Концептуальная модель решения задач пространственного анализа

Вы можете использовать концептуальные шаги для построения собственной модели.

Шаг 1: Постановка задачи

• Для выполнения задачи пространственного анализа, вначале необходимо четко обозначить задачу, которую вы пытаетесь решить, и цели, которых вы хотите добиться.

Шаг 2: Разделение задачи на составные части

• Когда цель уже определена, задачу необходимо разбить на более мелкие задачи, определить необходимые для работы элементы и их взаимосвязь и создать соответствующие входные наборы данных для создания моделей представления.

• Когда цели уже определены, можно перейти к разработке шагов, необходимых для их достижения. Упорядочив отдельные этапы, вы сможете лучше представить проблему, которую собираетесь решать.
  • Например, если ваша задача – поиск мест обитания пятнистого лося, сначала можно установить места, где они были недавно отмечены, выяснить типы растительности, которые они предпочитают, и т.д.

• После того, как вы определились с отдельными этапами, необходимо выяснить, какие элементы потребуются для каждого этапа и как они взаимосвязаны. Элементы можно собрать в модели представления, их взаимосвязи – в модели процессов.
  • В данном случае, известные места встречи лосей и типы растительности – только часть из необходимых элементов данных, требующихся для определения мест обитания лосей. Поселения и дорожная сеть также оказывают влияние на популяцию лосей. Между элементами существуют следующие взаимосвязи: лоси предпочитают определенный тип растительности и избегают людей, которые по дорожной сети, могут посещать те или иные области. Для нахождения мест, в которых вероятность встречи с лосем наиболее велика, может потребоваться серия моделей.

• При выполнении этого шага, следует также определить необходимые входные наборы данных. После того, как вы определили наборы данных, их необходимо представить в виде набора слоев данных (модели представления). Для этого важно понимать, как представляются растровые данные в дополнительном модуле Spatial Analyst.
  • Входные данные могут содержать информацию о местах встреч с лосями за прошедшую неделю, типах растительности, расположении поселений, а также дорожную сеть.

• Итоговая модель (состоящая из набора задач, моделей процессов и входных наборов данных) представляет собой модель реальной ситуации, которая поможет вам при принятии окончательных решений.

Шаг 3: Изучение входных наборов данных

• Важно иметь представление о пространственных и атрибутивных свойствах отдельных элементов ландшафта и о взаимосвязях между ними (модель представления). Для понимания этих взаимоотношений, данные необходимо изучить. В ArcGIS имеются разнообразные инструменты и механизмы для изучения данных. В том числе: отображение на карте количественных данных, Графики, Отчеты и интерактивные инструменты панели инструментов Spatial Analyst.

Шаг 4: Выполнение анализа

• На этом этапе вам необходимо решить, какие инструменты потребуются для построения окончательной модели. Дополнительный модуль Spatial Analyst предоставляет широкий спектр инструментов для достижения этой цели.
  • В данном случае, вам потребуется определить инструменты, подходящие для выбора и оценки типов растительности, для построения буферных зон вокруг домов и дорог, и присвоения этим данным соответствующего веса.

Шаг 5: Проверка результата модели

• Проверьте результаты работы модели в полевых условиях. Следует ли изменить какие-либо параметры для получения наилучших результатов?

• Если вы создали несколько моделей, определите, какую из них следует использовать. Необходимо определить наилучшую модель. Соответствует ли одна из моделей необходимым требованиям лучше, чем другие?

Шаг 6: Применение результата

• После того, как вы принципиально решили поставленную задачу и убедились, что результаты, полученные при использовании определенной модели, отвечают ожиданиям, можно перейти к применению полученных результатов на практике.
  • Когда вы посещаете место с наибольшей вероятностью встречи с лосем, вы видите хоть одного?

• Очень часто, существуют противоречия между теорией и реальностью, для достижения поставленной цели эти противоречия необходимо разрешить. Более подробно см. в книге Я.Мальчевского "ГИС и многокритериальный анализ для принятия решений" (Jacek Malczewski GIS and Multicriteria Decision Analysis).