Bagaimana Membuat Matriks Jarak di QGIS

Matriks jarak adalah array dua dimensi yang berisi jarak antara lokasi yang berbeda. Membuat matriks jarak dapat bermanfaat karena berbagai alasan. Misalnya, digunakan dalam perencanaan transportasi untuk menghitung waktu perjalanan untuk rute asal-tujuan. Dalam perencanaan toko ritel, matriks ini digunakan untuk menghitung waktu perjalanan pelanggan dari rumah mereka ke lokasi pengecer saat ini, lokasi pesaing, dan lokasi prospek. Baca Selengkapnya

Ekstraksi Undakan/Teras Bagian 2

Prosedur kedua ini terinspirasi oleh makalah Demoulin et al. (2007). Mereka mengembangkan metode untuk menghilangkan sisa-sisa teras fluvial samar yang kadang-kadang terawetkan di sepanjang ngarai sempit di Belgia. Metode diperluas dengan pengembangan metode semi-otomatis baru untuk deliniasi teras gerusan glasial yang terkait dengan Okanogan Lobe di Lapisan es Cordilleran.

Kami menggunakan area sepanjang 500m sebagai tampilan analisis. 20 lebih langkah yang diperlukan untuk memproses setiap luasan menjadi masalah di ArcGIS. Dengan sungai sepanjang 70 km untuk dianalisa, hasilnya adalah beberapa ribu undakan/teras, masing-masing dengan resiko kesalahan operator. Sementara prosedur berikut akan memerlukan beberapa modifikasi untuk mengakomodasi parameter lembah sungai lainnya (orientasi, lebar), konsep umum dan kode yang diimplementasikan seharusnya bisa bekerja.

Kami menggunakan ArcGIS 10.x dan program statistik R (www.r-project.org). R adalah program yang ampuh dan fleksibel dengan peralatan yang lengkap untuk data vektor dan raster. Kekuatan R dalam aplikasi ini adalah penanganan data DEM (data XYZ).

BAGIAN I: ARCGIS
1.) Unduh DEM 30m dari USGS Earth Explorer (earthexporer.usgs.gov) atau sumber lain.

2.) Muat DEM ke dalam ArcMap.

3.) Jangan memproyeksikan DEM dulu. Skrip R mengasumsikan tidak ada proyeksi.

4.) Gunakan tool Draw untuk membuat poligon yang mencakup seluruh wilayah studi sungai. Buat poligon Anda cukup lebar untuk mencakup tingkat teras/undakan tertinggi. Dapat diulangi untuk menganalisis sisi lain sungai. Penggunaan Buffer (pada garis tengah sungai) mungkin menawarkan hasil yang lebih bagus daripada poligon yang digambar dengan manual.

5.) Ubah grafik yang digambar manual tadi menjadi shapefile (klik kanan pada Layers> Convert graphics to features). Jika Anda menggunakan Buffer, langsung ke langkah berikutnya.

6.) Clip DEM dengan shapefile tersebut (Data Management Tools > Raster > Raster Processing > Clip). Centang kotak “Use Input Features for Clipping Geometry”, yang akan memotong raster ke bentuk poligon dan bukan ke persegi panjangnya.

7.) Matikan DEM aslinya. Ekspor DEM baru yang telah dipotong sebagai GEOTIFF atau GRID ke folder workspace Anda (klik kanan DEM > Data > Export Data).

8.) Catat eksten rasternya (koordinat 4 sudut, Lintang / Bujur dalam unit DD) untuk digunakan nanti.

BAGIAN II: R
Faktor penyederhanaan di wilayah studi adalah Sungai Okanogan mengalir hampir lurus ke selatan. Sebuah sungai yang mengalir ke timur atau barat akan sama juga efeknya. Namun, jika sungai mengalir secara diagonal, Anda harus memodifikasi bagian pergeseran koordinat dari kode R sehingga luasan analisis yang bergerak (jangkauan 500m) bergeser ke arah Lintang dan Bujur. Untuk Okanogan, wilayah hanya beberapa langkah ke selatan (tidak ada pergeseran Lon). Solusi untuk sungai diagonal adalah memutar DEM di ArcGIS sebelum membawa data ke R. Ini akan mengacaukan koordinat Anda; Anda mungkin harus menggunakan koordinat grid kustom.

Tinjauan Alur Kerja R: Proses diuraikan dalam langkah-langkah di bawah ini. Telah ditambahkan banyak komentar instruksional dalam kode itu sendiri (komentar bersimbol #):

a.) Baca di DEM yang terpotong dari proses di atas sebagai file GEOTIFF.

b.) Buat file pdf untuk menyimpan semua output grafik (dua grafik per halaman, satu per area potongan geser). Proses ini menghasilkan 56 grafik

c.) Tentukan ukuran area potongan geser dan berapa banyak potongan yang ada di lembah (56 dalam hal ini). Area potongan harus berada dalam kisaran 500-1000m sungai, tetapi dapat melampaui tepi peta ke arah lain (lebar penuh dalam kasus ini). Lebih dari 1000m menghasilkan terlalu banyak kesalahan dan definisi teras yang tajam tidak dapat dilihat. Contoh di bawah menggunakan kira-kira 1000m, tetapi beberapa bagian bisa lebih mudah dengan wilayah yang lebih kecil.

d.) Untuk setiap wilayah potongan, potong rasternya.

e.) Tentukan ketinggian minimum.

f.) Kurangi ketinggian ini dari semua titik untuk menghasilkan raster ketinggian relatif (menormalkan semua grafik).

g.) Hapus titik data untuk ketinggian relatif 5 meter terendah (Anda tidak ingin menghitung dataran banjir modern sebagai teras).

h.) Plot kemiringan bilangan bulat versus elevasi relatif bilangan bulat.

i.) Menganalisis setiap grafik untuk minimum lokal untuk mengidentifikasi teras sesuai dengan Demoulin et al.

Pemrosesan data sekarang pindah ke R dan sepenuhnya otomatis dalam skrip di bawah ini. Berikut adalah kode R yang mengimplementasikan prosedur ini untuk area studi. Pretty R Syntax Highlighter dapat membantu (http://www.inside-r.org/pretty-r/tool). Salin / Tempel kode ini di sana.

# Load the various spatial libraries that I will use. library(raster) # key routines for reading in and clipping raster files (DEMs) library(SDMTools) # Includes routines for Slope and Aspect # set the working directory on my local machine. # All data files are relative to this location setwd("c:\\users\\wolf21m\\Desktop\\BSU\\GIA\\Terraces") # Read in raster datafile from above mentioned directory ras < - raster("newRRFinal1.tif") # Either run the windows() command to open a plot window, or save to a pdf file. # windows(record=T) # opens plot window. record=T enables scrolling thru previous graphs # instead let's save to pdf pdf('RiverRight.pdf', width=7.5, height=10, paper="letter", pointsize=11) # arrange plots for two plots per page (two rows, one column) par(mfrow=c(2,1)) # For loop repeats 56 times for this study area. Each time "i" is incremented for (i in 1:56){ # Setup moving clip window. Easting is constant for this example, # but northing moves north to south by 0.01 degrees for each iteration (~1km). # remember the "i" is incremented each time thru. ext Baca Selengkapnya

Ekstraksi Undakan/Teras Bagian 1

Teras/undakan adalah bentang alam khas yang terdiri dari dua elemen morfologi: anak tangga yang miring dan tapak yang relatif datar (Leopold et al., 1964). Merupakan sejarah aktivitas pencucian fluvial dan / atau glasial di masa lalu. Teras/undak datar jarang lebih curam dari kemiringan ~ 13%. Tapak dibatasi oleh naikan di sisi menurun (batas garis lereng). Di sisi bukit, dataran sering merupakan peralihan ke kipas aluvial, kaki lereng menuju ke naikan lain, atau singkapan batuan dasar. Baca Selengkapnya

Indeks Vegetasi Untuk Penginderaan Jauh Bagian 3

Ekosistem banyak mengandung banyak sekali vegetasi tua atau mati (juga dikenal sebagai vegetasi non-fotosintetik, atau NPV) seperti halnya vegetasi hijau. Contohnya termasuk padang rumput, semak, sabana, dan hutan terbuka, yang secara kolektif menutupi lebih dari setengah permukaan tanah bervegetasi di seluruh dunia. Obyek ini sering disebut vegetasi non-fotosintetik karena bisa saja benar-benar mati atau hanya dorman (seperti rumput di antara musim hujan). Yang juga termasuk dalam kategori NPV adalah struktur berkayu pada banyak tumbuhan, termasuk batang pohon, batang, dan cabang. Baca Selengkapnya

Indeks Vegetasi Untuk Penginderaan Jauh Bagian 2

Sifat reflektansi daun, yang dikendalikan oleh sifat pigmen, air, dan karbon, memainkan peran penting dalam reflektansi di kanopi. Selain itu, jumlah dedaunan dan arsitektur tajuk juga sangat penting dalam menentukan sifat hamburan dan daya serap tajuk vegetasi. Ekosistem yang berbeda, baik itu hutan, padang rumput, atau lahan pertanian, memiliki sifat reflektansi yang berbeda, meskipun sifat individu daun biasanya sangat mirip. Vegetasi dengan sebagian besar dedaunan vertikal, seperti rumput, memantulkan cahaya secara berbeda dari dedaunan dengan dedaunan yang lebih berorientasi horizontal, sering terlihat pada pepohonan dan tumbuhan hutan tropis. Variasi pemantulan yang disebabkan oleh struktur tajuk yang berbeda, seperti pemantulan daun individu, sangat bervariasi sesuai dengan panjang gelombang. Baca Selengkapnya