QGIS Temporal/Spectral Profile Tool Plugin

QGIS Temporal/Spectral Profile Tool Plugin
Um complemento do QGIS para plotagem interativa de informações temporais ou espectrais armazenadas em rasters multibandas, baseado no complemento Profile Tool (Perfil Topográfico).
A ferramenta pode ser usada para comparar informações espectrais contidas em múltiplos rasters de várias bandas, por exemplo, para avaliar a exatidão da correção atmosférica ou para explorar interativamente as alterações entre os rasters.

Ele também pode ser usado para plotar dados de série temporal por pixel de uma lista de rasters que foram previamente empilhadas, por exemplo, um arquivo raster virtual (.VRT).
Se o NetCDF com dimensão de tempo for usado como a fonte de dados raster, o plugin também pode usar as datas desta dimensão para a plotagem.
Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) – 224 bandas espectrais
A nova funcionalidade na versão 1.1 permite a plotagem de Estatísticas Zonais (Zonal Statistics) da série temporal usando a opção “Polígono Selecionado” e escolhendo a estatística para plotar a partir de uma lista ao lado do nome da camada raster.

Referências

https://github.com/DHI-GRAS/Temporal_profile_tool

https://aviris-ng.jpl.nasa.gov

Análise de Dados Espaciais no QGIS

Análise de Dados Espaciais no QGIS

Geoestatística

Gstat é um software livre de Geoestatística (atualmente ele foi transformado em um pacote do R).

Análise de Dados Espaciais no QGIS

  • Mapa de Localização

 

  • Análise Exploratória

  • Resultado do Cálculo do Variograma Experimental

  • Modelagem do Variograma

  • Krigagem Ordinária

Dados Amostrais

O Meuse é um conjunto de dados geoestatísticos clássico usado com freqüência pelo criador do pacote gstat para demonstrar várias etapas de análise geoestatística.
O conjunto de dados de pontos consiste em 155 amostras de concentrações de metais pesados do solo superficial (ppm), junto com um número de variáveis do solo e da paisagem.
As amostras foram coletadas em uma planície de inundação do rio Meuse, perto da vila Stein.

Referências

  1. Applied Spatial Data Analysis with R
  2. A Practical Guide to Geostatistical Mapping
  3. R Spatial
  4. Introduction to Kriging in R
  5. Introduction to GIS using R
  6. Spatial Analysis in R

Curso Análise de Dados Espaciais no QGIS

Objetivo: aula prática de interpolação de dados no QGIS;

Área de aplicação: solos, contaminação, ambiental, geoquímica, agricultura, etc.;

Local: São Paulo – SP.

Inscrições: http://www.geosaber.com.br

Contato: sidney.goveia@geosaber.com.br

QGIS plugin for hotspot analysis

Mapas de calor (Heat Map) são uma das melhores ferramentas de visualização de dados de densidade de pontos. Mapas de calor são utilizados para identificar facilmente aglomerados e encontrar onde existe uma elevada concentração de uma determinada atividade. Eles também são úteis para fazer análises de agrupamentos (cluster) ou análise de pontos quentes (hotspot analysis).¹

Para demonstrar a aplicação dessas análises, vamos usar o famoso “Mapa da Cólera em Londres – 1854 de John Snow” (esse sabia muito!).¹¹

No QGIS 2.18 Las Palmas de G.C. é possível criar um Mapa de Calor diretamente no Estilo da Camada (de Pontos), sem precisar usar o complemento Mapa de Calor (que cria um raster).

Com isso se tem a interpolação dos Pontos pela distância (o raio é a distância mínima da influência do ponto com os pontos vizinhos) e ponderada pela contagem (atributo) de ocorrências.³

Análise de Hotspot no QGIS

Mapas de calor e de pontos quentes são semelhantes, podem parecer o mesmo de algumas maneiras, mas são completamente diferentes. Os pontos quentes são determinados por estatísticas e os mapas de calor são determinados pela distribuição. Os mapas de calor são medidos pela proximidade dos pontos e os pontos quentes são medidos estatisticamente pelo nível de confiança.²

O complemento do QGIS para executar a Análise de Pontos Quentes (Hotspot) é baseada na Biblioteca Python de Análise Espacial – PySAL.

O plugin de análise de Hotspot associa os Z-escores e os p-valores (sob a hipótese de Aleatoriedade Espacial Completa) da estatística local Gi* (Getis e Ord, 1992; Getis e Ord, 1996), Anselin I de Moran Local (Anselin, 1995) e Moran Bivariada Local (Wartenberg, 1985) para cada feição do shapefile, com um sistema de coordenadas projetado atribuído e um atributo numérico associado. A camada de saída permite identificar hotspots (ou coldspots) no conjunto de dados de entrada, bem como sua significância estatística.

Para o que se refere a estatística local Gi*, o escore Z positivo e estatisticamente significativo indica um cluster intenso de valores elevados (hotspot). Escores Z negativos e estatisticamente significativos indicam cluster intenso de valores baixos (coldspot). Com relação ao I do Moran Local (e sua contrapartida bivariada, o Moran Local Bivariável), as pontuações Z são traduzidas em valores de quadrante (q) que descrevem a presença de Clusters ou Outliers dentro do conjunto de dados. A significância é calculada, com base na escolha do usuário, contra a suposição de normalidade ou usando a abordagem de permutações.

A relação espacial entre as feições pontuais é modelada usando uma Banda de Distância Fixa (expressa com a mesma unidade de medida do sistema de coordenadas projetado do shapefile de pontos de entrada). Para a análise do shapefile de polígonos, a relação espacial é modelada usando a matriz de contigüidade do “caso da rainha” (queen’s case). Para mais informações, consulte: Análise Geoespacial – 5ª Edição, 2015 – de Smith, Goodchild, Longley [En].

*Texto foi traduzido (em parte) do site HotSpotAnalysis Plugin²², de Daniele Oxoli. ₢2017.

Referências

²²https://github.com/danioxoli/HotSpotAnalysis_Plugin

²https://yuhuinnovation.maps.arcgis.com/apps/MapJournal/index.html?appid=b89b59ef0ad14534aae4e5fc85fdb2eb

¹http://www.qgistutorials.com/pt_BR/docs/creating_heatmaps.html

³https://rodolfomaduroalmeidasite.wordpress.com/2017/02/14/analise-de-densidade-de-eventos-pontuais-utilizando-o-qgis

http://www.pet.est.ufpr.br/?p=3592 Autocorrelação Espacial – I de Moran

John Snow’s famous cholera analysis data in modern GIS formats

¹¹http://blog.rtwilson.com/john-snows-famous-cholera-analysis-data-in-modern-gis-formats

https://www.theguardian.com/news/datablog/2013/mar/15/john-snow-cholera-map

https://www1.udel.edu/johnmack/frec682/cholera/cholera2.html

GuidosToolbox

GuidosToolbox

GuidosToolbox (Graphical User Interface for the Description of image Objects and their Shapes) contém uma ampla variedade de rotinas de processamento de imagens raster genéricas, incluindo software livre relacionado, como GDAL (para processar dados geoespaciais e exportá-los como sobreposições de imagem raster no Google Earth) e FWTools (pré/pós-processamento e visualizar qualquer dados de raster ou vetor).

Todas as ferramentas são baseadas em princípios geométricos e podem assim ser aplicadas a qualquer escala e a qualquer tipo de dados raster.

GuidosToolbox

GuidosToolbox também inclui MSPA (Morphological Spatial Pattern Analysis), uma seqüência personalizada de operadores morfológicos matemáticos direcionados para a descrição da geometria e conectividade dos componentes da imagem. Os recursos e os exemplos de aplicação do MSPA estão descritos no site da MSPA.

Um fator restritivo do programa é o fato de usar a IDL Virtual Machine para executar algoritmos desenvolvidos usando a linguagem de programação IDL fazendo com que deixe de ser Open Source e impondo limitações no seu uso.

GuidosToolbox é disponibilizada para fins não-comerciais. Para fins comerciais, por favor contacte: Peter.Vogt@jrc.ec.europa.eu

Academia FOSS4G

Foi lançada a Academia FOSS4G!
Pela primeira vez que há um currículo completo de SIG baseado em software livre e open source (FOSS4G)!
Melhor ainda o material está disponível gratuitamente para todos.
O currículo é composto por cinco cursos:

  1. GST 101 – Introdução à Tecnologia Geoespacial
  2. GST 102 – Análise Espacial
  3. GST 103 – Aquisição de Dados e Gerenciamento
  4. GST 104 – Cartografia
  5. GST 105 – Sensoriamento Remoto

Acesse: http://foss4geo.wordpress.com

Seminário online sobre Geoestatística Aplicada

MundoGEO e Oficina de Textos convidam você para participar de um seminário online sobre Geoestatística Aplicada.

Com inscrições abertas e gratuitas, o webinar vai acontecer no dia 29 de abril, a partir das 14h30.
Na palestra serão abordados os conceitos fundamentais da geoestatística, cálculo e modelagem de variogramas experimentais, estimativas geoestatísticas lineares e não lineares, erros e incertezas, simulações estocásticas e interpolação de variáveis categóricas com mapeamento da zona de incerteza, além de exemplos de aplicações.
O palestrante será Jorge Kazuo Yamamoto, formado em Geologia pelo Instituto de Geociências – USP, em 1976. Geólogo pesquisador do IPT entre 1977-1989. Atualmente é professor titular do departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental do Instituto de Geociências da USP.

SAGA GIS 2.1.1 – Atualização


Caro amigos, usuários e todos os outros interessados no SAGA,

Nós estamos felizes de anunciar o lançamento da versão 2.1.1 do SAGA.
Nesta versão você vai encontrar uma série de melhorias e adições menores, que por sua soma tornam o SAGA melhor do que nunca.
Então, não hesite em fazer o download agora mesmo!
Esta versão depende agora da v3.0 do wxWidgets recentemente lançado.

E agora desfrute do mundo do SAGA,
SAGA Development Team
Olaf Conrad.

Baixe o SAGA 2.1.1 de:

SADA – Spatial Analysis and Decision Assistance

Spatial Analysis and Decision Assistance (SADA) é um programa gratuito que incorpora ferramentas do campo de avaliação ambiental em um ambiente de resolução de problemas eficaz.
Essas ferramentas incluem módulos integrados para visualização, análise geoespacial, análise estatística, avaliação de risco à saúde humana, avaliação de risco ecológico, o custo / benefício, design de amostragem e análise de decisão.
As capacidades do SADA podem ser usadas de forma independente ou em conjunto na caracterização de um sítio contaminado, avaliação de risco, determinando a localização das amostras futuras, e na concepção de medidas corretivas.
Acessehttp://www.sadaproject.net

Livro: Geoestatística, Conceitos e Aplicações

"… leitura essencial para todos aqueles que procuram na Geoestatística um conjunto de instrumentos para resolver problemas concretos na gestão de recursos naturais. Geoestatística: conceitos e aplicações um forte componente pedagógico, conferindo a todos os temas abordados uma clareza de exposição e uma grande preocupação com os detalhes dos formalismos matemáticos e algoritmos. – Prof. Dr. Amilcar Soares – Diretor do Centre for Natural Resources and Environment (Cerena) do Instituto Superior Técnico (IST) da Universidade Técnica de Lisboa, Portugal.

O livro aborda amostragem, inferência espacial e natureza das variáveis aleatórias; cálculo e modelagem de variogramas experimentais; técnicas geoestatísticas de estimativa e interpolação para variáveis aleatórias contínuas e discretas; coestimativas geoestatísticas; e simulação estocástica.
Geoestatística destina-se a estudantes de Geologia, Geofísica, Engenharia de Minas, Agronomia, Oceanografia e Engenharia Florestal, assim como para profissionais e pesquisadores envolvidos na análise de dados geológicos ou georreferenciados."

Whitebox Geospatial Analysis Tools 2.0 (Java)

Desenvolvido pelo Professor John Lindsay, da Universidade de Guelph – Ontário /Canadá.
O Whitebox GAT (Geospatial Analysis Tools) é um programa de análises espacial e de terreno , agora totalmente reescrito em JAVA, o que faz dele uma ótima alternativa para ser usada em Sistemas Mac OSX.Uma vez que o SAGA-GIS não possui uma versão própria para os computadores da Apple, o que impossibilita dele ser usado no SEXTANTE do QGIS como conjunto de ferramentas para Análise Espacial.
O Whitebox GAT é um projeto Open Source, extensível pelas linguagens Java/Python e que traz ferramentas de Análise Espacial, Análise de Terreno e Processamento de Imagens.
A versão 2.0 traz muitas novidades, como suporte a exibição de vetores no formato shapefile, novas ferramentas e uma interface melhorada.
Outra vantagem é que o programa é portátil e não precisa ser instalado (precisa ter a Máquina Virtual Java instalada no computador).
Acessehttp://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/index.html