Net zoals een handleiding voor een tekstverwerker u niet leert om een roman of een gedicht te schrijven, of een handleiding voor CAD u niet laat zien hoe u de grootte voor een balk voor een gebouw berekent, zal deze gids u geen ruimtelijke analyses leren. In plaats daarvan zal het u tonen hoe het framework Processing in QGIS te gebruiken,een krachtig gereedschap voor het uitvoeren van ruimtelijke analyses, maar het is aan u om de vereiste concepten te leren die nodig zijn om dat type analyse te begrijpen. Zonder dat heeft het geen zin om het framework en de algoritmen daarin te gebruiken, hoewel u misschien in de verleiding komt om het te proberen.
Laten we dit eens aan de hand van een voorbeeld duidelijk maken.
Met opgegeven verzameling punten en een waarde van een opgegeven waarde voor een variabele voor elk punt, kunt u voor hen een rasterlaag berekenen met behulp van het geo-algoritme Kriging. Het dialoogvenster voor de parameters van die module ziet eruit zoals het volgende.
Het ziet er ingewikkeld uit, niet?
Door deze handleiding te lezen zult u dingen leren zoals hoe die module te gebruiken, hoe het uit te voeren in een batch-proces om rasterlagen uit honderden puntlagen te maken in één enkele uitvoering, of wat er gebeurd als op de invoerlaag enkele punten zijn geselecteerd. Echter, de parameters zelf worden niet uitgelegd. Een ervaren analist met goede kennis van geo-statistieken zal geen probleem hebben de parameters te begrijpen. Als u niet één van hen bent en sill, range, of nugget zijn gene bekende concepten voor u, dan zou u de module Kriging niet moeten gebruiken. Meer dan dat, u bent nog lang niet klaar om de module Kriging te gebruiken, omdat het leren vereist van concepten zoals ruimtelijke autocorrelatie of semi-variogrammen, waarvan u waarschijnlijk ook nooit eerder gehoord heeft, of tenminste nog niet lang genoeg bestudeerd heeft. U zou ze eerst moeten bestuderen en begrijpen, en dan terugkomen naar QGIS om het feitelijk uit te voeren en de analyse uit te voeren. Negeren hiervan zal leiden tot verkeerde resultaten en slechte (en zeer waarschijnlijk nutteloze) analyse.
Hoewel niet alle algoritmen zo complex zijn als Kriging (maar sommige ervan zijn nog complexer!), vereisen de meeste ervan het begrijpen van de fundamentele analyse-ideeën waarop zij zijn gebaseerd. Zonder die kennis zal het gebruiken ervan zeer waarschijnlijk leiden tot slechts resultaten.
gebruiken van geo-algoritmen zonder een goede fundatie te hebben van ruimtelijke analyse is als het proberen een roman te schrijven zonder iets af te weten van grammatica of syntaxis, en gene kennis hebben over het vertellen van verhalen. U zou een resultaat kunnen krijgen, maar het is waarschijnlijk dat er helemaal geen waarde wordt verkregen. Houd uzelf niet voor de gek door te denken dat u na het lezen van deze gids u al in staat bent een ruimtelijke analyse uit te voeren en degelijke resultaten te krijgen. U zult ook de ruimtelijke analyse moeten bestuderen.
Hier is een goede verwijzing die u kunt lezen om meer te leren over ruimtelijke gegevensanalyse.
Geospatial Analysis (3rd Edition): A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools Michael John De Smith, Michael F. Goodchild, Paul A. Longley
Het is hier online beschikbaar.