Как создать шейп-файлы?

[marratt]

Здравствуйте, я биолог - изучаю использование пространства животными в городе.
Сейчас нахожусь на этапе анализа данных - методы "minimum convex polygon" и "local convex hull" - суть методов проста: по имеющимся точкам (координатам) определить площади внутри полигона и по изоплетам.

В этом и есть моя задача: отобразить на карте имеющиеся совокупности точек для разных животных, посчитать основные площади по ним.
Нашёл ресурсы для анализа:
1) он-лайновый - не очень удобен по формату вывода данных
2) скрипт R - не удобен в работе, так как через командную строку - поэтому не разобрался как с ним работать.

Расчёты веду на онлайновом ресурсе по текстовым файлам координат точек - но он визуализацию выдаёт без отображения на карте - просто полигоны и их площади.
Он же предлагает использовать не текстовые файлы с координатами, а ESRI's shapefiles. На сколько я понял, эти шейпфайлы позволяют визуализировать полученные полигоны на конкретной карте. А это то, что мне и нужно.
Вопрос как создать эти шейп-файлы?
И есть ли более удобные ресурсы, программы, оболочки для таких расчётов и визуализаций?
Заранее благодарен

[novia]

если у вас есть ArcGIS то все можно сделать в нем. инструмент рассчета выпуклой оболочки для точек присутствует.

Он же предлагает использовать не текстовые файлы с координатами, а ESRI's shapefiles. На сколько я понял, эти шейпфайлы позволяют визуализировать полученные полигоны на конкретной карте. А это то, что мне и нужно.
Вопрос как создать эти шейп-файлы?

возьмите таблицу с координатами точек и создайте из нее шейп-файл с точечными объектами в любом из написаных ниже пакетов. этот файл вы отдадите на вход в онлайновый сервис и получите обратно либо площадь цифрой, либо полигоны в другом шейп-файле.

шейпы можно открыть практически в любом современном гис-пакете: от ArcGIS/QGIS/MapInfo до Панорамы и прочих

[marratt]

То есть я через ArcMap открываю текстовый файл с координатами точек и создаю шейп-файл уже в нём?

[novia]

да. какая версия ArcGIS у вас установлена?

[marratt]

ArcGis 9.3.

[Александр Мурый]

Нашёл вот: www.spatialecology.com/htools/createmcp.php

Но, вообще, для _анализа_ данных лучше, конечно, заморочиться с R

[novia]

ArcGis 9.3.

тогда как написано тут

Adding x,y coordinate data as a layer
Click the Tools menu and click Add XY Data.
Choose a table that contains x,y coordinate data. If the table is not on the map, click the Browse button to access it from disk.
Click the X Field drop-down arrow and click the field containing x-coordinate values.
Click the Y Field drop-down arrow and click the field containing y-coordinate values.
Click Edit to define the coordinate system and units represented in the x and y fields.
The x,y coordinates will be automatically transformed to match the coordinate system of the data frame.
Click OK.

потом экспорт в шейп

[marratt]

Спасибо всем за советы, буду пробовать

[marratt]

Здравствуйте ещё раз.
Я долго и вдумчиво пытался читать мануалы к АркГИС 9.3.1, но простого и доступного алгоритма работы у меня так и не сложилось.
Моя задача:
Дано: у меня есть координаты точек, в которых регистрировали животное-1, животное-2 и т.д., на каждого около 50 точек. (Координаты уже перевёл в десятичные).
Задача: визуализировать эти точки на карте и попробовать простейшие измерения площадей, плюс работа со скриптом R.
Решение. У меня сбои на первых же шагах.
Добавление карты в АркМап - jpg с последующей привязкой пробовал (привязка не получилась), потом через АркГисовские ресурсы попробовал - получилось.
Добавляю файл с координатами - из екселя - таблица добавляется, но на карте не визуализируется.
Так что до spatial analys и до шейпов я так и не дошёл.
Может я что-то важное упускаю?
Подскажите, пожалуйста, каков должен быть алгоритм.
добавление карты-добавление таблицы-а дальше?

[Максим Дубинин]

http://gis-lab.info/qa/txt2points-ag.html

и прочитайте внимательно как задавать вопросы на форуме, http://gis-lab.info/qa/forum-recommend.html, особенно 2.6 и 2.8,

[gamm]

Здравствуйте, я биолог - изучаю использование пространства животными в городе.
Сейчас нахожусь на этапе анализа данных - методы "minimum convex polygon" и "local convex hull" - суть методов проста: по имеющимся точкам (координатам) определить площади внутри полигона и по изоплетам.

судя по приведенным отрывочным данным, вы пытаетесь построить что-то типа ареала распространения?

Если ваши исходные данные - точки наблюдения, то разумнее строить оценку плотности (вероятности) - если точек много. И как минимум использовать бутстрап (и считать сумму полученных полигонов), чтобы хоть как-то учесть неопределенности в данных. Поэтому, как уже указано, учите R - других доступных средств анализа в настоящее время нет - даже в коммерческих ГИС только некоторые элементарные инструменты, которые создают иллюзию решения задачи ...

[marratt]

http://gis-lab.info/qa/txt2points-ag.html

и прочитайте внимательно как задавать вопросы на форуме, http://gis-lab.info/qa/forum-recommend.html, особенно 2.6 и 2.8,

спасибо большое - буду изучать и пробовать

[marratt]

судя по приведенным отрывочным данным, вы пытаетесь построить что-то типа ареала распространения?

Если ваши исходные данные - точки наблюдения, то разумнее строить оценку плотности (вероятности) - если точек много. И как минимум использовать бутстрап (и считать сумму полученных полигонов), чтобы хоть как-то учесть неопределенности в данных. Поэтому, как уже указано, учите R - других доступных средств анализа в настоящее время нет - даже в коммерческих ГИС только некоторые элементарные инструменты, которые создают иллюзию решения задачи ...

Простите, мне уже подсказали, что я не описал достаточно чётко задачу - попробую исправиться:
Я хочу понять как собаки используют пространство, какая у них по площади индивидуальная территория (в среднем) и как это индивидуальная территория зависит от типа застройки.
У меня есть данные по двум типовым участкам с разными типами застройки: для каждой собаки данные о координатах, в которых я её встречал. Получается для каждой собаки несколько десятков точек встреч. И для каждого участка несколько (15-30) таких собак. Минимум конвекс полигон хоть и старенький и с кучей недостатков, но зато концептуально прост и в понимании и в применении и в трактовке. Плюс можно сравнить свои данные с данными по другим городам/животным. А вот для более полного приближения к реалиям - локал конвекс хулл.
Я всё так подробно описал, потому что не понял, зачем бутстрэп. Я планировал брать усреднённые значения по
используемым площадям, и их же (средние) сравнивать

[gamm]

Простите, мне уже подсказали, что я не описал достаточно чётко задачу - попробую исправиться:

опять не получилось. Непонятно, зачем вам выпуклая оболочка (которую вы зовете конвекс хулл), если участки типизованы (на 2 класса). И что вы хотите проверить - предпочтения отдельного животного? или разницу в привлекательности разных типов участков для всех собак? пока проглядывает обычная линейная модель, возможно со случайными эффектами. Попробуйте сформулировать вербальную статистическую модель, например

вероятность_появления_собаки_на участке ~ привлекательность_участка + предпочтения собаки

в которой предпочтения собаки есть случайный эффект. Возможно, еще добавится пространственная автокорреляция, поскольку у собаки есть "своя территория". Или вы эту территорию и пытаетесь аппроксимировать выпуклой оболочкой?

а бутстрап затем, что добавьте/уберите одну точку, и выпуклая оболочка поменяется. Поэтому было бы логично считать "среднюю" оболочку, откуда вылезет стабильное "ядро" и нечеткая периферия. И получится нечеткая выпуклая оболочка, учитывающая неопределенность данных. Как-то так ...

[marratt]

Или вы эту территорию и пытаетесь аппроксимировать выпуклой оболочкой?

а бутстрап затем, что добавьте/уберите одну точку, и выпуклая оболочка поменяется. Поэтому было бы логично считать "среднюю" оболочку, откуда вылезет стабильное "ядро" и нечеткая периферия. И получится нечеткая выпуклая оболочка, учитывающая неопределенность данных. Как-то так ...

У вас аналитический ум - мне до таких высот ещё далеко, я пока ставлю перед собой просто описательные задачи: у каждой собаки есть "своя" территория - та, на которой она реализует все свои жизненные потребности. Её размеры зависят от многих факторов: от размера собаки, её статуса, от возможностей самой территории и пр. Я хотел просто описать, что для частного сектора города размер участка в среднем такой-то, а вот для многоэтажного - такой-то. Поэтому планировал использовать средние значения, но только не по бутстрэпу для каждой собаки, а средняя оболочка от всех собак данного типового участка.
Т.е. Для каждой собаки на типовом участке я строю выпуклую оболочку - в итоге получаю определённое множество этих выпуклых оболочек - далее получаю среднюю выпуклую оболочку для данного типового участка. Констатирую, что для собак такой-то зоны города характерны такие-то размеры индивидуального участка. Затем сравниваю с другим типовым участком.

При таком подходе, вербальная модель, наверное, выглядит следующим образом:
Размер_индивидуального_участка_собаки ~ тип_застройки_участка + прочие_факторы

соответственно "прочие_факторы" я приравниваю к случайным эффектам
Однако, вы мне подсказали очень интересный подход и направление дальнейшего развития. Я даже и не думал дальше своей описательной модели - вот что значит "вариться в своём соку". Очень вам благодарен за ваши комментарии.