Опубликован специальный номер ArcReview “
ГИС в здравоохранении и медицине”. В этот выпуск включен краткий обзор итогов 1-й Конференции и ряд статей, основанных на докладах, которые были на ней представлены.
Sumith Pathirana Southern Cross University, Masato Kawabata Kobe University Medical School
Rohitha Goonatilake Texas A & M University - College Station
Исследование потенциальной опасности возникновения заболевания в Шри-Ланке с использованием ГИС и статистического моделирования.
Отображение пространственного распределения случаев заболевания и определения потенциального риска требует преобразования точек в поверхность. Для этого был использован метод inverse-distance weighted (IDW) - метод интерполяции, обычно используемый в ГИС программах для создания поверхностей разброса точек, таких например, как осадки и выявленные случаи лихорадки денге. Методика основана на предположение о том, что на интерполяцию поверхности должны влиять, в основном близлежайшие точки, и меньшее влияние на более удаленных точках. В этом исследовании использован метод обратных расстояний с весом - интерполяция методом Шепарда для создания поверхности определяющей зависимость от осадков и случаев лихорадки денге.
Способ интерполяции IDW (Метод обратных расстояний с весом) основан на использовании обратных величин расстояниям между узлами интерполяции возведенным в некоторую степень, универсален, легко реализуем и понятен, а также обладает высокой степенью точности.
В рамках этого метода искомое значение функции в каждой точке, для которой ищется решение, дается следующим образом:
,
где Pi – находимое значение в точке i;
Pj– значение в узле интерполяции j;
Dij– расстояние между i-той и j-той точками;
G – количество узлов интерполяции;
n – степень, в которую возводятся расстояния Dij.
Значение n фактически определяет, насколько влияет расположение j-тых точек на прогнозируемое значение Piв точке i. По мере того, как n увеличивается, область влияния уменьшается до тех пор, пока в пределе не станет окрестностью точки i, из любой точки которой до i ближе, чем до любой из точек j. Когда n принимается равным нулю, метод становится идентичен обыкновенному нахождению среднего арифметического рассматриваемых величин.
Ватсон (Watson) и Филип (Philip) в 1985 году составили список некоторых ограничений использования этого метода, например, его нельзя использовать для случая радиальной симметрии, когда в результате такой интерполяции могут появиться элементы неоправданной линейности.
Экспериментально было показано, что для n<= 1 полная производная функции z=f(x,y)в узлах интерполяции претерпевает разрыв. Обычно значение n подбирается эмпирически для конкретной задачи. Значения 1,65 и 2 выбирались для n Келвеем (Kelway, 1974) и NOAA (1972) соответственно, для прогнозирования количества выпадающих осадков, в то время как модель ARMOS (1990) для обнаружения месторождений нефти рекомендует использовать значения n от 4 до 8.
Ватсон и Филип показали как нужно модифицировать этот способ интерполяции, чтобы устранились ограничения, упоминаемые выше. В их методе степень n – функция как расстояний Dij, так и погрешностей входных величин.
В работе "
Использование ГИС-технологий для выявления областей передачи туберкулеза и заболеваемости" так же использован метод IDW.
Метод inverse-distance weighted (IDW) реализован в QGIS.
Описан в
документации по QGIS
С примерами практического использования можно познакомиться здесь:
Inverse Distance Weighting (IDW) Interpolation using QGIS
Single Band Raster Layer Symbology in QGIS и
здесь
http://cran.r-project.org/web/packages/ ... luster.pdf