📄Работа №26760
Тема: Разработка модуля Quantum GIS для корреляционного анализа растровых изображений
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информационные системы
Объем:
54 листов
Год:
2016
Просмотров:
327
5600
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
1 Обзор использованного программного обеспечения данных, языковых средств, библиотек 6
1.1 Язык программирования Python 6
1.1.1 Особенности языка Python 7
1.1.2 Архитектура Python 9
1.1.3 Среда исполнения Python 10
1.1.4 Типы данных Python 11
1.2 Геоинформационная система QGIS 12
1.3 Библиотека GDAL 14
1.4 Обзор библиотеки NumPy 15
1.5 Обзор библиотеки Math 16
1.6 Библиотека QT Creator 17
1.7 Выводы обзора использованного программного обеспечения данных, языковых средств, библиотек 17
2 Описание алгоритмов 19
2.1 Совмещение растров 19
2.2 Работа в программе Python 23
2.3 Глобальная, локальная корреляция и классификация зон 25
2.4 Выводы для описания алгоритмов 29
3 Описание элементов программирования 30
3.1 Использование библиотек для чтения и записи данных 30
3.2 Структура программы 31
3.3 Чтение и запись растра из формата GEOTIFF 33
3.4 Расчет глобальной, локальной корреляции и классификации зон 34
3.5 Пользовательский интерфейс 37
3.6 Выводы по описанию элементов программирования 39
4.1 Результаты расчета глобальной корреляции 40
4.2 Результаты расчета локальной корреляции 42
4.3 Классификации зон 45
4.4 Выводы по тестированию разработанных программ 47
Заключение 49
Список использованных источников 50
1 Обзор использованного программного обеспечения данных, языковых средств, библиотек 6
1.1 Язык программирования Python 6
1.1.1 Особенности языка Python 7
1.1.2 Архитектура Python 9
1.1.3 Среда исполнения Python 10
1.1.4 Типы данных Python 11
1.2 Геоинформационная система QGIS 12
1.3 Библиотека GDAL 14
1.4 Обзор библиотеки NumPy 15
1.5 Обзор библиотеки Math 16
1.6 Библиотека QT Creator 17
1.7 Выводы обзора использованного программного обеспечения данных, языковых средств, библиотек 17
2 Описание алгоритмов 19
2.1 Совмещение растров 19
2.2 Работа в программе Python 23
2.3 Глобальная, локальная корреляция и классификация зон 25
2.4 Выводы для описания алгоритмов 29
3 Описание элементов программирования 30
3.1 Использование библиотек для чтения и записи данных 30
3.2 Структура программы 31
3.3 Чтение и запись растра из формата GEOTIFF 33
3.4 Расчет глобальной, локальной корреляции и классификации зон 34
3.5 Пользовательский интерфейс 37
3.6 Выводы по описанию элементов программирования 39
4.1 Результаты расчета глобальной корреляции 40
4.2 Результаты расчета локальной корреляции 42
4.3 Классификации зон 45
4.4 Выводы по тестированию разработанных программ 47
Заключение 49
Список использованных источников 50
📖 Введение
Для изучения взаимосвязи различных географических явлений, используют методы корреляционного и регрессионного анализа. Корреляционный анализ позволяет измерить тесноту связи, а регрессионный анализ дает возможность выразить взаимосвязь между двумя переменными в виде уравнений. Например, в случае линейной взаимосвязи при помощи методов наименьших квадратов подбираются параметры прямой, которая наилучшим образом опишет выборочные точки.
Для того чтобы изучать в геоинформационных системах взаимосвязь между явлениями, которые показаны в слоях ГИС, также можно использовать корреляционный и регрессионный анализ. Для представления пространственных данных в GIS существуют векторная и растровая модель данных. В данной работе акцент сделан на том, чтобы оценивать связь между растровыми данными, изображениями, данными дистанционного зондирования, дискретными растрами.
В Quantum GIS и ArcGIS есть геостатистические модули, которые позволяют проводить статистический анализ для пространственных данных в слоях. В Quantum GIS существуют богатые возможности для построения трендов и остаточных поверхностей. Но конкретно модулей для расчета корреляции двух изображений в Quantum GIS не обнаружено. Программа Quantum GIS содержит возможности для программирования, для улучшения функциональности, для тонкой настройки ГИС под нужным пользователем, используя различные языки программирования, можно настроить расширение ГИС.
программе - используется среда разработки QT Creator, для статистических расчетов используются библиотеки NumPython, SciPy.
Цель работы: разработка модуля Quantum GIS для корреляционного анализа растровых изображений.
Задачи:
- разработать алгоритмы, для расчета локальных и глобальных коэффициентов корреляции, и с учетом зон для двух растровых изображений;
- реализация этих алгоритмов на языке Python, тестирование разработанных программ;
- тестирование разработанных программ на различных наборах растровых изображений;
- разработка пользовательского интерфейса, для программ расчета пространственной корреляции, при помощи QT Creator.
Для оценки взаимосвязи растровой модели, берется один растр, второй растр, совмещаются между собой, далее идет расчет глобальной корреляции, локальной корреляции и классификация зон.
Для того чтобы изучать в геоинформационных системах взаимосвязь между явлениями, которые показаны в слоях ГИС, также можно использовать корреляционный и регрессионный анализ. Для представления пространственных данных в GIS существуют векторная и растровая модель данных. В данной работе акцент сделан на том, чтобы оценивать связь между растровыми данными, изображениями, данными дистанционного зондирования, дискретными растрами.
В Quantum GIS и ArcGIS есть геостатистические модули, которые позволяют проводить статистический анализ для пространственных данных в слоях. В Quantum GIS существуют богатые возможности для построения трендов и остаточных поверхностей. Но конкретно модулей для расчета корреляции двух изображений в Quantum GIS не обнаружено. Программа Quantum GIS содержит возможности для программирования, для улучшения функциональности, для тонкой настройки ГИС под нужным пользователем, используя различные языки программирования, можно настроить расширение ГИС.
программе - используется среда разработки QT Creator, для статистических расчетов используются библиотеки NumPython, SciPy.
Цель работы: разработка модуля Quantum GIS для корреляционного анализа растровых изображений.
Задачи:
- разработать алгоритмы, для расчета локальных и глобальных коэффициентов корреляции, и с учетом зон для двух растровых изображений;
- реализация этих алгоритмов на языке Python, тестирование разработанных программ;
- тестирование разработанных программ на различных наборах растровых изображений;
- разработка пользовательского интерфейса, для программ расчета пространственной корреляции, при помощи QT Creator.
Для оценки взаимосвязи растровой модели, берется один растр, второй растр, совмещаются между собой, далее идет расчет глобальной корреляции, локальной корреляции и классификация зон.
✅ Заключение
Цель и задачи, поставленные в работе, выполнены. Разработаны алгоритмы для расчета локальных и глобальных коэффициентов корреляции, с учетом зон для двух растровых изображений, принципы их работы и реализации. Также разработан пользовательский интерфейс, для программ расчета пространственной корреляции, при помощи QT Creator. Проведено исследование возможностей языка Python и его библиотек NumPy, GDAL, Math. Также проведена работа с программой Quantum GIS это - совмещение растров, выбор методов, перепроецировка, изменения размера, размера ячейки, обрезка растров.
Программа Quantum GIS содержит возможность для программирования, для улучшения функциональности, для тонкой настройки ГИС под нужным пользователем. Используя различные языки программирования, можно настроить расширение ГИС. В Quantum GIS - это интерпретатор Python, на котором можно построить разные расширения, это стандартный язык для геообработки. Для того чтобы писать программы - используется Python, чтобы программы работали быстрее - используется язык программирования C. Чтобы нарисовать окна в программе - используется программа QT Creator, для расчетов программы - используется NumPython.
Язык Python является одним из самых популярных и быстрых скриптовых языков программирования. Также Python бесплатный, распространяемый, удобный в использовании, позволяет решать сложные задачи, позволяет управлять геоданными, отображать, редактировать, анализировать их, также создавать макеты карт.
Программа Quantum GIS содержит возможность для программирования, для улучшения функциональности, для тонкой настройки ГИС под нужным пользователем. Используя различные языки программирования, можно настроить расширение ГИС. В Quantum GIS - это интерпретатор Python, на котором можно построить разные расширения, это стандартный язык для геообработки. Для того чтобы писать программы - используется Python, чтобы программы работали быстрее - используется язык программирования C. Чтобы нарисовать окна в программе - используется программа QT Creator, для расчетов программы - используется NumPython.
Язык Python является одним из самых популярных и быстрых скриптовых языков программирования. Также Python бесплатный, распространяемый, удобный в использовании, позволяет решать сложные задачи, позволяет управлять геоданными, отображать, редактировать, анализировать их, также создавать макеты карт.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.