Страница 1 из 1

Обработка данных по загрязнениям

Добавлено: 10 мар 2024, 19:23
Maksir
Здравствуйте!
Имеется несколько tif-файлов, отображающих загрязнение определенным элементом в течение года. Подскажите, как можно выполнить формирование загрязнения по месяцам?

Re: Обработка данных по загрязнениям

Добавлено: 11 мар 2024, 04:55
AlexRomantsov
Здравствуйте. Для этих целей удобна (и несложно повторяема) растровая математика, доступная во многих ГИС системах. QGIS, открываете ваши tif как слои. Меню - Растр - Калькулятор растров. В Выражении, подставляя каналы растров, конструируете что то вроде "01_12@1" - "01_11@1" (вычитаете из первого второй растр), где 01_12 - ваше имя растра за 1 декабря, а @1 - номер канала. Укажите слой результатов (куда сохранить). Ок.
ArcGIS под рукой нет, но там тоже "богато".

Re: Обработка данных по загрязнениям

Добавлено: 11 мар 2024, 09:03
konst555
Очень интересная задача. Если я правильно понял, вы ее формулируете следующим образом: Выполнить интерполяцию 2D массивов по времени и получить 2D массивы на каждый месяц.

Простейшее решение - 3D Криген интерполяция. Этот инструмент появился в последних ArcGIS-pro. Я им пользовался для интерполяции результатов океанографической съемки на нужные горизонты. Вместо глубины у вас будет время (например, номер дня в году), все массивы надо проинтерполировать на одинаковую сетку. Расчет идет в два этапа: строится 3D интерполяция, а затем на выбранные горизонты/дни находим 2D распределения. Получается быстро и достаточно неплохо, если есть достаточное количество исходных данных.

Более сложный, но более перспективный метод: использовать плагины QGIS. Не зная, что у вас за исходные данные, трудно что-либо советовать. Например, Space Time Cube (This plugin creates a space-time cube based on given data.). Или у вас спутниковые данные, тогда: RasterTimeseriesManager (Explore and visualizing spatio-spectral-temporal Earth Observation imagery data.) Еще есть SAGA. Она работает как с QGIS, так и отдельно. Эту задачу с ней не делал, но скорее всего, тоже должна решаться легко.

Напоследок, если вы действительно занимаетесь экологией и собираетесь дальше работать с этими данными, попробуйте сделать разложение полей на ортогональные функции. Что это даст? Ваши поля разложатся на некоторые шаблоны, ассоциируемые с источниками загрязнения и временные вектора их динамики существования.

Удачи.