Краткое введение в ГИС | страница 52
•Chang, Kang-Tsung (2006): Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. (ISBN 0070658986)
•DeMers, Michael N. (2005): Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. (ISBN 9814126195)
Веб-сайты:
http://www.manifold.net/doc/transform_border_buffers.htm
Руководство Пользователя QGIS также содержит более подробную информацию о векторном пространственном анализе с помощью инструментов QGIS.
В следующем разделе мы подробнее рассмотрим интерполяцию в качестве примера пространственного анализа, связанного с использованием растровых данных.
Часть 10: Пространственный анализ растровых данных: интерполяция
Ключевые слова: Точечные данные, метод интерполяции, IDW (Обратное Взвешенное Расстояние), TIN (Нерегулярная Триангуляционная Сеть)
Пространственный анализ — это произведение вычислительных операций над геоданными с целью извлечения из них дополнительной информации. Обычно пространственный анализ выполняется в ГИС-приложениях. ГИС-приложения имеют специализированные инструменты пространственного анализа для статистики объектов (например, определяет, из скольких вершин состоит полилиния) или для геообработки (например, интерполяция). Используемые инструменты зависят от области применения. Специалисты, занятые в сфере водопользования и гидрологии, больше заинтересованы в анализе рельефа с целью моделирования водного стока. Экологи используют аналитические функции, помогающие выявить взаимоотношения между территориями дикой природы и освоенными областями. Каждый пользователь сам определяет используемые инструменты в зависимости от того, какие проблемы ему нужно решить.
Использование известных значений той или иной величины в определенных точках для оценки неизвестных значений в неизвестных точках называется пространственной интерполяцией. Например, создавая карту температур какой-либо страны, Вы не найдете достаточно метеостанций, равномерно распределенных по ее территории. Пространственная интерполяция помогает оценить температуры на всей территории, используя существующие данные, взятые с метеостанций (см. Рисунок 87). Результат такой интерполяции часто называют статистической поверхностью. Модели рельефа, карты осадков и накопления снега, а также карты плотности населения — вот некоторые примеры результатов пространственной интерполяции.
