GIS-LAB

Географические информационные системы и дистанционное зондирование

Анализ данных с использованием GRASS GIS и R

Обсудить в форуме Комментариев — 12Редактировать в вики

Эта страница опубликована в основном списке статей сайта
по адресу http://gis-lab.info/qa/grass-r.html


Примеры совместного использования ГИС GRASS и cтатпакета и языка R


ГИС GRASS является мощной геоинформационной системой с открытым исходным кодом, предназначенной для управления пространственными данными, обработки изображений (в том числе данных ДЗЗ), пространственного моделирования, визуализации данных и т.д. ГИС GRASS предоставляет пользователю множество модулей и функций, облегчающих анализ и обработку данных. R представляет собой платформу с открытым исходным кодом, предназначенную для статистических вычислений, моделирования и анализа. В данной статье рассматриваются примеры совместного использования R и ГИС GRASS.

Цель этой статьи - дать читателю отправную точку для дальнейшего изучения и использования связки GRASS GIS и R. Предполагается, что читатель имеет некоторое знакомство с данными системами. В частности, читатель должен иметь представление о синтаксисе языка R и иметь хотя бы небольшой опыт работы с ГИС GRASS.

Хотя для экспериментов мы будем использовать набор данных geosample, жесткой привязки к данному набору данных нет, и читатель с легкостью может адаптировать примеры под свои нужды и данные.

В статье использованы материалы книги "Open Source GIS: A GRASS GIS Approach" (авторы Markus Neteler, Helena Mitasova).

Содержание

[править] Установка необходимых пакетов

Предположим, что у нас есть база геоданных GRASS (location/mapset), которую мы хотим прочитать в R, определенным образом обработать/проанализировать и сохранить полученный результат обратно в базу геоданных. Для решения этой задачи существует несколько подходов, мы воспользуемся тем, что и GRASS GIS, и R предоставляют пользователю командную оболочку, в которой пользователь может вводить команды и немедленно получать результат. Таким образом, режим работы будет следующий:

  • Заходим в нужную область (location/mapset) GRASS GIS;
  • Из командной строки GRASS вызываем среду R;
  • Производим требуемые манипуляции с геоданными GRASS, используя возможности анализа среды R;
  • При необходимости сохраняем результаты;
  • Выходим из R и GRASS.

Таким образом, большую часть времени мы будем находиться одновременно в двух системах: GRASS и R. Однако, чтобы такого рода "матрёшка" сработала, необходимо, чтобы в среде R были установлены пакеты, позволяющие читать данные, хранящиеся в формате GRASS.

Для работы нам понадобится пакет spgrass6 и его зависимости (однако для того, чтобы производить анализ пространственных данных, рекомендуется посмотреть также пакеты akima, fields, geoR, grid, gstat, lattice, MASS, scatterplot3d, spatial и stepfun).

Установка пакетов в среде R не должна вызвать каких-либо трудностей, например для установки пакетов spgrass6 и gstat достаточно выполнить следующие команды (требуется подключение к интернет):

install.packages("spgrass6", "gstat", dependencies = TRUE)

Загрузить необходимую библиотеку (например, spgrass6) в средy R можно командой

library(spgrass6)

[править] Чтение и запись данных GRASS в среде R

[править] Первые шаги

Запустим GRASS и из командной строки GRASS загружаем R. В конечном итоге перед нами окажется командная строка системы R.

Загрузим в R необходимые библиотеки:

library(spgrass6)

После загрузки данной библиотеки уже можно взаимодействовать с GRASS GIS. Например, введем следующую команду:

str(gmeta6())

Результат выполнения команды приводится ниже:


> str(gmeta6())
List of 24
 $ GISDBASE     : chr "/home/dima/GIS/grass"
 $ LOCATION_NAME: chr "grass"
 $ MAPSET       : chr "PERMANENT"
 $ MONITOR      : chr "x0"
 $ GRASS_GUI    : chr "text"
 $ n            : num 57.3
 $ s            : num 49
 $ w            : num 75
 $ e            : num 90
 $ t            : num 1
 $ b            : num 0
 $ nsres        : num 0.00417
 $ nsres3       : num 1.04
 $ ewres        : num 0.00417
 $ ewres3       : num 1
 $ tbres        : num 1
 $ rows         : int 1992
 $ rows3        : int 8
 $ cols         : int 3600
 $ cols3        : int 15
 $ depths       : int 1
 $ cells        : chr "7171200"
 $ 3dcells      : chr "120"
 $ proj4        : chr "+proj=longlat +a=6378137 +rf=298.257223563 +no_defs +towgs84=0.000,0.000,0.000"
 - attr(*, "class")= chr "gmeta6"

Как легко заменить, данная команда вывела информацию о текущей области (region) GRASS и другие параметры.

Находясь в R, вы имеете возможность запускать команды GRASS, не выходя из сессии R. Для этой цели можно использовать команду system, например:


> system("g.region -p")
projection: 3 (Latitude-Longitude)
zone:       0
datum:      wgs84
ellipsoid:  wgs84
north:      57:18N
south:      49N
west:       75E
east:       90E
nsres:      0:00:15
ewres:      0:00:15
rows:       1992
cols:       3600
cells:      7171200

[править] Импорт векторных данных

Импортируем несколько карт из GRASS GIS в среду R, для этого используется команда readVECT6.

admin <- readVECT6("admin", ignore.stderr=TRUE)

Просмотрим информацию:


> summary(admin)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
       min      max
x 75.08194 89.86998
y 49.08308 57.25027
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0]
Data attributes:
      cat                          NAME  
 Min.   :1.00   Алтайский край       :1  
 1st Qu.:1.75   Новосибирская область:1  
 Median :2.50   Республика Алтай     :2  
 Mean   :2.50                            
 3rd Qu.:3.25                            
 Max.   :4.00

Аналогично, загрузим данные по почвам:


> soils <- readVECT6("soils", ignore.stderr=TRUE) 
> summary(soils)
Object of class SpatialPolygonsDataFrame
Coordinates:
       min      max
x 75.08194 89.86998
y 49.08308 57.25027
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs +towgs84=0,0,0]
Data attributes:
      cat         FAOSOIL         UNIT                   TYPE           NAME   
 Min.   :  1   Ch1-3a : 16   I      :39   LITHOSOLS        :39   Черноземы:52  
 1st Qu.: 44   C1-3a  : 14   Ch     :17   Haplic Chernozems:17   Литосоли :39  
 Median : 87   Sm13-3a: 14   C      :16   CHERNOZEMS       :16   Солонцы  :18  
 Mean   : 87   Oe1-a  : 10   Sm     :15   Mollic Solonetz  :15   Сероземы :11  
 3rd Qu.:130   Mo1-2ab:  9   Ck     :10   Calcic Chernozems:10   Гистосоли:10  
 Max.   :173   (Other):110   (Other):76   (Other)          :76   (Other)  :43  
 NA's   :  1   NA's   :  1   NA's   : 1   NA's             : 1   NA's     : 1  
   FAOSOIL_L    
 Min.   : 1.00  
 1st Qu.: 8.00  
 Median :21.00  
 Mean   :20.26  
 3rd Qu.:34.00  
 Max.   :40.00  
 NA's   : 1.00

При необходимости можно отобразить данные на карте:

plot(admin, axes=TRUE)

Добавим еще один слой:

plot(soils, add=TRUE, col="red")

[править] Импорт растровых данных

Импорт растровых данных производится аналогично. Для этого предназначена команда readRAST6:

readRAST6(vname, cat=NULL, ignore.stderr = FALSE, NODATA=NULL, plugin=NULL, mapset=NULL, useGDAL=TRUE, close_OK=TRUE)

В первую очередь, нас будет интересовать параметр vname - название растровой карты GRASS. Считаем, к примеру, растр под названием modis:


> modis <- readRAST6("modis", ignore.stderr=TRUE)
> summary(modis)
Object of class SpatialGridDataFrame
Coordinates:
  min  max
x  75 90.0
y  49 57.3
Is projected: FALSE 
proj4string :
[+proj=longlat +a=6378137 +rf=298.257223563 +no_defs
+towgs84=0.000,0.000,0.000]
Number of points: 2
Grid attributes:
  cellcentre.offset    cellsize cells.dim
x          75.00208 0.004166667      3600
y          49.00208 0.004166667      1992
Data attributes:
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
      0    4328    5418    7028    7499   32770  209650 

[править] Экспорт данных в GRASS GIS

Для экспорта растровых данных существует команда:

writeRAST6(x, vname, zcol = 1, NODATA=NULL, ignore.stderr = FALSE, useGDAL=TRUE, overwrite=FALSE, flags=NULL)

Здесь x - фрейм пространственных данных, который будет сохранен как растровая карта GRASS под именем vname (подробнее см. в справке R).

Аналогично, для работы с векторными данными используется команда:

writeVECT6(SDF, vname,  v.in.ogr_flags=NULL, ignore.stderr = FALSE)

Здесь SDF - фрейм пространственных данных, который будет сохранен как векторная карта GRASS под именем vname (подробенее см. в справке R).

[править] Пример обработки данных

В наборе geosample содержатся несколько растровых изображений: это данные MODIS (растр modis) и данные рельефа (растр relief). В качестве примера построим регрессию зависимости яркости modis от высоты relief.

Сначала загрубим разрешение, чтобы не обрабатывать излишнее количество данных, сделаем это в GRASS (хотя это же можно и через R):


> g.region res=0:01:0 -p
projection: 3 (Latitude-Longitude)
zone:       0
datum:      wgs84
ellipsoid:  wgs84
north:      57:18N
south:      49N
west:       75E
east:       90E
nsres:      0:01
ewres:      0:01
rows:       498
cols:       900
cells:      448200

Заходим в R, подключаем библиотеки, импортируем данные:


> library(spgrass6)
> modis <- readRAST6("modis", ignore.stderr=TRUE)
> relief <- readRAST6("relief", ignore.stderr=TRUE)

Приведем данные к числовому виду, понятному функции для линейных регрессий lm:


> relief_mat <- as.matrix(relief)
> relief_vec <- as.vector(relief_mat)
> modis_mat <- as.matrix(modis)
> modis_vec <- as.vector(modis_mat)

Построим линейную регрессию:


> model <- lm(modis_vec ~ relief_vec)
> summary(model)

Call:
lm(formula = modis_vec ~ relief_vec)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-15950.9  -2035.4   -182.4   1276.3  20414.5 

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 4.625e+03  7.569e+00   611.1   <2e-16 ***
relief_vec  4.916e+00  9.682e-03   507.7   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 3893 on 433741 degrees of freedom
  (14457 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.3728,	Adjusted R-squared: 0.3728 
F-statistic: 2.578e+05 on 1 and 433741 DF,  p-value: < 2.2e-16 

Интересно сравнить результаты, которые мы получили в R с регрессией, которую мы построим в самой ГИС GRASS. Для этого вызовем команду GRASS r.regression.line:


> system("r.regression.line map1=modis map2=relief")
 100%
y = a + b*x
   a: offset
   b: gain
   R: sumXY - sumX*sumY/tot
   N: number of elements
   medX, medY: Means
   sdX, sdY: Standard deviations
a  b  R  N  F medX  sdX  medY  sdY
-44.4697 0.0758367 0.610568 433743 -0.372793 7025.41 4915.05 488.314 610.483

Построим теперь квадратичную регрессию, для вычисления которой в GRASS GIS нет соответствующего модуля:


> model2 <- lm(relief_vec ~ modis_vec + I(modis_vec^2))
> summary(model2)

Call:
lm(formula = relief_vec ~ modis_vec + I(modis_vec^2))

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1930.25  -245.41  -157.72    88.94  2803.82 

Coefficients:
                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)     3.340e+02  2.308e+00  144.72   <2e-16 ***
modis_vec      -1.310e-02  4.810e-04  -27.23   <2e-16 ***
I(modis_vec^2)  3.351e-06  1.730e-08  193.70   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 463.8 on 433740 degrees of freedom
  (14457 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.4227,	Adjusted R-squared: 0.4227 
F-statistic: 1.588e+05 on 2 and 433740 DF,  p-value: < 2.2e-16 

Таким образом, на нескольких простых примерах было показан основной цикл работы в двух средах GRASS GIS и R.

Обсудить в форуме Комментариев — 12Редактировать в вики

Последнее обновление: 2014-05-15 01:34

Дата создания: 06.07.2010
Автор(ы): Дмитрий Колесов


(Геокруг)

Если Вы обнаружили на сайте ошибку, выберите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter