Mapinfo Vertical Mapper Год выпуска: 2009 Версия: 3.0 с обновлением до 3.1 и 3.1.1 Разработчик: MapInfo Corporation Платформа: Microsoft Windows Совместимость с Vista: неизвестно Системные требования: Процессор от Pentium II 128 MB RAM 47 MB свободного места на жёстком диске (включая 30MB для обучающих файлов) SVGA монитор или большего разрешения; high color (16 bit) (рекомендуется) Windows 98 SE Windows 2000 SP 3 Windows NT 4.0 Workstation SP Windows XP Professional SP1 Язык интерфейса: только английский Описание: Vertical Mapper - модуль трехмерного анализа для MapInfo. С помощью данного программного обеспечении Вы можете создавать трёхмерные модели по имеющимся у Вас координатам, проводить различные исследования по полученным моделям. На сайте http://www.esti-map.ru/ приведена следующая информация: С помощью Vertical Mapper можно отображать ещё одно измерение в отображении пространственно распределенных данных. Vertical Mapper обеспечивает механизм более сложного анализа данных из различных слоев карты. Для представления пространственного распределения данных текущая версия MapInfo использует 3 основных типа объектов: области, линии, точки. Однако в тех случаях, когда необходимо отобразить непрерывно распределенные в пространстве данные (признаки), ни один из этих типов объектов не подходит вполне. В каждом случае необходим механизм представления данных, дающий возможность получать значение признака в любой точке пространства. В программе Vertical Mapper такой механизм реализован путем создания растровых "подложек" для MapInfo, где каждый фрагмент растра соотносится с определенным значением признака, что открывает совершенно новые возможности показа и анализа данных. В версии Vertical Mapper 3.х появились дополнительные функции по отображению, интерполяции и анализу пространственных данных. Ниже приведены наиболее важные характеристики новой версии, отличающие ее от предыдущих. Составление прогнозов На основе статистической информации по нескольким исходным поверхностям при помощи специальной функции составляется некоторый так называемый обучающий район, а затем его свойства экстраполируются на другие области. Например, Вы выделили на карте два района, в одном из которых найдено золото, а другом — нет. После выполнения функции вся карта будет разделена качественным фоном на два цвета, соответствующим районам с месторождениями золота и районам, в которых золото не добывается. При этом будет выполняться экстраполяция на основе характеристик эталонов и их сравнения со свойствами остальных, не классифицированных, областей. Выполнение пространственной корреляции На основе нескольких исходных поверхностей строятся четыре типа таблиц, в которых отражены статистические отношения между исходными поверхностями. Матрица корреляции показывает, как коррелируют между собой исходные поверхности. После проведения группового анализа все поврехности группируются по категориям в зависимости от заданного корреляционного порога. При помощи анализа основных компонент определяются, какие из исходных поверхностей являются наиболее значимыми или задают наибольшую дисперсию для всех поврехностей. Анализ значимости выделяет поверхности, имеющие наибольшее значение на основе статистических данных. Определение плотности точек в квадратных областях Данная функция позволяет создавать поверхность, в которой значение в каждой ячейке соответствует числу точек внутри заданного квадрата. Определение плотности точек при помощи сглаживания При расчете плотности точек производится нормализация плотности точек, таким образом им присваивается значение от 0 до 1. В рамках этого способа вычисляется дисперсия и отклонение поверхностей, на основе которых определяется надежность и отклонение плотности от нормального распределения. В данном методе используются 6 вариантов сглаживания. Выполнение статистических операций Принцип данного метода похож на алгоритм, применяемый при IDW-интерполяции. Он позволяет выполнять статистические вычисления над точками, лежащими внутри заданного радиуса. Можно производить следующие операции: вычисление суммы значений, экстремумов (минимального и максимального значений), среднего арифметического и среднего значений, подсчет количества точек. Изменение классов в классифицированных поверхностях Данная команда запускается из панели инструментов Grid Manager (кнопка Tools). Она позволяет изменять структуру классов grc-файла (файла классифицированной поверхности), например, переименовать класс или объединять близкие классы. Выполнение операций оверлея Сначала в двух таблицах определяется число всех перекрытий между полигонами. Затем осуществляется обновление первой таблицы с учетом части данных, полученных из второй таблицы. Допустим, можно обновлять таблицу содержащую информацию о рынках сбыта, в зависимости от населения, проживающего на каждой из территории. Построение буферов Данная операция создает поверхность, значение каждой ячейки которой представляет собой расстояние до ближайшего исходного объекта. Исходными объектами могут являться точки, линии, полилинии и полигоны. Информация о значениях поверхности Данная функция возвращает информацию о значениях точек поверхности, лежащих на выбранной на поверхности линии (панель инструментов Grid Manager). Можно получить информацию о минимальном и максимальном значениях точек, среднем значении, разбросе значений, количестве точек с пустыми значениями в них, значениях в начальной, средней и конечной точках линии. Использование фильтра на классифицированной поверхности Данная команда запускается нажатием кнопки Tools на панели инструментов Grid Manager. Операция удаляет лишние точки поверхности, соединяя их с соседними точками, имеющими наибольший вес. Допустим, точка, обозначающая парковые насаждения, окружена восемью точками, классифицированными как городская застройка. Тогда при помощи фильтра можно произвести генерализацию и включить исходную точку в городскую застройку. Построение гистограммы классифицированной поверхности В закладке Histogram раздела Grid Manager Info отражена информация о числе точек в классе, показано его процентное отношение к общей площади поверхности, а также указана площадь поверхности, занимаемая каждым классом. Нахождение значения ближайшего узла Инструменты, использующие функцию GetGridInfo (Grid Info и Cross Section), теперь позволяют находить действительное значение узла поверхности, а не интерполированное значение. Построение стандартного отклонения Данная функция добавлена в раздел объединения данных и позволяет создавать эллипс, представляющий собой географический тренд точек, которые были объединены внутри заданной области. И еще… Ниже перечислены дополнительные изменения, которые могут улучшить производительность Vertical Mapper и сделать работу с программой значительно проще и удобнее: В Vertical Mapper можно строить полувариограммы (меню Data Analysis). При установке Vertical Mapper в папке с программой создается папка Colour Profile, в которой хранится более 50 цветовых шаблонов (их можно просмотреть в pdf-формате). Для всех инструментов, работающих непосредственно с поверхностями, появляется выпадающих список всех открытых на данном этапе поверхностей. Таким образом, Вы можете не ограничивать себя выполнением операций над поверхностью, указанной в Grid Manager. Кнопка Colour Tool Revert выполняет обращение изменений, сделаннфх при помощи Colour Tool. Вы можете создавать и сохранять наиболее часто используемые цветовые шаблоны в спискеColour Tool Profile. Сетевые файлы Vertical Mapper Основным понятием Vertical Mapper является сетевой файл (GRD-файл). Все операции в программе Vertical Mapper осуществляют либо создание, либо анализ сетей. Таблица MapInfo, содержащая точечные данные, может быть представлена в виде тематической карты, на которой размерными символами отображены значения некоторого признака в каждой точке таблицы (будем называть эти точки исходными). Если данный признак является непрерывно распределенным в пространстве, то программа Vertical Mapper может быть использована для преобразования точечных значений в непрерывную поверхность. Создание сети заключается в построении решетки из равномерно отстоящих друг от друга точек. Процесс расчета значений признака в узлах сети на основании нерегулярно распределенных исходных данных называется "интерполяцией". После того, как исходные данные преобразованы в регулярную сеть, их можно эффективно хранить в массиве без сохранения долготы/широты или координат X/Y для каждого отдельного узла. Можно также рассматривать сетевой файл как таблицу данных, которая содержит лишь одно поле. Создание сетей Большая часть операций в Vertical Mapper предназначена для создания и анализа сетей. Для создания сетей по имеющимся точкам в программе Vertical Mapper применяются два различных процесса - интерполяция и моделирование. Интерполяция и моделирование представляют собой два совершенно отличных подхода к построению сети, и поэтому в Vertical Mapper они разделены уже на начальном этапе - в меню СОЗДАТЬ СЕТЬ. В настоящей версии программы Vertical Mapper реализованы 3 метода интерполяции: IDW-интерполяция (или метод средневзвешенных, где взвешивание производится обратно пропорционально расстоянию), триангуляционный метод (на базе TIN) и метод квадратичной интерполяции (метод прямоугольников). Методы моделирования, в отличие от интерполяции, создают сети производных величин. Vertical Mapper реализует два алгоритма моделирования. Первый - это анализ удаленности. Второй - анализ рынка (региона) сбыта, основанный на модели Хаффа. IDW-интерполяция Алгоритм IDW-интерполяции (взвешенной усредненной оценки) применяется к весьма неравномерно меняющимся исходным данным. Для таких типов данных возможно вычисление локального значения, которое не выводится статистически из исходных величин, но отражает закономерность размещения находящихся вблизи исходных значений. При IDW-интерполяции учитываются значения во всех исходных точках, лежащих в пределах заданного радиуса поиска вокруг узла сети (или указанном подмножестве). Значение признака в узле сети представляет собой сумму значений в исходных точках, взятых с различными весами (коэффициентами). Чем дальше базовая точка лежит от узла сети, тем меньше ее влияние на значение в этом узле. Триангуляция со сглаживанием Триангуляцией называют процесс создания сетей на основе данных, не требующих локального усреднения. Создаваемая покрытие включает все исходные точечные данные, причем несколько выходит за пределы коридора между минимальным и максимальным значениями. В процессе триангуляции все исходные точки соединяются треугольниками, в результате чего возникает нерегулярная триангуляционная сеть (TIN). Точки соединяются попарно с ближайшими соседями (по критерию Делоне), таким образом, чтобы в окружность, описанную вокруг любого из треугольников, не попадала ни одна вершина другого треугольника. Для TIN может быть получена сглаженная поверхность с использованием двумерного полиномиального преобразования пятого порядка (вдоль осей X и Y на каждой треугольной грани поверхности). Квадратичная интерполяция Это наиболее часто употребляемый метод для обработки равномерно распределенных данных, например, точечных данных, полученных в результате создания сети в другой программной среде. Метод создает интерполяционное покрытие, включающее все исходные точки, без выхода за пределы коридора между минимальным и максимальным значениями. При квадратичной интерполяции обрабатываются значения признака в 4 ближайших исходных точек, лежащих в пределах зоны поиска, по одной из каждого квадранта. Результирующее значение вычисляется с учетом углов образовавшегося четырехугольника. Метод квадратичной интерполяции следует применять прежде всего на достаточно подготовленных (выровненных) наборах данных. Анализ удаленности Анализ удаленности представляет собой создание модели, отображающей расстояния до заданной группы точек от других объектов в окне Карты. В рамках такого анализа создается сеть, каждой ячейке которой сопоставлено среднее расстояние до всех точек, попадающих в радиус поиска. Определив на карте области, которым соответствуют наименьшие усредненные значения расстояний до других точек, можно на основании этой информации делать выводы о географических центрах активности (притяжения) согласно некоторому критерию. Модель может быть уточнена путем введения весовых коэффициентов, определяющих степень влияния тех или иных точек. Три параметра являются определяющими для эффективного использования модели удаленности: число точек, расстояние до которых учитывается при вычислении значений для каждого узла относительное влияние (или веса) точек при усреднении вид весовой функции Выбор числа точек В ходе анализа удаленности для каждой ячейки сети вычисляется среднее расстояние до всех точек, попадающих в радиус поиска. Стандартные параметры в алгоритме анализа предусматривают включение всех 100% точек из исходной таблицы в расчет значений. При работе со стандартными параметрами будет создана сеть, наиболее точно отражающая географические центры (зоны тяготения). Сокращение числа точек, которые учитываются при расчете значений в ячейках сети, путем уменьшения радиуса поиска и/или максимального числа используемых точек приводит к созданию более сложного вида объектов. Использование весовых коэффициентов Настоящая модель позволяет приписывать веса исходным точкам. Если же одни точки имеют более сильное влияние на результаты анализа, а прочие - менее сильное, то им должны быть сопоставлены различные весовые коэффициенты. При анализе все расстояния умножаются на веса. Весовые функции При анализе исходных данных, которым сопоставлены веса, может быть также применена весовая функция. При анализе удаленности в Vertical Mapper используются шесть весовых функций и шесть весовых функций для области исключения. Модель Хаффа (анализ рынка сбыта) К моделям анализа рынка сбыта относится большое число приемов прогноза локальных рынков сбыта для магазинов, кафе и т.п., основанных на оценке вероятности посещения потребителем этих торговых точек. Возможно оценить вид локального рынка для набора конкурирующих торговых точек с помощью такого критерия, как привлекательность торговых точек и расстояние до них от потенциального потребителя. Два типа рынков сбыта Рынком сбыта можно назвать обычную окружность, построенную вокруг места расположения торговой точки. В таком случае предполагается, что такая торговая точка обладает монопольным влиянием на потребителей, так что они могут находиться либо в пределах рынка сбыта, либо вне его. Однако, при таком подходе не учитывается влияние торговых учреждений-конкурентов. Данная концепция лежит в основе вероятностного анализа рынка сбыта. Чтобы определить вероятность, с которой потребитель посетит ту или иную торговую точку, необходимо использовать пространственную модель. Осмысление таких проблем, связанных с пространственными данными, как выбор покупателем магазина или общие тенденции миграции, стали популярными в 1960-е и 70-е годы благодаря так называемым "гравитационным моделям". Гравитационные модели основаны на аналогии с теорией притяжения Ньютона. Степень притяжения между двумя объектами определяется их размерами и расстоянию между ними. Объекты, расположенные вблизи друг от друга, тяготеют гораздо сильнее, чем объекты, расположенные в отдалении один от другого. Более крупные объекты притягивают сильнее, чем более мелкие. Этот метод позволяет показать на карте, какие из прилегающих районов будут находиться под влиянием каждой из торговых точек в виде набора значений вероятностей (сетевого покрытия). Уровень этих значений может быть отображен на карте контурами, как будет показано ниже. Ключевым моментом является то, что при этом учитывается влияние пересекающихся рынков сбыта и влияния. Показ сети Обычно количество значений в файле сети достигает миллиона. Для того, чтобы быстро и эффективно отображать такой объем данных, требуется особый подход. Показ сети в Vertical Mapper осуществляется путем конвертации данных в 24-битный растровый файл формата TIFF. Такая методика позволяет легко манипулировать сетями порядка 2000 x 2000 узлов. Цветные растровые файлы связаны с заголовочным файлом MapInfo (TAB-файлом), что позволяет показывать их в окнах Карт наряду с любыми другими слоями. Но. в отличие от обычной растровой подложки, каждому пикселу растрового изображения, созданного Vertical Mapper, сопоставлен узел сети из GRD-файла, что обеспечивает возможность запросить значение для каждого фрагмента раста. При конвертации сети в растровый файл пикселы создаются таким образом, чтобы их центры совпадали с местоположением узлов сети. Создание контуров Vertical Mapper также содержит инструменты, позволяющие преобразовывать растровые данные обратно в векторные. Пользователи могут построить по сети набор изолиний или контуров. Vertical Mapper строит контуры в виде ломаных линий или площадных объектов (областей) с учетом "дыр". Это важно для дальнейшей работы в ГИС, поскольку созданные области можно без дополнительных операций редактирования использовать для анализа. Использование сетей в пространственном анализе Можно назвать много неоспоримых преимуществ использования сетей в ГИС для анализа. По сравнению с вектроным представлением аналогичных данных, растровые файлы могут быть относительно легко скомбинированы и проанализированы. В настоящей версии Vertical Mapper реализован целый ряд функций запросов и анализа. Перечислим кратко эти функции: Получение информации о значениях признака в узлах сети и запись этих значений в таблицу Построение профиля вдоль линии или ломаной в виде графика Выполнение операций над сетью, например, СетьA x 2 = СетьB Выполнение операций над двумя сетями СетьA + СетьB = СетьC Внесение значений признака в сети в таблицу MapInfo, например, СетьA + ТаблицаA = ТаблицаB Доп. информация: Обновления ставятся последовательно. До 3.1 все работает, 3.1.1 - не проверено.
[only-soft.org].t77409.torrent
Торрент:
Зарегистрирован
[ 2018-02-04 11:05 ]
28 KB
Статус:
√проверено
Скачан:
14 раз
Размер:
85 MB
Оценка:
(Голосов: 0)
Поблагодарили:
0
Mapinfo Vertical Mapper скачать торрент бесплатно и без регистрации
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы можете скачивать файлы
![[Цитировать]](./templates/default/images/ru/icon_quote.gif "Ответить с цитатой"){kind=icon}
![[Профиль]](./templates/default/images/ru/icon_profile.gif "Посмотреть профиль"){kind=icon}
![[ЛС]](./templates/default/images/ru/icon_pm.gif "Отправить ЛС"){kind=icon}