Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Для построения модели можно использовать концептуальные шаги. Чтобы понять последовательность этих шагов, рассмотрим следующий пример. Допустим, вам необходимо определить подходящее местоположение для постройки новой школы. Вы можете комбинировать различные инструменты дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst для идентификации потенциальных местоположений.
Шаг 1: Постановка задачи
Для выполнения задачи пространственного анализа, вначале необходимо четко обозначить проблему, которую вы пытаетесь решить, и цели, которых вы хотите добиться. Сначала определите концепцию выходных данных и тип карты, которую вы в итоге должны получить.
Ваша задача – подобрать наилучшее местоположение для строительства новой школы. Результат должен быть представлен в виде карты с обозначением подходящих мест (с отметкой степени пригодности) для строительства новой школы. Такая карта называется ранжированной картой пригодности, поскольку отображает относительный диапазон значений, показывающих степень пригодности каждого местоположения на карте в соответствии с заданными критериями.
Для облегчения моделирования пространственной задачи, изобразите необходимые шаги в виде диаграммы. Начните с определения задачи. По мере продвижения, ваша диаграмма будет расширяться, дополняясь задачами, моделями процессов и входными данными, необходимыми для достижения поставленной цели.
Шаг 2: Разделение задачи на составные части
Когда цель уже определена, задачу необходимо разбить на составляющие, чтобы определить действия, необходимые для ее решения. Эти составляющие являются отдельными этапами, решение которых позволит решить всю задачу.
При определении отдельных этапов, подумайте, как вы будете их оценивать. Как вы оцените наилучшее местоположение для постройки школы? В данном случае, предпочтительнее расположить школу недалеко от мест отдыха и развлечений, поскольку многие семьи, переехавшие в город, имеют маленьких детей. Также важно расположить школу достаточно далеко от других школ, чтобы их распределение по городу было равномерным. Кроме того, школа должны быть построена на достаточно ровном участке земли. Имеются также другие условия, которые можно включить в эту задачу, например размеры участка должны позволять строительство не только школы, но и сада, или расположение школы должно соответствовать максимальной плотности населения с детьми определенного возраста, но, поскольку эта модель является примером, ее можно упростить.
Для решения этих задач, необходимо установить следующее:
- Где находятся относительно плоские участки земли?
- Имеют ли эти участки необходимый тип землепользования?
- Насколько близко расположены эти участки от мест отдыха?
- Достаточно ли далеко они отстоят от других школ?
Где находятся относительно плоские участки земли?
Чтобы определить участки, имеющие достаточно плоский рельеф, потребуется создать карту уклонов. Эта модель процесса будет включать вычисление уклонов поверхности.
- Требуемый входной набор данных: Рельеф
Имеют ли эти участки необходимый тип землепользования?
Вам потребуется определить, какой тип землепользования подойдет лучше всего. Этот процесс достаточно субъективен и зависит от решаемой задачи. В этом случае, земли сельскохозяйственного назначения имеют самую низкую стоимость строительства, поэтому, они наиболее предпочтительны. Следующими по стоимости являются пустоши, затем земли вырубок, лесные и, наконец, участки под застройку. Здесь модель процесса не потребуется, достаточно получить набор данных по типам землепользования и решить, какой тип землепользования подходит лучше всего.
- Требуемый входной набор данных: Землепользование
Насколько близко расположены эти участки от мест отдыха?
Известно, что лучше всего расположить новую школу недалеко от мест отдыха, поэтому вам потребуется создать карту, отображающую расстояния до мест отдыха, чтобы выбрать участок, расположенный как можно ближе к ним. Модель процесса будет включать вычисление расстояний от мест отдыха.
- Требуемый входной набор данных: Местоположения рекреационных пунктов обслуживания
Достаточно ли далеко они отстоят от других школ?
Новую школу необходимо расположить на удалении от существующих, чтобы избежать изменений в районах охвата существующих школ. Для этого вам потребуется карта расстояний до существующих школ. В этом случае модель процесса будет включать вычисление расстояний от существующих школ.
- Требуемый входной набор данных: Местоположения существующих школ
Шаг 3: Изучение входных наборов данных
После разделения проблемы на серию задач и определения необходимых данных, следует изучить содержимое входных наборов данных. Необходимо понять, какие атрибуты наборов данных имеют первостепенное значение для решения проблемы, и изучить тренды в этих данных.
Изучая данные, вы можете получить полезную информацию о районах, в которых можно разместить школу, о весе различных атрибутов и их влиянии на модели. Вы можете увидеть расположение имеющихся школ и мест отдыха, а также определить участки, имеющие большие уклоны. Набор данных по типам землепользования позволит увидеть, какие типы землепользования встречаются чаще всего и как они расположены по отношению к другим наборам данных.
Шаг 4: Выполнение анализа
Вы уже определили задачи, модели процессов и необходимые входные данные. Теперь можно приступать к выполнению анализа.
Многие задачи, которые можно решить с помощью ArcGIS, обсуждаются в книге Руководство ESRI по ГИС-анализу (ESRI Guide to GIS Analysis), которую можно заказать в издательстве ESRI Press 
.
При поиске наилучшего местоположения для новой школы, можно использовать два способа выполнения анализа. Вы можете создать карту пригодности, чтобы определить пригодность каждого местоположения на карте, или вы можете создать запрос к имеющимся наборам данных, чтобы получить ответ в виде булева оператора true (истинно) или false (ложно).
Создание карты пригодности
Создание карты пригодности позволит получить значение пригодности каждого местоположения карты.
После создания необходимых для анализа слоев (в данном случае, это Уклон (Slope), Расстояние до мест отдыха (Distance to recreation sites), Расстояние до школ (Distance to schools) и Землепользование (Landuse)), следует определить, как их скомбинировать, чтобы получить одну ранжированную карту площадок, подходящих для строительства школы. Необходим способ сравнения значений классов между слоями. Это можно сделать, присвоив классам каждого слоя карты числовые значения, т.е. выполнив переклассификацию.
Каждый слой карты имеет собственный ранг, зависящей от его степени пригодности в качестве местоположения школы. Например, вы можете присвоить каждому классу в каждом слое значения по 10-балльной шкале, где 10 означает наилучшее местоположение.
Это часто называется шкалой пригодности. Чтобы исключить из рассмотрения какие-либо области, им можно присвоить значение NoData. Использование единой шкалы для всех данных позволит присвоить им одинаковый вес при определении наилучших местоположений. Таким способом начинается создание модели. Затем, при проверке иных сценариев, можно присвоить слоям весовые коэффициенты, что позволит изучить данные и их отношения более подробно.
Создание шкал пригодности
Как и в случае с этим примером, многие шкалы являются искусственными. Часто они являются ранжированными величинами пригодности, или предпочтения, от наилучшей до наихудшей. Они основываются на любых значениях, которые можно измерить, например, расстояние до школ, но, в конечном итоге, они являются субъективным измерением пригодности данного расстояния.
Существуют и естественные шкалы, обычно связанные с некоторыми задачами. Хорошим примером является стоимость, но в этом случае следует уточнить существенные детали. При изучении пригодности мест для строительства, определение стоимости владения может быть измерено в долларах. Убедитесь, что шкала выбрана правильно. Если вы выбираете доллары, вам могут встретиться и другие переменные, помимо доллара США, существуют австралийские и другие доллары, а также обменные курсы.
Многие шкалы не имеют линейной зависимости, хотя их часто представляют такими из-за недостатка времени или из-за отсутствия достаточной информации. Например, при использовании шкалы расстояний пути, путь длиной в 1, 5 или 10 километров не может быть ранжирован как пригодность 10, 5 и 1, если вы передвигаетесь пешком. Некоторые считают, что пройти 5 километров лишь вдвое сложнее, чем пройти 1 км, а другие могут считать, что это сложнее в 10 раз.
При создании шкалы пригодности, обратитесь к экспертам, чтобы определить наилучший и наихудший сценарии и подобрать максимально возможное количество промежуточных вариантов. Эксперты должны хорошо разбираться в изучаемом вопросе. Например, лучше узнать у жителей пригородов, сколько времени занимает поездка в город, чем пытаться получить эту информацию у сотрудника муниципалитета.
Более подробную информацию о конфликте целей и критериях оценки можно найти в книге Я.Мальчевского "ГИС и многокритериальный анализ для принятия решений (Jacek Malczewski GIS and Multicriteria Decision Analysis).
Ранжирование районов, расположенных рядом с местами отдыха
Чтобы расположить школу недалеко от мест отдыха, необходимо знать расстояние до них. Инструмент Евклидово расстояние (Euclidean Distance) Spatial Analyst позволяет создать такую карту, вычисляя расстояние по прямой (евклидово) из любой точки до ближайшего места отдыха. В результате, получится набор растровых данных, в котором каждая ячейка отображает расстояние от ближайшего места отдыха. Эту карту можно ранжировать с помощью инструмента Переклассификация. Поскольку школу лучше расположить ближе к местам отдыха, присвойте значение 1 для наиболее удаленных от мест отдыха районов, и значение 10 для расположенных в непосредственной близости, затем линейно ранжируйте расстояния в промежутке, как показано на следующем рисунке.
Ранжирование районов, находящихся на большом расстоянии от существующих школ
Чтобы не нарушать районы охвата существующих школ, необходимо вычислить расстояние до них. Инструмент Евклидово расстояние позволяет создать такую карту, вычисляя расстояние по прямой от любой точки до ближайшей школы. В результате получится набор растровых данных, ячейки которого отображают расстояние до ближайшей школы. Для ранжирования этой карты используйте инструмент Переклассификация. Поскольку новую школу лучше расположить дальше от существующих, присвойте значение 10 для наиболее удаленных от других школ районов, и значение 1 для районов, расположенных в непосредственной близости от школ, затем линейно ранжируйте расстояния в промежутке, как показано на следующем рисунке.
Ранжирование районов, расположенных на сравнительно плоских участках земли
Чтобы найти сравнительно равный участок для строительства, необходимо знать уклоны на изучаемой территории. Инструмент Уклон (Slope) позволяет создать такую карту, определяя максимальную скорость изменения значения от каждой ячейки к соседним. Для ранжирования этой карты используйте инструмент Переклассификация. Поскольку новую школу лучше расположить на относительно ровном участке, присвойте значение 1 участкам, имеющим максимальный уклон, и значение 10 участкам с минимальным уклоном, затем линейно ранжируйте расстояния в промежутке, как показано на следующем рисунке.
Ранжирование районов по подходящим типам землепользования
Для ранжирования карты, представляющей типы землепользования, используйте инструмент Переклассификация. Для строительства лучше всего подходят участки с определенными типами землепользования, поскольку это отражается на их стоимости, следует решить, как именно ранжировать значения.
Ранжирование расстояний и уклонов выполняется относительно просто. Вам просто надо решить, какое расстояние подходит лучше всего, и определить, насколько ровным должен быть тот или иной участок земли, затем линейно ранжировать промежуточные значения или задать максимальное расстояние или величину уклона. В этом случае, необходимо решить, какой тип землепользования подходит лучше всего. Это достаточно субъективная задача, зависящая от поставленной цели. Наиболее простой способ определить подходящий тип землепользования для строительства школы, выяснить, что является наиболее приемлемым вариантом, а от чего следует отказаться. Затем выберите из оставшихся типов более и менее подходящие. Это следует делать, пока вы не сможете расположить все типы землепользования в порядке предпочтения. Типы землепользования Water и Wetlands следует сразу исключить из анализа, т.к. вы не можете строить на воде, а строительство на болотах имеет ряд ограничений. На рисунке показано, как ранжированы типы землепользования.
Комбинирование карт пригодности
Последним шагом создания модели пригодности является комбинирование переклассифицированных выходных данных (карт пригодности) Расстояние до мест отдыха (Distance to recreation sites), Расстояние до школ (Distance to schools), Уклон (Slope) и Типы землепользования (Land-use types).
Чтобы учитывать тот факт, что различные условия имеют различное значение для модели, вы можете использовать весовые коэффициенты, чтобы наборы растровых данных, имеющие большее значение, обладали большей степенью влияния (весом). Если все наборы растровых данных равнозначны, можно присвоить им одинаковые веса.
В данном случае, вы знаете, что наибольшее значение имеет расположение новой школы недалеко от мест отдыха, следующее по важности – расположение относительно существующих школ. Картам пригодности будут присвоены следующие коэффициенты значимости (в процентах). Значения в скобках являются значениями процентов, деленные на 100 для нормализации. Эти нормализованные значения будут присвоены каждой карте пригодности:
Процент пригодности
| Факторы пригодности | Процент влияния | Нормализованный процент |
|---|---|---|
Расстояние до мест отдыха | 50% | (0.5) |
Расстояние до школ | 25% | (0.25) |
Уклон | 12.5% | (0.125) |
Типы землепользования | 12.5% | (0.125) |
Карта пригодности Расстояние до мест отдыха имеет 50-процентное влияние (0.5) на итоговый результат, а Расстояние до школ – 25-процентное влияние (0.25). Карты Уклон и Тип землепользования имеют по 12.5 процентов (0.125) влияния. Как и при выборе шкал пригодности, присвоение весовых коэффициентов – субъективный процесс, зависящий от целей и задач данного исследования.
Итоговая карта пригодности получается путем комбинации всех карт. Весовые коэффициенты могут быть присвоены в процессе комбинирования отдельных карт. Итоговая карта пригодности мест постройки новой школы показана ниже. Наиболее подходящие места выделены темно-зеленым цветом. Наименее подходящие места выделены оранжевым.
Для взвешивания и комбинирования наборов данных можно использовать Алгебру карт. Или воспользоваться инструментом Взвешенное наложение. Если этот инструмент используется в модели, у вас сохраняется возможность вернуться назад и изменить веса (процент влияния), а также заданный масштаб значений. Использование инструментов геообработки в модели означает, что созданную модель можно использовать неоднократно. Вы можете менять значения параметров и экспериментировать с различными выходными данными.
Построение запроса к данным
Еще один способ определить подходящее местоположение для строительства школы (помимо создания карты пригодности) – выполнить запрос к данным. После создания всех необходимых наборов данных, (Уклон, Расстояние до мест отдыха и Расстояние до школ), вы можете определить подходящие местоположения, выполнив запрос данных. Такой запрос сможет определить все местоположения, расположенные на сельскохозяйственных землях, с уклоном менее 20 градусов, расстояние от которых до мест отдыха составляет менее 1,000 метров, а до школ – более 4,000 метров.
Результатом будет являться карта Булевых значений true или false, обозначающих местоположения, которые соответствуют или не соответствуют заданным критериям. Места, подходящие для строительства школы, показаны зеленым цветом, неподходящие – коричневым.
Сравните этот результат с картой пригодности, показанной выше. Различие между построением запроса и созданием карты пригодности состоит в том, что в результате выполнения запроса вы получаете карту Булевых значений true или false, переходные области отсутствуют. Любое местоположение либо удовлетворяет всем критериям, либо рассматривается как непригодное. Если вам необходима большая гибкость, следует построить карту пригодности, на которой вы можете видеть степень пригодности каждого местоположения (ячейки). В результате анализа пригодности можно определить местоположение, полностью соответствующее всем требованиям, но в результате дальнейших исследований может оказаться, что в данном месте действует запрет на строительство. Поэтому, не следует ограничивать список местоположений только двумя вариантами (как в случае создания запроса), это поможет подобрать другое место, не такое хорошее, как первое (это может быть местоположение, имеющее не самый лучший тип землепользования), но, тем не менее, вполне подходящее для строительства.
Шаг 5: Проверка результата
После того, как вы получили результат пространственного анализа, необходимо проверить его правильность. Если возможно, это следует сделать, посетив найденные с помощью анализа места. Часто оказывается, что в процессе анализа не были учтены важные детали. Например, с наветренной стороны выбранного места может оказаться птицеферма, запах которой не позволит проводить занятия в школе, или строительство в этом месте может быть запрещено распоряжением муниципалитета, о котором ранее не было известно. В таких случаях, следует добавить новую информацию в анализ.
Шаг 6: Применение результата
Последний шаг пространственного моделирования – применить полученные результаты на практике, т.е. приступить к планированию и постройке школы в данном месте.