Eu tenho que fazer uma análise de vários critérios para responder à pergunta: "qual é o melhor lote a ser desenvolvido".
Alguns dos critérios são:
- distância do ponto de ônibus mais próximo (camada de pontos com pontos de ônibus)
- distância da loja mais próxima (camada pontual com lojas)
- qual é o perigo de inundação (camada de polígono, com atributo de grau de perigo de 1 a 4)
- é o lote em uma área de proteção à natureza (camada de polígono)
- é o proprietário já planejando algo em seu lote (informações inseridas manualmente nos atributos do lote) e assim por diante ...
Eu pensei em experimentar com o QGIS, e aqui está como eu fiz:
adicione as seguintes colunas na minha tabela de atributos da camada de lotes:
- "analysis_BUS"
- "analysis_SHOPS"
- "analysis_FLOOD"
- "analysis_PROJECT"
- "..."
- "analysis_MEAN"
Converter minha camada de lotes em pontos usando "polígonos em centróides"
Execute a ferramenta "matriz à distância"
Abra o CSV para executar uma operação no excel (o grau do ponto de ônibus é 1,0 se estiver mais próximo que 200m e 0,0 se for maior que 750m, mas não consigo encontrar a função MIN () no QGIS)
Junte-se ao CSV resultante novamente no QGIS
Repita o mesmo para lojas
Execute a ferramenta "ponto no polígono" para selecionar todos os pontos na área de proteção da natureza
Defina 0,0 para todos os pontos selecionados
Repita para outros critérios "em ... área"
Execute a ferramenta "junção espacial" para mesclar informações da área de perigo de inundação
Execute um cálculo usando a calculadora da coluna para obter a nota média (usando fatores determinados para cada critério)
Feito isso, adicione novamente o shapefile BUILDING LOTS uma vez para cada critério
Para cada critério, junte a camada convertida (aquela com os centróides) no ID LOT
Defina a exibição para um gradiente de vermelho a verde de acordo com o atributo de critério correspondente e o atributo de classificação média
Agora, depois de bons 2 dias de trabalho, agora tenho todos os meus critérios exibidos em verde, se é uma boa escolha para construção, e vermelho se é uma má escolha, e tenho minha síntese que agrega todos os meus critérios em um belo mapa vermelho-verde. (e eu também tenho uma grande bagunça na minha pasta "shapefiles")
Agora o problema.
E se :
- eu gostaria de tentar a mesma análise com outro cenário de rede de barramento?
- eu recebo um shapefile de lotes atualizado (com, digamos, 13 modificações em todos os 13000 lotes)
- eu gostaria de testar pesos diferentes para meus critérios?
Preciso começar tudo de novo?
Estou usando corretamente a ferramenta errada ou estou usando a ferramenta correta errado?
Seria mais fácil com um software GIS comercial?
Entendo o que os respondentes / comentadores significam e realmente não pensei em usar rasters.
No entanto, a questão principal era mais sobre a capacidade de experimentar diferentes cenários ou atualizar os dados de base sem ter que reiniciar todo o processo do zero.
Parece que suas sugestões não são muito mais flexíveis do que sugeri (talvez até mais complexa), pois você tem as etapas de notícias: - (para cada critério) rasterização. - (no final) amostragem (bastante complexa se você deseja incluir sobreposições parciais)
Esse construtor do Sextante Model parece incrível; na verdade, eu estava pensando exatamente em algo assim ao postar meu último comentário.
Eu usei bastante o Grasshopper3D (não tem nada a ver com o software GIS), que é um ótimo plugin para o modelador Rhino3D e que usa o mesmo conceito de construção de fluxo de trabalho de gráfico de nós. (exemplo: http://designreform.net/2009/07/rhino-grasshopper-parametric-truss )
Isso parece tão bem adaptado a muitas análises de dados GIS que eu adoraria ver um software GIS realmente construído em torno de uma ferramenta de gráfico de nó.
Estou ansioso para experimentar o Sextante Modeler e informá-lo como funcionou. Eu gostaria de ter descoberto isso sozinho pesquisando no Google, mas não sabia a palavra-chave "construtor de modelos".
Respostas:
Eu sugeriria uma abordagem raster com uma camada raster para cada critério:
Em seguida, você pode combinar e pesar as camadas de acordo com suas necessidades e prová-las no local do lote em que estiver interessado.
Se você tiver um novo cenário, diga "rede de barramento diferente", basta recalcular uma varredura (a varredura de barramento) e deixar a combinação funcionar novamente. São apenas duas interações.
Além disso, quando o construtor de modelos do Sextante estiver estável, será possível criar um modelo para automatizar todas as etapas. Você pode até testá-lo agora.
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Como iant disse, raster com álgebra de mapa pode ser o caminho mais fácil.
Pela minha experiência, depois de converter todos os dados de entrada em varredura, você deve fazer alguma reclassificação, com dois tipos diferentes: Fatores e condições
Os fatores variam entre um valor mínimo e um valor máximo, de valores menos desejáveis a valores mais desejáveis (você deve usar o mesmo intervalo de valores para todos eles), exemplo:
F1 - Distância do ÔNIBUS: 1 - muito distante; 2 - longe; 3 - fechar; 4 - muito perto
F2 - perigo de inundação: 1 - muito alto; 2 - alto; 3 - baixo; 4 - muito baixo
As condições serão binárias rasterizadas apenas com zeros e uns (não adequados, adequados), por exemplo:
C1 - Área protegida: 0 - sim; 1 - não
Para cada um dos fatores que você deve atribuir um peso, de acordo com a importância que você acha que esse fator tem em sua decisão, diga: Distância do ônibus W1 = 0,4 e perigo de inundação W2 = 0,6
No final, usando álgebra de mapa, tudo o que você precisa fazer é:
(C1 x ... x Cm) x (W1 x F1 + W2 x F2 + ... + Wn x Fn)
Após o primeiro resultado, você provavelmente precisará adaptar pesos ou até valores de fatores, pois a análise multicritério é, na maioria das vezes, uma análise altamente subjetiva.
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Houve um suplemento MCDA desenvolvido para o ArcGIS 10.1.
O suplemento oferece suporte aos seguintes métodos de vários critérios: Combinação linear ponderada (WLC) Média ponderada ordenada (OWA) Combinação linear local ponderada (LWLC)
http://mcda4arcmap.codeplex.com/
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Veja também: Suporte à análise de decisão multicritério (MCDA) no GRASS GIS em http://grass.osgeo.org/wiki/MCDA_in_GRASS
Existe um conjunto de complementos dedicados disponíveis para os algoritmos GRASS GIS 6: ELECTRE (r.mcda.electre), REGIME (r.mcda.regime) e FUZZY (r.mcda.fuzzy). Além disso, existe o módulo r.roughset usado para análise geográfica de conjuntos aproximados e descoberta de conhecimento.
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