Modelação Geográfica, Cidades e Ordenamento do Território

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Modelaçao Espacial no QGIS, utilizando o Sextante: parte II

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Na continuacao do meu post anterior, sigo com o processo de construçao de um modelo GAM utilizando a dupla Sextante/QGIS.
Antes de mais, faco uma nota sobre o que ‘e trabalhar com uma ferramenta em estado de desenvolvimento. O sextante esta literalmente a ser desenvolvido enquanto escrevo este post, o que significa por um lado que lhe faltam ainda muitas coisas, mas por outro lado que elas estao a ser acrescentadas.
Nomeadamente, saliento o facto de nem todas as ferramentas do Grass terem sido portadas (falta por exemplo o “v.what”, que a mim me daria bastante jeito) e de nao haver um “catching” de erros suficiente bom.
Isto quer dizer, que os algoritmos correm com pouca verificacao dos parametros de entrada, para mais tarde “crasharem” com um erro pouco descritivo. Isto ‘e bastante comum nas funcoes de Grass, e para nao “arrancarem muito os cabelos” como eu fiz, convem ir aos logs do sextante e procurar uma mensagem informativa (elas normalmente estao la). Dito isto, penso que a toolbox ja esta suficientemente boa para ser utilizada🙂

No post anterior tinha acabdo de gerar os pontos de ausencia, e tinha ficado com a distribuicao completa da variavel dependente (pontos ausentes e presentes). A fase seguinte, seria recolher valores das variaveis ambientais
seleccionadas, como explicativas; neste caso, temos como variaveis ambientais explicativas: clorofila, batimetria e salinidade.

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A experiencia ensinou-me que a configuracao “optima” dos rasters para o sextante ‘e em geotiff, de preferencia projectados no mesmo crs (wgs84). Tambem ‘e muito importante que os extents do layer estejam correctamente definidos, por isso vale a pena perder algum tempo “preparando” os rasters, antes de os introduzir no modelo (e infelizmente este tipo de dados veem quase sempre em grelhas HDF5 e outros formatos pouco “amigos” do QGIS).

A primeira coisa que fiz, foi acrescentar mais tres “inputs” para o modelo, em formato raster.

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O passo seguinte ‘e recolher informacao de cada raster, nos locais onde temos amostras. Para isto estaria muito bem a funcao v.what.rast, mas infelizmente ainda nao foi portada pelo sextante por isso ha que seguir um caminho alternativo, em varios passos, utilizando outra funcao do grass: o v.sample .
Esta funcao foi especialmente desenhada para “cross validation”, i.e.: compara os valores do raster, com os valores nos pontos de controlo, que nao ‘e aquilo que queremos. Contudo, entre outras coisas que nao nos interessam, gera a distribuicao dos valores do raster nos sitios amostrados e podemos “aproveitar” essa coluna.

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Depois, ‘e uma questao de fazer um “join” da tabela gerada, com os nossos pontos. Para isso, necessitamos de um campo unico dos dois lados, por isso aproveitei a funcao do QGIS para gerar um auto-increment field (AUTO).

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Como resultado do “join”, ha uma serie de campos que sao acrescentados a tabela original. O campo “x_rast_val” contem os valores amostrados do raster. O passo seguinte ‘e criar um campo com um nome mais sugestivo (e.g.: “sst”), e copiar para ai os valores (usando o “field calculator”) ; depois podemos vermos nos livres desses “campos intermedios” que vieram com o “join” (usando o “delete column”).

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Este passos sao repetidos para os tres rasters que representam as nossas variaveis ambientais. No final, terminamos com a nossa tabela de pontos amostrados, “enriquecida” com valores de temperatura superficial, clorofila e batimetria (ver “identify” em baixo).

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Finalmente ‘e possivel associar “estilos” (ficheiros qml) a cada um dos outputs, e assim ‘e feito automaticamente o rendering de cada layer, usando as nossas legendas.

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Author: doublebyte

H8ckr, geocoder, traceuse, skateboarder, person...

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