пользовались преимуществами ГИС-картирования. Пространственный анализ территории помогает определить ее целесообразность для определенных коммерческих целей, обнаружить изменения, отследить тенденции развития событий, оценить риски, предположить последствия и предотвратить ущерб. В то время как спутники снимают удаленные и труднодоступные регионы, программное обеспечение и методы пространственного анализа обеспечивают обработку данных со скоростью и точностью, которые не под силу ни одному специалисту.

Определение свойств класса пространственных объектов

В статье описываются особенности получения основных пространственных характеристик объектов координат, длин, площадей хранящихся в shape-файлах при использовании свободной ГИС QGIS. При написании использована версия QGIS 1. Технически, получить координаты, длины или площади пространственных объектов в современных ГИС достаточно просто.

Для описания качества пространственных данных могут рассматриваться различные элементы качества и различные поднаборы данных, с целью описания которых используются единицы качества данных. Единица качества данных - это совокупность области определения и элементов качества данных см. Рисунок 3 - Единица качества данных.

Пространственный анализ находится на пересечении Data Science и геоинформационных технологий, поэтому статья будет интересна как ГИС-специалистам так и специалистам Data Science. Геоинформационные системы ГИС раньше были инструментом для узкого круга специалистов, а сегодня стали важной частью многих отраслей и профессий. Драйвером этих изменений стала революция в области геоданных. Появление больших геоданных, включая высокоточные снимки Земной поверхности, данные с мобильных устройств, оснащенных GPS-приёмниками, и из социальных сетей создало потребность в новых мощных инструментах для их обработки и интерпретации. Статья содержит несколько тем: начнём с представления понятий анализа данных в пространственном контексте, затем перейдем к методам пространственного анализа и возможностям ГИСов в части их реализации. Геоаналитикам и экспертам в ГИС, возможно, будет интересно, как применить методы Data Science к анализу пространственных данных, а специалисты по данным найдут способы адаптации своих инструментов к пространственному анализу.