Suite

Interpolation des données xyz

Interpolation des données xyz


Les données nous ont été fournies dans un ÉNORME fichier .xyz, qui a été divisé en plusieurs fichiers CSV. Lorsque je télécharge le fichier CSV, puis crée le fichier de forme en "enregistrer sous", tout va bien. Lorsque je vais dans Raster, puis Interpolation, le calque résultant apparaît incomplet, comme s'il n'avait pas été traité. - Image ci-dessous…

La question est : est-il incomplet en raison d'un manque de "puissance de la machine" (très douteux) ou d'un problème de données (douteux, car il semble correct dans le CSV) ou est-ce une limitation de QGIS ? Existe-t-il un moyen plus simple de télécharger les énormes fichiers plutôt que de les diviser et de risquer une erreur de données ?


Vos données semblent être espacées de manière égale, je suggère donc de les charger en tant que fichier XYZ Raster. Vous devez respecter l'ordre de tri attendu : http://www.gdal.org/frmt_xyz.html

Si qgis échoue sur la taille du fichier, essayez de faire la conversion avec GDAL pur. Il donne de meilleurs messages d'erreur et économise la précieuse RAM dont l'interface graphique QGIS a besoin.


Le motif régulier de l'image me fait soupçonner que vous avez mal chargé les données. Je ne sais pas comment vous avez chargé les CSV. En supposant que chaque CSV est un tableau à trois colonnes avec un en-tête, j'essaierais de le charger à l'aide de Layer → Add Delimited Text Layer. Assurez-vous que le résultat de cette couche de points s'affiche sous forme de points avec des profondeurs d'eau plausibles dans la table attributaire. Si c'est le cas, testez l'interpolation sur cette couche (ce que, d'ailleurs, vous pouvez faire sans l'enregistrer d'abord dans le fichier de formes).

Si cela ne fonctionne pas, d'autres précisions seraient utiles. Dans l'ordre où ces opérations seraient effectuées :

  1. À quoi ressemble un extrait (premières lignes) du fichier d'origine ?
  2. Chaque CSV n'est-il qu'une partition horizontale du fichier d'origine ? Un extrait de l'un serait également utile ici.
  3. Comment as-tu chargé les CSV ? C'est-à-dire, avez-vous simplement ajouté un calque vectoriel ou avez-vous ajouté un calque de texte délimité ?
  4. À quoi ressemble la couche de points ? C'est-à-dire qu'une image de l'entrée du processus d'interpolation, et pas seulement du résultat, serait également utile.

Interpolation de données xyz - Systèmes d'Information Géographique

Des méthodes statistiques multivariées telles que l'analyse en composantes principales (ACP) et l'analyse factorielle (FA) ont été appliquées aux données spectrales de masse pour extraire des informations de meilleure qualité à partir des intensités ioniques dans le spectre de masse. Cela conduit souvent à une meilleure qualité d'image dans l'analyse d'image résultante des principaux composants ou facteurs. Cet article présente une seconde approche statistique multivariée en examinant les statistiques spatiales des données d'images bidimensionnelles. L'information géographique est analysée à l'aide de méthodes statistiques spatiales bidimensionnelles et tridimensionnelles axées sur l'interpolation des distributions spatiales. Des méthodes telles que le krigeage et la pondération de la distance au carré inverse sont souvent utilisées pour développer des distributions spatiales de caractéristiques de surface communes réparties sur des distances géographiques de mètres, kilomètres, miles, etc. Les statistiques géospatiales n'ont pas été largement appliquées aux distributions chimiques spatiales de dimensions microscopiques. Dans cet article, nous comparons le krigeage ordinaire et la pondération par distance au carré inverse pour l'analyse des données d'image ToF SIMS. En éliminant sélectivement les pixels de l'image d'origine, nous évaluons la précision des images reconstruites de 50 à 0,5% de l'ensemble de données d'origine. Une reconstruction d'image précise à partir de petits ensembles de données peut accélérer la collecte et l'analyse d'images ToF SIMS, un avantage potentiel pour l'analyse ToF SIMS en ligne.


Méthodes d'interpolation pour les données d'échantillon dispersées : précision, modèles spatiaux, temps de traitement

Les routines d'interpolation basées sur les polynômes, les splines, la triangulation linéaire, la proximité, la pondération de distance et le krigeage sont testées sur leur efficacité à visualiser les modèles spatiaux. Des implémentations dans des progiciels couramment disponibles sont utilisées afin de produire des recommandations pratiques sur l'application des technologies de l'information actuelles. Deux ensembles de données de variables physiques contenant des valeurs de points d'échantillonnage irrégulièrement distribuées sont utilisés comme données d'entrée. La précision des valeurs prédites aux points non visités, la préservation de modèles spatiaux distincts (établis à partir des tâches d'utilisation de la carte) et le temps de traitement sont utilisés comme critères pour déterminer les mérites des diverses méthodes d'interpolation. Il a été constaté que des interpolations très précises ne produisent pas toujours des modèles spatiaux réalistes. L'efficacité des méthodes de pondération de distance et de krigeage dépend largement du nombre de voisins utilisés. Pour les données changeant graduellement et brusquement, la réalité géographique a été visualisée de la manière la plus satisfaisante avec la pondération de distance inverse au carré (w=d -2 ) utilisant respectivement peu (quatre à huit) et plusieurs (16 à 24) voisins.


Après tout, qu'est-ce que interpolation? Eh bien bonne question. L'interpolation est décrite comme le nom d'algorithmes qui lissent une entrée donnée de données, par ex. points (à n dimensions). Plus simple il y a des points recherchés entre les points pour un donné valeur d'interpolation. Tout d'abord, il est nécessaire de donner une base aux points afin de savoir clairement où les points sont recherchés entre les deux. Après cela, un algorithme spécifique pour l'interpolation doit être choisi. Il existe différents types d'algorithmes d'interpolation, chacun pour une application spécifique. La plus connue est l'interpolation linéaire qui donne pour une valeur un point sur une ligne qui croise deux points d'entrée.

La formule pour l'interpolation linéaire (2D ici) est la suivante (simplement mathématique) : $ y = y_ <0>+ (value - x_ <0>) * frac - y_ <0>> - x_<0>> $ avec la valeur $ in mathbb coin 0 <= valeur <= 1 $

Après tout, avec cette formule, il est possible d'appliquer une interpolation sur les sommets de l'algorithme des cubes en marche qui nécessite les règles suivantes.

  1. Les voxels doivent avoir une valeur flottante au lieu d'une valeur binaire.
  2. La valeur des voxels ne doit être qu'entre zéro et un
  3. Il doit y avoir une valeur limite à déclarer qui décrit si un voxel est censé être en superficie.

En regardant le blog, la valeur limite est appelée la valeur de surface iso. Cette valeur décrit comme expliqué si un voxel est supposé être dans la surface afin d'acquérir le croisement de bord. Ceci est important à savoir car sans cela, vous ne sauriez pas où même un calcul de croisement de bords est nécessaire.

L'interpolation se fait sur chaque coordonnée de la position des deux voxels où se trouve et le sommet de l'arête de croisement. La mise en œuvre est assez simple et ressemble à ceci (extrait d'ici):


Technologie spatiale et archéologie

  • Auteur : David Wheatley, Mark Gillings
  • Editeur : CRC Presse
  • Date de sortie : 2013-02-05
  • Nombre total de pages : 269
  • ISBN : 9780748402083

Résumé : Les systèmes d'information géographique (SIG) et les technologies spatiales associées ont un rôle nouveau et puissant à jouer dans l'interprétation archéologique. En commençant par une approche conceptuelle de la représentation de l'espace adoptée par les SIG, ce livre examine les bases de données spatiales l'acquisition et la compilation de données la compilation analytique de données l'analytique .


Interpolation de données xyz - Systèmes d'Information Géographique

Grégory Yetman
Uwe Deichmann
Déborah Balk

L'intégration des données des sciences sociales et naturelles fait partie de la mission du CIESIN d'aider les scientifiques, les décideurs et le public à mieux comprendre leur monde en mutation. Les informations sur la population humaine mondiale sont collectées par des unités administratives peu adaptées à l'intégration avec les données des sciences naturelles, qui sont souvent collectées sur une grille. Le CIESIN, l'Institut international de recherche sur les politiques alimentaires et le World Resources Institute ont collecté des données administratives et démographiques infranationales et ont produit une grille de la population mondiale à une résolution de 2,5 minutes d'arc. Cet article présente le produit quadrillé aborde les problèmes conceptuels, méthodologiques et techniques dans la production de la grille et discute des problèmes de qualité des données d'entrée.

Les informations démographiques sont souvent fournies sur une base nationale, mais les études environnementales mondiales et autres études interdisciplinaires nécessitent généralement des données référencées par des coordonnées géographiques, telles que la latitude et la longitude, plutôt que par des unités politiques ou administratives. Au cours d'un atelier de 1994 sur la démographie mondiale, un consensus s'est dégagé sur le fait qu'une base de données mondiale cohérente des totaux de population au format raster serait utile pour une étude interdisciplinaire. Ce consensus a abouti au développement de la première version de Gridded Population of the World, qui a été publiée en 1995 (Tobler et al., 1995).

La version 2 de l'ensemble de données Gridded Population of the World (GPW) a été développée par le Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), l'Institut international de recherche sur les politiques alimentaires (IFPRI) et le World Resources Institute (WRI) pour aider dans l'intégration des données des sciences sociales et naturelles. Dans les deux versions de GPW, la distribution de la population humaine est convertie à partir d'unités nationales ou infranationales en une série de grilles quadrilatérales géoréférencées. La version 2 de GPW utilise des données d'entrée améliorées et une méthodologie de maillage révisée pour produire une grille globale de la distribution de la population humaine à une résolution de 2,5 minutes d'arc. Une image projetée à résolution réduite du produit GPW final est illustrée à la figure 1.

Figure 1. Densité de la population mondiale, données ajustées de 1995.
Des images détaillées et les données de GPW version 2 sont disponibles sur :
http://sedac.ciesin.org/plue/gpw

  • Obtenez des limites administratives numériques et des données démographiques.
  • Rapprocher les frontières avec les pays voisins et améliorer les côtes si nécessaire.
  • Estimer la population de 1990 et 1995 par circonscription administrative (P90 et P95) et ajouter les données de population à la carte administrative numérique.
  • Calculer un facteur d'ajustement au niveau national en comparant les estimations de la population et l'estimation de la population totale des Nations Unies Populations Prospects (Nations Unies, 1999).
  • Créez d'autres estimations de population pour 1990 et 1995 (P90A et P95A) en appliquant le facteur d'ajustement calculé à l'étape 4 à chaque unité administrative afin que le total national corresponde à l'estimation des Nations Unies pour les Perspectives de la population mondiale.
  • Superposez une carte numérique des lacs et des zones couvertes de glace et définissez l'estimation de la population pour ces zones à zéro.
  • Calculez les densités de population (maintenant nettes des zones de lacs et de glace) pour chaque unité administrative en kilomètres carrés.
  • Union une grille de format vectoriel vide (résille) à une résolution de 2,5 minutes d'arc avec les données administratives d'entrée.
  • Calculez la superficie en kilomètres carrés de chaque polygone de la couverture « unie » et multipliez cette superficie par la densité de population de l'unité administrative correspondante pour obtenir une estimation de la population pour chaque polygone de chevauchement.
  • Agréger les quatre estimations de population et la superficie en kilomètres carrés pour tous les polygones de chevauchement qui appartiennent à une cellule de grille donnée et relier ces totaux de cellules de grille à la grille régulière d'origine (résille).
  • Convertissez ce résultat en cinq grilles raster : une pour la population en 1990 et 1995, ajustée et non ajustée, et une pour la superficie terrestre.

Les ensembles de données du Système d'information géographique (SIG) des unités de déclaration administratives ou statistiques sont produits par des agences nationales de statistiques et de cartographie, des projets de recherche et des fournisseurs de données commerciaux. Les données pour GPW ont été obtenues auprès de plus de 40 fournisseurs différents. Des données améliorées pour l'Afrique, l'Asie et l'Amérique latine ont été obtenues à partir de sources non commerciales. Des ensembles de données de limites supplémentaires - pour l'Europe, le Canada, l'Australie/Nouvelle-Zélande, l'Inde, la Malaisie et les nouveaux États indépendants de l'ex-Union soviétique - ont été obtenus auprès de fournisseurs de données commerciaux. Les sources de données sur les limites de chaque pays sont disponibles dans le cadre du service Web GPW (voir la partie documentation du service disponible sur : http://sedac.ciesin.org/plue/gpw/ pour plus de détails).

Au total, nous avons assemblé les limites de plus de 125 000 unités administratives, environ 60 000 de ces unités étant des secteurs de recensement aux États-Unis. Même sans les informations très détaillées pour les États-Unis, cependant, la base de données offre une résolution nettement plus élevée que la version précédente de GPW, qui était basée sur environ 15 000 unités. La résolution spatiale des données de frontière varie selon les pays. Un résumé des niveaux administratifs obtenus est présenté dans le tableau 1.

Tableau 1. Résumé des niveaux administratifs
Niveau administratif La fréquence Pourcentage cumulatif Équivalent américain
0 47 22.2 Nation
1 68 51.8 État
2 88 91.4 comté
3 18 99.6 Tract
4 1 100.0 Bloquer
Total 222 100.0

Prétraitement des données sources

Pour assurer la cohérence aux frontières internationales, la plupart des frontières nationales dans les données sources ont été remplacées par les frontières politiques de la carte numérique du monde (DCW) (NIMA, 1993). Lorsque le DCW contient des côtes plus détaillées, les côtes des données des limites administratives ont également été remplacées par les données du DCW. Bien qu'elles ne soient pas parfaites, les données DCW sont le modèle le plus largement utilisé pour les études SIG mondiales et continentales. Les exceptions où les frontières internationales n'ont pas été remplacées comprennent des parties de l'Europe et de l'Amérique du Nord, qui avaient déjà des frontières internationales correspondantes, et tous les pays pour lesquels les frontières ont changé depuis la publication du DCW.

Les estimations de population pour les unités administratives ont été ajustées pour correspondre aux deux années de référence (1990 et 1995) à l'aide de techniques démographiques standard. Des facteurs d'ajustement ont également été calculés sur la base de la différence entre les totaux de population au niveau national provenant du recensement ou d'autres sources de données et les chiffres de population nationaux estimés publiés par les Nations Unies (ONU) dans Populations Prospects (Nations Unies, 1999). Ce facteur d'ajustement a été utilisé dans le traitement de maillage pour dériver des grilles qui correspondent aux totaux de population de l'ONU.

Problèmes liés à la collecte et à l'utilisation des données sources

Le maillage des données administratives sources est avantageux pour un certain nombre d'utilisations (par exemple, la modélisation, l'intégration avec des données recueillies sur différentes unités). Cependant, fournir des données de population sur une grille est aussi le seul moyen par lequel toutes les données recueillies pourraient être distribuées librement à des fins scientifiques. Un ensemble de données sur les limites infranationales intégrées pour le monde, tel que celui développé pour GPW, serait un ensemble de données utile. Malheureusement, les restrictions du droit d'auteur du gouvernement et des fournisseurs commerciaux sur un certain nombre de sources de données d'entrée empêchent la distribution de cette collecte de données.

Comme pour tout ensemble de données mondiales collectées à partir de diverses sources, la qualité des estimations de population et des limites spatiales dans les données sources varie. Cette variabilité affecte la qualité des grilles finales en GPW. Bien que les estimations de population collectées pour GPW varient en qualité, les données collectées représentent les meilleures données disponibles qui pourraient être obtenues pour chaque pays. La méthodologie GPW est conçue de manière à ce que les mises à jour de chaque pays puissent être incorporées sans qu'il soit nécessaire de retraiter toutes les données. Cela permettra d'intégrer à l'avenir des estimations de population améliorées et des données sur les limites dans les mises à jour régulières prévues pour l'ensemble de données.

Dans les pays où il n'y a pas eu de recensement récent, les estimations de la population sont obsolètes (par exemple, l'Afghanistan, l'Albanie). Il en résulte une longue période d'extrapolation pour estimer la population dans les années de référence, ce qui augmente l'incertitude de l'estimation. Malheureusement, tant qu'un nouveau recensement n'est pas entrepris dans ces pays, il n'y a pas de remède simple à ce problème. De même, il n'y a pas de solution toute prête pour les pays qui n'avaient des estimations de population infranationales qu'à une date. Les taux de croissance au niveau national ont dû être utilisés pour produire les estimations infranationales de 1990 et 1995 pour ces pays. Du fait de l'utilisation d'estimations au niveau national, la variation infranationale de l'évolution de la population est masquée dans le produit final.

Lorsque des déplacements importants de population ont eu lieu depuis le dernier dénombrement, les estimations de population sont inexactes (par exemple, ex-Yougoslavie, Rwanda-Ouganda). Des précautions doivent être prises lorsque les données de ces zones sont utilisées pour l'analyse. Dans certains cas, les estimations de population obtenues auprès d'agences nationales ou autres varient considérablement de celles publiées par l'ONU (par exemple, la Somalie, le Paraguay). Les différences méthodologiques, les politiques politiques et le décalage entre l'estimation nationale et les estimations de l'ONU peuvent être responsables de ces variations. Les données ajustées pour correspondre aux estimations de l'ONU sont également fournies car les estimations de l'ONU reflètent souvent des ajustements des chiffres déclarés au niveau national pour compenser la sur-déclaration ou la sous-déclaration. Malheureusement, les estimations de l'ONU ne sont disponibles qu'au niveau national. La variation sous-nationale dans les grilles ajustées ne reflète pas les données ajustées fournies par l'ONU, toutes les unités administratives ont été ajustées uniformément.

Les données spatiales utilisées dans GPW sont également de qualité variable. De nombreux ensembles de données étaient de qualité incertaine en ce qui concerne la source des limites, l'échelle d'origine et le niveau de généralisation. Lorsque plusieurs ensembles de données étaient disponibles, nous avons toujours opté pour une résolution plus élevée (plus d'unités administratives), ce qui, pour une application globale, est considéré comme plus important qu'une précision de positionnement élevée. Dans certains cas, les limites spatiales ne correspondaient pas exactement aux unités administratives déclarées. Dans ces cas, nous avons dû faire preuve de jugement pour attribuer les totaux de population aux unités administratives numériques.

Les données d'entrée sur les limites des unités administratives et les totaux de population ont été utilisées pour produire des grilles raster indiquant le nombre estimé de personnes résidant dans chaque cellule de la grille. Contrairement aux efforts précédents, nous n'avons pas réparti la population au sein de chaque unité administrative - soit sur la base de la proximité des grandes villes, des infrastructures et d'autres facteurs influençant la répartition de la population (comme dans les ensembles de données Afrique, Asie et Russie) ou sur la base d'un lissage méthode qui suppose que les cellules de la grille proches des unités administratives à forte densité de population ont tendance à contenir plus de personnes que celles proches des unités à faible densité. La deuxième option a été mise en œuvre à l'aide d'un interpolation pycnophylactique lisse dans la version 1 de GPW (Tobler et al. 1995, 1997). Les nouvelles grilles raster sont donc similaires aux grilles non lissées de la version 1 de GPW. La taille des cellules pour les nouvelles grilles de population est de 2,5 minutes d'arc, soit environ 5 km à l'équateur. La figure 2 ci-dessous illustre la taille des cellules par rapport aux unités administratives de la République dominicaine. La cellule entourée en bleu est utilisée pour illustrer l'approche de maillage plus en détail, comme le montre la figure 3.

Figure 2. Taille des cellules de la grille par rapport aux limites administratives, République dominicaine.

Contrairement aux grilles non lissées de la version 1 de GPW, nous avons utilisé une approche de maillage différente pour cette mise à jour. Dans la version 1, une fonction de conversion de polygone en grille SIG standard a été utilisée. Cette fonction attribuait une cellule de grille à un polygone spécifique sur la base d'une règle de majorité simple. Cela présente un certain nombre d'inconvénients : les cellules de la grille qui contiennent des parties de plusieurs unités administratives sont affectées à une seule unité, et les unités qui sont plus petites que la taille de la cellule peuvent être perdues. Pour éviter ces problèmes, nous avons utilisé une répartition proportionnelle de la population des unités administratives aux cellules de la grille. Cela signifie que - en supposant des densités de population constantes dans une unité - si cinq pour cent d'une unité administrative se trouvent dans une cellule de grille donnée, cinq pour cent de la population de l'unité lui seront affectés. Cette méthode d'interpolation des données entre des unités de référence incompatibles est parfois appelée pondération surfacique.

  • Ce type de modèle ne nécessitait aucune donnée auxiliaire pour la répartition de la population.
  • Le modèle à variable unique peut être utilisé pour l'analyse avec d'autres ensembles de données non basés sur des données administratives sans soulever de préoccupations concernant les fausses corrélations ou conclusions (les deux sont indépendants).
  • Les variations de population à grande échelle sont moins importantes pour les études mondiales et régionales pour lesquelles la GPW est considérée comme appropriée.
  • L'utilisation d'un modèle simple de répartition de la population, dans lequel les hypothèses sont toutes connues, simplifie l'interprétation des résultats de l'analyse.

Figure 3. Détail de l'approche de maillage pour les cellules contenant des limites

Tableau 2. Schéma de pondération surfacique pour répartir la population sur plusieurs cellules de la grille
Nom de l'unité administrative Densité de l'unité d'administration
(personnes/km²)
Zone de chevauchement
(km²)
Pop estimations pour la cellule de la grille
Santiago Rodriguez 64.2 5.3 340
Santiago 246.5 2.2 543
San Juan 75.9 12.8 972
Total pour la cellule 91.3 20.3 1854

Étant donné que les plans d'eau plus grands peuvent fausser considérablement la densité de population réelle au sein des unités administratives, nous avons utilisé un masque (ou filtre) composé des plus grands lacs et des zones couvertes de glace dans le DCW. Nous avons mis en œuvre cette routine de maillage pour chaque pays individuellement et avons ensuite fusionné les grilles nationales pour produire des ensembles de données raster continentales et mondiales de dénombrements de population (nombre de personnes résidant dans chaque cellule de la grille). Des grilles de population pour 1990 et 1995 - à la fois non ajustées et ajustées pour correspondre aux estimations de l'ONU, sont disponibles pour les couvertures mondiale, continentale et nationale. De plus, les grilles de 2,5 minutes d'arc ont été agrégées pour produire des grilles plus grossières de haute qualité, à utiliser dans des applications, telles que la modélisation climatique, qui nécessitent des données agrégées à une cellule de grille de 0,5 ou 1,0 degré.

Étant donné que les grilles utilisent le système de référence latitude/longitude, la taille réelle d'une cellule de grille en kilomètres carrés varie en fonction de la latitude, avec une taille de cellule maximale d'environ 21 kilomètres carrés à l'équateur. Nous avons donc produit une cinquième grille qui montre la superficie totale des terres dans chaque cellule de la grille. Il s'agit en fait de la surface de maille nette des masses d'eau (lacs et glace ou océans). En divisant les grilles de dénombrements de population par la grille de superficie, on obtient des grilles de densité de population qui peuvent être utilisées pour la cartographie et l'analyse. La figure 4 montre une densité de population à une résolution de 2,5 minutes d'arc pour Haïti.

Figure 4. Densité de population pour Haïti à 2,5 minutes d'arc.

Pour les cellules de la grille dans les lacs ou les océans bordant les terres, la superficie de la cellule peut être considérablement plus petite que celle des cellules voisines qui sont complètement sur terre. Sur le plan cartographique, cela signifie que les cellules de la grille de densité de population seront complètement ombrées, même si seule une petite partie de la cellule est couverte de terre. Par exemple, la Figure 5 montre les cellules de la grille et les unités administratives pour une petite zone au nord d'Haïti, y compris l'Ile de la Tortue.

Figure 5. Densité de population et limites administratives pour une partie d'Haïti.

À titre d'exemple, la cellule au centre de la rangée supérieure a une valeur de superficie de seulement 0,97 km². Avec une densité de population de 286,7, 278 personnes sont affectées à cette cellule. La cellule immédiatement en dessous, avec une superficie de 20,14 et la même densité, contient environ 5774 personnes. Cette approche exagère ainsi la superficie d'un pays dans les affichages cartographiques (cependant, les cellules de grille avec de petites superficies peuvent être facilement masquées pour la cartographie en utilisant un seuil appliqué à la grille de superficie). Pourtant, les calculs utilisant ces grilles sont plus précis que les calculs utilisant une routine polygone à grille standard fournie par le SIG dans laquelle les cellules de grille situées dans les zones côtières seraient entièrement attribuées aux zones terrestres ou aquatiques.

Problèmes de méthodologie

L'hypothèse d'une distribution uniforme sur une unité administrative (comme discuté ci-dessus) n'est pas un modèle idéal de distribution de la population humaine. D'autres modèles, comme celui utilisé par Dobson et al. (1999) dans la création de la base de données Landscan, sont possibles cependant, elles nécessiteraient des données auxiliaires et les résultats n'auraient pas les avantages d'un modèle à variable unique. Il est possible de combiner les grilles de population GPW avec d'autres données, peut-être même un autre ensemble de données de population maillée, pour produire une surface de population combinée qui convient à une étude ou à une application particulière.

La résolution varie considérablement d'un pays à l'autre, ce qui se reflète dans les grilles fusionnées. Étant donné que l'algorithme de maillage est appliqué à des pays individuels et que les résultats sont additionnés pour produire les grilles globales, la mise à jour d'un ou de plusieurs pays est simple. Nous prévoyons de mettre à jour GPW sur une base périodique, ces mises à jour incluront toute amélioration des limites ou des estimations de population qui sont obtenues.

La production d'estimations de population pour deux dates complique la tâche d'appariement des estimations de population aux unités spatiales en raison des changements de limites au fil du temps. Un ensemble de limites a été utilisé pour les deux années de référence dans la version deux de GPW. Cela a donné lieu à plusieurs cas où la redistribution de la population a dû être effectuée en raison de changements de limites. Ce processus n'est pas trop complexe pour seulement deux dates. Cependant, à mesure que davantage d'estimations deviennent disponibles et que les données sont révisées, le suivi des changements et le maintien de la cohérence des liens entre les limites et les estimations de population deviennent à la fois une tâche cruciale et plus complexe.

La réalisation de grilles quadrilatérales plutôt que d'une grille à résolution uniforme peut compliquer l'utilisation des données pour certaines applications. Par exemple, l'intégration de GPW avec des données projetées nécessite que l'un des ensembles de données soit transformé afin qu'il corresponde (spatialement) aux autres ensembles de données utilisés. Si GPW est transformé, l'interpolation des valeurs de cellule de grille entre le tableau raster d'origine et la grille de sortie est requise. Cela peut introduire des erreurs dans les données d'attributs et affecter les totaux de population régionaux. La production de GPW sur une grille de surface égale ne supprimerait pas le besoin de transformation dans de nombreux cas, car il existe de nombreuses projections mondiales différentes, chacune avec ses propres avantages et inconvénients. Une grille géographique a été choisie, car il s'agit d'un système de coordonnées standard et facilement transformable.

Dobson, J. E., E. A. Bright, P. R. Coleman, R. C. Durfee et B. A. Worley, 2000. "Une base de données mondiale sur la population pour estimer la population à risque", Ingénierie photogrammétrique et télédétection, 66 (7).

[NIMA] National Imagery and Mapping Agency, 1993. Digital Chart of the World, téléchargé à partir de : Pennsylvania University Libraries (http://ortelius.maproom.psu.edu/dcw/).

Tobler, W., U. Deichmann, J. Gottsegen et K. Maloy (1995), The global Demoography project, Technical Report 95-6, National Center for Geographic Information and Analysis, Santa Barbara.

Tobler, W., U. Deichmann, J. Gottsegen et K. Maloy. 1997. "Population mondiale dans une grille de quadrilatères sphériques," International Journal of Population Geography, 3:203-225.

Nations Unies, 1999. World Population Prospects: The 1998 Revision. Volume 1 : Tableaux complets. NY : Nations Unies.


Mécanique de Labour et Traction 3(2+1)

Le système d'information géographique (SIG) est défini comme un système d'information qui est utilisé pour saisir, stocker, récupérer, manipuler, analyser et produire des données référencées géographiquement ou des données géospatiales, afin de soutenir la prise de décision pour la planification et la gestion de l'utilisation des terres, des ressources naturelles , environnement, transports, installations urbaines et autres documents administratifs.

(a) Une base de données étendue d'informations géographiques impliquant à la fois des données de position sur les caractéristiques du terrain et des données descriptives/non localisées sur ces caractéristiques à différents moments et

(b) Ensembles de programmes d'applications, qui permettent la saisie, l'évaluation, la manipulation, l'analyse et la communication des données

32.2. Composants du SIG

Le matériel est l'ordinateur sur lequel fonctionne un SIG. Aujourd'hui, les logiciels SIG s'exécutent sur un large éventail de types de matériel, des serveurs informatiques centralisés aux ordinateurs de bureau utilisés dans des configurations autonomes ou en réseau.

Le logiciel SIG fournit les fonctions et les outils nécessaires pour stocker, analyser et afficher des informations géographiques. Les principaux composants logiciels sont :

  • Outils de saisie et de manipulation d'informations géographiques

  • Un système de gestion de base de données

  • Outils qui prennent en charge les requêtes géographiques, l'analyse et la visualisation

  • Une interface utilisateur graphique (GUI) pour un accès facile aux outils

Les données sont probablement l'élément le plus important d'un SIG. Les données géographiques et les données tabulaires associées peuvent être collectées en interne ou achetées auprès d'un fournisseur de données commercial. Un SIG intégrera les données spatiales avec d'autres ressources de données et peut même utiliser un SGBD, utilisé par la plupart des organisations pour organiser et maintenir leurs données, afin de gérer les données spatiales.

La technologie SIG a une valeur limitée sans les personnes qui gèrent le système et élaborent des plans pour l'appliquer aux problèmes du monde réel. Les utilisateurs de SIG vont des spécialistes techniques qui conçoivent et entretiennent le système à ceux qui l'utilisent pour les aider à effectuer

Un SIG réussi fonctionne selon un plan bien conçu et des règles commerciales, qui sont les modèles et les pratiques d'exploitation propres à chaque organisation.

32.3. Avantages du SIG

Explorer les composantes géographiques et thématiques des données de manière holistique

Souligne les aspects géographiques d'une question de recherche

Intégration de données provenant de sources très disparates

Permet une grande variété de formes de visualisation

32.4. Inconvénients du SIG

La courbe d'apprentissage sur les logiciels SIG peut être longue

Affiche les relations spatiales mais ne fournit pas de solutions absolues

Origines des sciences de la Terre et de l'informatique. Les solutions peuvent ne pas être appropriées pour la recherche en sciences humaines

32.5. Variabilité spatiale des caractéristiques du sol

La caractérisation de la variabilité spatiale des caractéristiques physiques et chimiques du sol (par exemple, la texture du sol, la matière organique, la salinité, la teneur en eau, le compactage et la teneur en éléments nutritifs) est très importante pour la gestion des pratiques agricoles. La précision des déclarations qui peuvent être faites sur les propriétés du sol à n'importe quel endroit dépend largement de la quantité de variation dans la zone échantillonnée. À mesure que l'hétérogénéité des sols augmente, la précision des déclarations sur leurs propriétés, leur comportement et leurs performances d'utilisation des terres diminue.

La variabilité spatiale des variables du sol est généralement le résultat de processus complexes fonctionnant en même temps et sur de longues périodes de temps, plutôt que l'effet d'une seule réalisation d'un seul facteur. Expliquer la variation des variables du sol n'a jamais été une tâche facile. De nombreuses variables du sol varient non seulement horizontalement mais aussi avec la profondeur, non seulement de façon continue mais aussi abrupte. Les observations de terrain sont, en revanche, généralement très coûteuses et nous sommes souvent contraints de construire des cartes complètes à 100 % en utilisant un échantillon inférieur ou égal à 1 %.

32.6. Objectifs de l'analyse spatiale des sols

L'analyse spatiale des sols, également appelée analyse de voisinage, a les objectifs suivants.

  • Connaître la moyenne pondérée d'une propriété de sol donnée qui varie d'un point à un autre sur une surface de terrain donnée pour l'interprétation des résultats et pour la réalisation d'expériences de simulation sur le terrain.

  • Calculer les valeurs interpolées d'une propriété de sol donnée dans le temps et dans l'espace dans des sites non échantillonnés ou non visités entre les estimations échantillonnées dans le but de représenter les courbes de niveau sur les cartes de base.

  • Développer une stratégie d'échantillonnage rationnelle pour la caractérisation de l'état du sol afin d'ouvrir la voie à une mise en œuvre réussie des expériences sur le terrain.

L'avènement des logiciels SIG a simplifié le processus d'étude de la variabilité, la géostatistique faisant partie de chaque logiciel SIG.

32.7. Géostatistique

La géostatistique est un outil pour nous aider à caractériser la variabilité spatiale et l'incertitude résultant d'une caractérisation imparfaite de la variabilité. La géostatistique implique la théorie des variables régionalisées, qui remonte au début des années cinquante et inclut les concepts de fonction aléatoire et de stationnarité. Geostatistical mapping can be defined as analytical production of maps by using field observations, explanatory information, and a computer program that calculates values at locations of interest. There are a number of spatial prediction models depending on the amount of statistics involved in the analysis.

Most geostatistical studies in soil variability studies aim at estimating soil properties at unsampled places and mapping them. Kriging is a generic name adopted by the geostatisticians for a family of generalized least-squares regression algorithms.

32.8. Interpolation by Kriging

Kriging is a technique of making optimal, unbiased estimates of regionalized variables at unsampled locations using the structural properties of the semivariogram and the initial set of data values. A useful feature of kriging is that an error term (estimation variance) is calculated for each estimated value providing a measure of the reliability of the interpolation. The simplest forms of kriging involve estimation of point values (punctual kriging) or areas (block kriging) and assume that the sample data are normally distributed and stationary. Various other estimation procedures are available when sample data show departures form these assumptions.

Soil properties often exhibit lognormal or complex probability distributions, in which case lognormal or disjunctive kriging is more appropriate. Directional differences in variation can also be taken into account during interpolation by using the anisotropic semivariogram model to obtain the weights in the kriging system


Usage

personnage. Output filename (optional)

une fonction. Default value is 'predict', but can be replaced with e.g. 'predict.se' (depending on the class of the model object)

logical. If TRUE , values of the Raster* object are not considered as co-variables and only x and y (longitude and latitude) are used. This should match the model

personnage. variable names that the model uses for the spatial coordinates. E.g., c('longitude', 'latitude')

Extent object to limit the prediction to a sub-region of x

data.frame. Can be used to add a constant for which there is no Raster object for model predictions. This is particulary useful if the constant is a character-like factor value

integer. To select the column if 'predict.model' returns a matrix with multiple columns

logical. Remove cells with NA values in the predictors before solving the model (and return NA for those cells). In most cases this will not affect the output. This option prevents errors with models that cannot handle NA values


Interpolation of xyz data - Geographic Information Systems

Update 18.3.2018: Version 1.1 of the EU-DEM is now also available for OpenDEM Europe. The already processed regions of the Netherlands, Flanders (Belgium) and NRW (Germany) are based on Version 1.0.

'The Digital Elevation Model over Europe from the GMES RDA project (EU-DEM) is a Digital Surface Model (DSM) representing the first surface as illuminated by the sensors. The EU-DEM dataset is a realisation of the Copernicus programme, managed by the European Commission, DG Enterprise and Industry.' (link)

'The EU-DEM is a hybrid product based on SRTM and ASTER GDEM data fused by a weighted averaging approach and it has been generated as a contiguous dataset divided into 1 degree by 1 degree tiles, corresponding to the SRTM naming convention.

The spatial reference system is geographic, lat/lon with horizontal datum ETRS89, ellipsoid GRS80 and vertical datum EVRS2000 with geoid EGG08. These tiles have then been aggregated into 5°x5° tiles which have been projected to ETRS-LAEA by JRC.

In addition, a colour shaded relief image over Europe has been created using a hillshade dataset derived from the ETRS89-LAEA version of EU-DEM - please note that this dataset cannot be used for analysis purposes and that there are some known artifacts West of Norway.


Voir la vidéo: XYZ Speach 8 - Приглашение от Игорьца