QGIS का उपयोग करके मल्टीक्रिटेरिया विश्लेषण करना?

Question

मुझे प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक बहु-मापदंड विश्लेषण करना होगा: "जो कि विकास के लिए सबसे अच्छा है"।

कुछ मानदंड हैं:

• निकटतम बस स्टॉप की दूरी (बस स्टॉप के साथ बिंदु परत)
• निकटतम दुकान की दूरी (दुकानों के साथ बिंदु परत)
• बाढ़ का खतरा क्या है (1 से 4 तक खतरे की ग्रेड विशेषता के साथ बहुभुज परत)
• प्रकृति-संरक्षण क्षेत्र (बहुभुज परत) में बहुत कुछ है
• क्या मालिक पहले से ही अपने लॉट पर कुछ योजना बना रहा है (मैनुअल ने बहुत सारी विशेषताओं में जानकारी दर्ज की है) और इसी तरह ...

मैंने सोचा कि मैं इसे QGIS के साथ आज़माऊँगा, और यहाँ बताया गया है कि मैंने कैसे किया है:

1. मेरी बहुत सी परत विशेषताओं तालिका में निम्नलिखित कॉलम जोड़ें:

   • "Analysis_BUS"
   • "Analysis_SHOPS"
   • "Analysis_FLOOD"
   • "Analysis_PROJECT"
   • "..."
   • "Analysis_MEAN"

2. "बहुभुजों को सेंट्रोइड्स" का उपयोग करके मेरी बहुत सी परत को इंगित करें

3. "दूरी मैट्रिक्स" टूल चलाएं

4. एक्सेल में एक ऑपरेशन चलाने के लिए सीएसवी खोलें (बस स्टॉप ग्रेड 1.0 है, यदि 200 मीटर से अधिक नजदीक है, और 0.0 यदि 750 मीटर से अधिक है, लेकिन मैं क्यूएलआईएस में MIN () फ़ंक्शन को खोजता हूं)

5. परिणामी CSV को QGIS में शामिल करें

6. दुकानों के लिए एक ही दोहराएं

7. प्रकृति-सुरक्षा क्षेत्र में सभी बिंदुओं का चयन करने के लिए "पॉलीगॉन में बिंदु" टूल चलाएं

8. सभी चयनित बिंदुओं पर 0.0 सेट करें

9. अन्य "में ... क्षेत्र" मानदंड के लिए दोहराएं

10. बाढ़ खतरे क्षेत्र की जानकारी को मर्ज करने के लिए "स्थानिक जुड़ाव" उपकरण चलाएं

11. माध्य ग्रेड (प्रत्येक मापदंड के लिए निर्धारित कारकों का उपयोग करके) के लिए कॉलम कैलकुलेटर का उपयोग करके एक गणना चलाएं

12. एक बार जब यह सब हो जाता है, तो प्रत्येक मापदंड के लिए एक बार बिल्डिंग लॉट्स आकृति जोड़ें

13. प्रत्येक मानदंड के लिए, LOT आईडी पर परिवर्तित परत (सेंट्रो के साथ एक) में शामिल हों

14. इसी मापदंड विशेषता और माध्य ग्रेड विशेषता के अनुसार प्रदर्शन को लाल से हरे रंग में ढाल के लिए सेट करें

अब, काम के अच्छे 2 दिनों के बाद, मेरे पास अब हरे रंग में प्रदर्शित होने वाली मेरी सभी कसौटियाँ हैं, यदि भवन के लिए अच्छा विकल्प है, और यदि बुरा विकल्प है तो लाल, और मेरा संश्लेषण है जो मेरे सभी मानदंडों को एक सुंदर लाल-हरे रंग के मानचित्र में एकत्रित करता है। (और मेरे "शेपफाइल्स" फोल्डर में बहुत बड़ी गड़बड़ है)

अब समस्या।

क्या हो अगर :

• मैं एक और बस नेटवर्क परिदृश्य के साथ एक ही विश्लेषण की कोशिश करना चाहते हैं?
• मुझे एक अपडेटेड लॉट शेपफाइल मिलता है (मान लीजिए, सभी 13000 लॉट्स में 13 संशोधन हैं)
• मैं अपने मानदंड के लिए अलग वजन का परीक्षण करना चाहते हैं?

क्या मुझे फिर से शुरू करना होगा?

क्या मैं गलत उपकरण का सही उपयोग कर रहा हूं, या क्या मैं सही उपकरण का गलत उपयोग कर रहा हूं?

क्या कमर्शियल जीआईएस सॉफ्टवेयर के साथ यह आसान होगा?

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मैं देखता हूं कि उत्तर देने वाले / टिप्पणी करने वाले का क्या मतलब है, और मैंने वास्तव में आपदाओं का उपयोग करने के बारे में नहीं सोचा था।

हालांकि, मुख्य सवाल विभिन्न परिदृश्यों की कोशिश करने या खरोंच से सभी प्रक्रिया को पुनरारंभ किए बिना आधार डेटा को अपडेट करने की क्षमता के बारे में अधिक था।

ऐसा लगता है कि आपके सुझाव मेरे द्वारा सुझाए गए कदम (और भी अधिक जटिल) की तुलना में अधिक लचीले नहीं हैं, क्योंकि आपके पास (प्रत्येक मापदंड के लिए) रैस्टराइजेशन है। - (अंत में) नमूनाकरण (काफी जटिल यदि आप आंशिक ओवरलैप्स को शामिल करना चाहते हैं)

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यह Sextante मॉडल बिल्डर भयानक लगता है; वास्तव में मैं अपनी पिछली टिप्पणी पोस्ट करते समय ऐसा कुछ सोच रहा था।

मैंने ग्रासहॉपर 3 डी का काफी इस्तेमाल किया है (इसका जीआईएस सॉफ्टवेयर से कोई लेना-देना नहीं है) जो राइनो 3 डी मॉडलर के लिए एक बढ़िया प्लगइन है और जो नोड ग्राफ वर्कफ़्लो निर्माण की एक ही अवधारणा का उपयोग करता है। (उदाहरण: http://designreform.net/2009/07/rhino-grasshopper-parametric-truss )

यह बहुत अच्छी तरह से जीआईएस डेटा विश्लेषण के लिए बहुत अच्छी तरह से अनुकूलित लगता है कि मैं वास्तव में इस तरह के नोड ग्राफ टूल के आसपास निर्मित जीआईएस सॉफ्टवेयर को देखना पसंद करूंगा।

मैं Sextante मॉडलर की कोशिश करने के लिए आगे देख रहा हूँ और आपको बताऊँगा कि यह कैसे काम करता है। काश, मैंने इसे गुगली करके खुद इसके बारे में पाया होता, लेकिन मैं "मॉडल बिल्डर" कीवर्ड नहीं जानता था।

Comments

फिर से अपडेट करें: यहां एक वैध बिंदु हो सकता है, लेकिन इसका बाद वाला हिस्सा प्रकट होता है - मुझे ऐसा कहने के लिए क्षमा करें - सॉफ्टवेयर की क्षमताओं के साथ ऑपरेटर की क्षमताओं को भ्रमित करने के लिए। इस समुदाय के कई सक्रिय सदस्य हैं जो आपकी प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के बारे में आपको उत्कृष्ट, अनुभवी सलाह प्रदान कर सकते हैं। मुझे संदेह है कि उनमें से अधिकांश ने पूरे प्रश्न के माध्यम से भी नहीं पढ़ा है: यह लंबा है और इसमें से अधिकांश वह नहीं है जो आप वास्तव में जानना चाहते हैं। आप अच्छे सवाल पूछने और इस हिसाब से इसे संपादित करने के बारे में हमारे अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न क्यों नहीं दोहराते हैं ?

— whuber

कुछ साल पहले एक बहु मापदंड विश्लेषण किया था। उस पर ब्लॉग पोस्ट लिखी। आपके लिए उपयोगी हो सकता है। thadwester.com/1/post/2011/02/power-of-gis.html

— Thad

Answer 1

मैं प्रत्येक मानदंड के लिए एक रेखापुंज परत के साथ एक रेखापुंज दृष्टिकोण का सुझाव दूंगा:

• बस गुणवत्ता (पिक्सेल केंद्र से निकटतम बस स्टॉप तक की दूरी)
• खरीदारी की गुणवत्ता (निकटतम दुकान की दूरी)
• बाढ़ का खतरा (1 से 4 तक खतरे के दर्जे की विशेषता के साथ बहुभुज परत को व्यवस्थित करें)
• संरक्षण क्षेत्र (बहुभुज परत को व्यवस्थित करें)

फिर आप अपनी आवश्यकताओं के अनुसार परतों को जोड़ सकते हैं और उनका वजन कर सकते हैं और जिस स्थान पर आप रुचि रखते हैं, उस स्थान पर उन्हें नमूना कर सकते हैं।

हालांकि, मुख्य सवाल विभिन्न परिदृश्यों की कोशिश करने या खरोंच से सभी प्रक्रिया को पुनरारंभ किए बिना आधार डेटा को अपडेट करने की क्षमता के बारे में अधिक था।

यदि आपके पास एक नया परिदृश्य है, तो "अलग-अलग बस नेटवर्क" कहें, आपको बस एक रेखापुंज (बस रेखापुंज) को पुनर्गणना करने की आवश्यकता है और संयोजन को फिर से चलने दें। यह केवल दो बातचीत है।

इसके अलावा, एक बार Sextante मॉडल बिल्डर स्थिर होने के बाद, सभी चरणों को स्वचालित करने के लिए एक मॉडल बनाना संभव होना चाहिए। आप अभी इसका परीक्षण भी कर सकते हैं।

Comments

यह दृष्टिकोण तो आप बस जरूरत के रूप में आप वजन जोड़ने के लिए एक वजन से rasters गुणा (0-1) से अनुमति देता है

— इयान Turton

रेखापुंज दृष्टिकोण का उपयोग करने से सहमत। एक बार जब आप अपने वर्कफ़्लो का पता लगा लेते हैं, तो आप GRASS आदेशों का उपयोग करके अपनी पूरी प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं जिसे आप विभिन्न इनपुट्स के साथ चला सकते हैं। grass.osgeo.org/wiki/…

— स्थानिक कार्य

Answer 2

जैसा कि iant ने कहा, नक्शे के बीजगणित के साथ रेखापुंज जाने का सबसे आसान तरीका हो सकता है।

मेरे अनुभव से, अपने सभी इनपुट डेटा को रेखापुंज में परिवर्तित करने के बाद, आपको दो अलग-अलग प्रकारों के साथ कुछ पुनर्पाठ करना चाहिए: कारक और शर्तें

कारक एक न्यूनतम और अधिकतम मानों के बीच, कम वांछनीय मूल्यों से लेकर अधिक डेसिबल मूल्यों तक क्रोध करेंगे (आप उन सभी के लिए समान मानों का उपयोग करते हैं), उदाहरण:

एफ 1 - बस दूरी: 1 - बहुत दूर; 2 - दूर; 3 - करीब; 4 - बहुत करीब

F2 - बाढ़ का खतरा: 1 - बहुत अधिक; 2 - उच्च; 3 - कम; 4 - बहुत कम

यह स्थिति केवल शून्य और लोगों के साथ द्विआधारी रेखापुंज होगी (उपयुक्त नहीं, उपयुक्त), उदाहरण:

सी 1 - संरक्षित क्षेत्र: 0 - हाँ; 1 - नहीं

प्रत्येक कारकों के लिए आपको एक वज़न देना चाहिए, जो महत्व आपको लगता है कि कारक आपके निर्णय में है, के अनुसार: बस दूरी W1 = 0,4 और बाढ़ का खतरा W2 = 0,6

मानचित्र बीजगणित का उपयोग करते हुए अंत में, आपको बस इतना करना है:

(C1 x ... x Cm) x (W1 x F1 + W2 x F2 + ... + Wn x Fn)

पहले परिणाम के बाद आपको संभवतः वज़न या यहां तक ​​कि कारक मूल्यों को अनुकूलित करने की आवश्यकता होगी, क्योंकि मल्टीक्रिटेरिया विश्लेषण एक अत्यधिक व्यक्तिपरक विश्लेषण है।

Answer 3

आर्कजीआईएस 10.1 के लिए एमसीडीए ऐड-इन विकसित किया गया है।

ऐड-इन निम्नलिखित बहु-मापदंड विधियों का समर्थन करता है: भारित रैखिक संयोजन (WLC) आदेशित भारित Averaging (OWA) स्थानीय भारित रैखिक संयोजन (LWLC)

http://mcda4arcmap.codeplex.com/

Answer 4

यह भी देखें: http://grass.osgeo.org/wiki/MCDA_in_GRASS पर GRASS GIS में मल्टीक्रिटेरिया डिसीजन एनालिसिस (MCDA) सपोर्ट

GRASS GIS 6: ELECTRE (r.mcda.electre), REGIME (r.mcda.regime) और FUZZY (r.mcda.fuzzy) एल्गोरिदम के लिए समर्पित Addons का एक सेट उपलब्ध है। इसके अलावा वहाँ मॉड्यूल r.roughset भौगोलिक किसी न किसी सेट विश्लेषण और ज्ञान की खोज के लिए प्रयोग किया जाता है।