QGIS Plugin Water Network Toolbox

Um complemento experimental do QGIS para a gestão da rede de água.

Water Network Toolbox (WNT) é um aplicativo para documentação e gerenciamento de sistemas de distribuição de água. Oferece funções fundamentais para uma operação ordenada e eficaz das redes de água. Uma vez que os dados técnicos e personalizados são comumente armazenados em diferentes bancos de dados, a WNT possui a capacidade de acessar dados de dois estoques de dados: PostgreSQL/PostGIS para dados técnicos e MySQL para dados de clientes. Devido ao foco dos processos básicos, a aplicação é direta e fácil de aprender.

Informações técnicas:

Sistema de Informação Geográfica: QGIS
Sistemas de Banco de Dados: PostgreSQL com PostGIS, MySQL
Linguagem de Programação: Python 2.7

Dependências

PostgreSQL (para dados técnicos) com as seguintes extensões:

  • PostGIS (suportando objetos geográficos)
  • PgRouting (fornecendo funcionalidade de roteamento geoespacial)
  • mysql_fdw (manipulação de acesso a objetos remotos do banco de dados MySQL)

MySQL (para dados de clientes remotos)

Python 2.7 e os seguintes módulos:

  • SQLAlchemy
  • GeoAlchemy 2

Nota: O plugin foi testado principalmente com o Windows. O código é independente da plataforma, mas não podemos garantir a ausência de erros, erros ou falhas.

Referência

https://github.com/gc-i/wntOS

 

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

TRMM Data Downloader for QGIS

TRMM Data Downloader for QGIS

TRMM Data Downloader for QGIS é um Complemento que permite baixar os dados de estimativa de Precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission.

Faça o download dos dados das estimativas de precipitação do TRMM e crie mapas temáticos. Os dados diários estão disponíveis de 1 de janeiro de 1998 a 31 de julho de 2015.

Com o Complemento TDD é muito prático e simples baixar os dados, que já vem alinhados e no formato GeoTIFF.

FAOSTAT Data Downloader for QGIS

Referências

http://geobricks.github.io

Create FAOSTAT Maps with QGIS

https://disc.gsfc.nasa.gov/SSW/#keywords=TRMM_3B43

QML do Mapa Geológico do Brasil ao Milionésimo

Se você já acessou o novo portal da CPRM (Serviço Geológico Brasileiro), o GeoSGB (antigo GeoBank) para baixar Mapas Geológicos, Hidrogeológicos e Dados Geofísicos, deve ter reparado que agora as legendas dos mapas vem também no formato SLD (padrão geoespacial aberto – OpenGIS da OGC), além do formato LYR do ArcGIS (antigamente vinha em formato AVL do ArcView 3).

Essa opção de legenda (em SLD – Styled Layer Descriptor) pode ser usado no QGIS, gvSIG e outros SIG’s Open Source que seguem os padrões da OGC.

Porém, no QGIS 2.18 (versão de longa duração, mais atual e estável) tem apresentado problemas para ler esse arquivo de estilo.

Pensando nisso, o Geólogo Arthur Endlein resolveu portar o arquivo de estilo para QML (arquivo de estilo nativo do QGIS).

QML do Mapa Geológico do Brasil ao Milionésimo

Um arquivo de estilo (.qml) para o mapa geológico do Brasil ao milionésimo (http://www.cprm.gov.br/publique/Geologia/Apresentacao-202). Foi produzido a partir da correção manual do arquivo de definição para o ArcGIS, conversão para o formato SLD utilizando a ferramenta ArcGIS-Map to SLD converter e finalmente transcrevendo as informações de cor do SLD resultante para um arquivo QML utilizando o script sld_to_qml.py incluso neste repositório.

Para baixar o arquivo de estilo do QGIS (.QML) é só ir no repositório no Github:

Referências

National Geologic Map Database

SAGA GIS 4

SAGA GIS 4

Atualmente na sua versão 4.0.1 (20/03/2017) o SAGA (System for Automated Geoscientific Analyses) GIS (Geographic Information System) é um excelente SIG para Geoprocessamento, Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto e Análises Espacial, de Terreno, Estatística e Geoestatística, Hidrológica, de Solos, Morfometria, etc.

Trabalha com dados raster, vetorial, grades, nuvens de pontos (escâner a LASER – LIDAR), redes e bancos de dados. Tem visualizador 3D tanto para Superfícies quanto Nuvem de Pontos.

Existe uma Comunidade Brasileira do SAGA (SAGA GIS Brasil), que produz material em português brasileiro, como manuais, apostilas e tutoriais.

E também um site de tutoriais (Saga GIS tutorials – em inglês) com muitos exercícios práticos.

No QGIS, os módulos da API do SAGA (versão 2.3) são acessíveis na Caixa de Ferramentas de Processamentos, integralmente incorporadas no QGIS.

Referências

Site oficial – http://saga-gis.org

Comunidade Brasileira do SAGA – https://sagagisbrasil.wordpress.com

Saga GIS tutorials – https://sagatutorials.wordpress.com

 

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

QGIS Plugin for dividing polygons

No momento de fazer o parcelamento de Polígonos (dividir em áreas iguais), a solução buscada é o Complemento Polygon Splitter mas que o mesmo tem apresentado problemas, dando resultados nulos (testado no QGIS 2.18.6 x64).

Como alternativas, vamos apresentar dois Complementos que tratam dessa tarefa:

  • SplitPolygonShowingAreas – (‘Split Features On Steroids’) divide uma ou mais feições de polígono / multipolígono mostrando as áreas resultantes em cada lado da linha de corte e permitindo edições de linha de corte (semelhante à ferramenta de edição ‘Quebrar Feições’).

  • Polygon Divider – (‘Divide Polygons’) é um complemento para o QGIS que pega um polígono e o divide eficientemente em um número de polígonos ‘quadrangulares’ de um tamanho definido (área), que é útil para uma infinidade de aplicações tais como o parcelamento de terra, a amostragem ambiental, e assim por diante.

Como um exemplo simples trabalhado, você pode pegar um polígono como este:

… e dividi-lo em um número menor de polígonos ‘quadrangulares’ de cerca de 1000m² (seria exatamente 1000m² se o polígono acontecer de ter uma área que divida precisamente por 1000). Cabe ressaltar que para que as áreas sejam cortadas em Quilômetros Quadrados (km²) o valor deve ser de 1.000.000 m² (1.000×1.000).

QGIS PKtools Plugin

PKtools – Processing Kernel for geospatial data

PKtools é uma suíte de utilitários escritos em C++ para processamento de imagem com um foco em aplicações de Sensoriamento Remoto.
Ela depende fortemente da biblioteca de abstração de dados geoespaciais GDAL (http://www.gdal.org) e OGR.
Alguns dos programas são semelhantes às ferramentas GDAL (gdalinfo, gdal_translate, gdal_merge,…) e muitas das funcionalidades fornecidas no pktools já existem.
A razão para a implementação de pktools é uma combinação de preferência pessoal e em alguns caso funcionalidades adicionais (Pieter Kempeneers).
Todos os utilitários em pktools usam opções de linha de comando e tem ajuda embutida.

Complemento pktools no QGIS

Uma seleção dos utilitários pktools podem ser executados no QGIS, através da Caixa de Ferramentas de Processamento.
http://pktools.nongnu.org/html/md_apps.html
Certifique-se de que o pktools está instalado no seu Sistema, baixando e descompactando ele (p.ex., "C:\OSGeoW64\apps\pktools" ou "C:\Program Files\QGIS 2.18\apps\pktools").
Em seguida, você pode instalar o Complemento pktools através do menu do QGIS Complementos > Gerenciar e Instalar Complementos. (Configure o caminho para o pktools no menu Opções).

Filtros

No GDALTools (menu Raster) só tem a opção de filtro gdal_sieve (remove pequenos "polígonos" raster).
Já no pktools tem-se uma dezena de filtros tanto no domínio espacial quanto no espectral/temporal.

Filtro de Suavização

Para eliminar ruídos da Imagem
Smooth

Filtro de Majoração

Limpar pixels espúrios da Classificação de Imagens, homogeneizando o resultado.
Majority

LIDAR

LAS/LAZ para Raster

Converte a Nuvem de Pontos do escaneamento à LASER para uma Imagem Raster.

MDE para MDT

Converte o Modelo de Elevação para Modelo de Terreno (removendo o material de cobertura).
DEM to DTM

Referência:

Alerta sobre a “Web Mercator”

A NGA divulgou um aviso de cessar o uso em relação a produtos de webmapping para navegação e orientação devido a imprecisões com o mapa padrão.
A Agência Nacional de Inteligência-Geoespacial (NGA) Americana publicou alguns documentos recentes (fevereiro e maio de 2014) relativas à utilização da projeção de Web Mercator originalmente adotada pelos líderes da Internet (criado para o Google Maps, então adotado pela Microsoft Virtual Earth, Bing Maps) e também abraçada por outros provedores comerciais de API (OpenLayers, Leaflet, ArcGIS Online, 
OpenStreetMap…).
Esta recomendação refere-se ao fato de que esses provedores usam uma projeção de Mercator específica (Pseudo Mercator – EPSG 3857) que não é nem estritamente elipsoidal, nem estritamente esférica.
Então isso afeta cálculos feitos baseado no processamento do mapa como uma superfície plana (como o cálculo de áreas!).
Então Web Mercator é realmente uma projeção não conformal: fator de escala na direção meridiana N/S não é igual ao fator de escala na direção paralela E/W – não é uma constante, mas uma função de azimute (direção).

Referências:

http://blog.geogarage.com/2014/09/advisory-notice-on-web-mercator.html
http://docs.openlayers.org/library/spherical_mercator.html
http://earth-info.nga.mil/GandG/wgs84/web_mercator
http://geo.ebp.ch/2015/01/06/does-web-mercator-imply-erroneous-geospatial-positioning
https://glenbambrick.com/2016/02/03/web-mercator-fallacy
https://blogs.esri.com/esri/arcgis/2014/09/25/what-does-the-nga-web-mercator-advisory-mean-for-esri-defense-and-intelligence-users