Realizando análise multicritério usando QGIS?

Eu tenho que fazer uma análise de vários critérios para responder à pergunta: "qual é o melhor lote a ser desenvolvido".

Alguns dos critérios são:

• distância do ponto de ônibus mais próximo (camada de pontos com pontos de ônibus)
• distância da loja mais próxima (camada pontual com lojas)
• qual é o perigo de inundação (camada de polígono, com atributo de grau de perigo de 1 a 4)
• é o lote em uma área de proteção à natureza (camada de polígono)
• é o proprietário já planejando algo em seu lote (informações inseridas manualmente nos atributos do lote) e assim por diante ...

Eu pensei em experimentar com o QGIS, e aqui está como eu fiz:

1. adicione as seguintes colunas na minha tabela de atributos da camada de lotes:

   • "analysis_BUS"
   • "analysis_SHOPS"
   • "analysis_FLOOD"
   • "analysis_PROJECT"
   • "..."
   • "analysis_MEAN"

2. Converter minha camada de lotes em pontos usando "polígonos em centróides"

3. Execute a ferramenta "matriz à distância"

4. Abra o CSV para executar uma operação no excel (o grau do ponto de ônibus é 1,0 se estiver mais próximo que 200m e 0,0 se for maior que 750m, mas não consigo encontrar a função MIN () no QGIS)

5. Junte-se ao CSV resultante novamente no QGIS

6. Repita o mesmo para lojas

7. Execute a ferramenta "ponto no polígono" para selecionar todos os pontos na área de proteção da natureza

8. Defina 0,0 para todos os pontos selecionados

9. Repita para outros critérios "em ... área"

10. Execute a ferramenta "junção espacial" para mesclar informações da área de perigo de inundação

11. Execute um cálculo usando a calculadora da coluna para obter a nota média (usando fatores determinados para cada critério)

12. Feito isso, adicione novamente o shapefile BUILDING LOTS uma vez para cada critério

13. Para cada critério, junte a camada convertida (aquela com os centróides) no ID LOT

14. Defina a exibição para um gradiente de vermelho a verde de acordo com o atributo de critério correspondente e o atributo de classificação média

Agora, depois de bons 2 dias de trabalho, agora tenho todos os meus critérios exibidos em verde, se é uma boa escolha para construção, e vermelho se é uma má escolha, e tenho minha síntese que agrega todos os meus critérios em um belo mapa vermelho-verde. (e eu também tenho uma grande bagunça na minha pasta "shapefiles")

Agora o problema.

E se :

• eu gostaria de tentar a mesma análise com outro cenário de rede de barramento?
• eu recebo um shapefile de lotes atualizado (com, digamos, 13 modificações em todos os 13000 lotes)
• eu gostaria de testar pesos diferentes para meus critérios?

Preciso começar tudo de novo?

Estou usando corretamente a ferramenta errada ou estou usando a ferramenta correta errado?

Seria mais fácil com um software GIS comercial?

Entendo o que os respondentes / comentadores significam e realmente não pensei em usar rasters.

No entanto, a questão principal era mais sobre a capacidade de experimentar diferentes cenários ou atualizar os dados de base sem ter que reiniciar todo o processo do zero.

Parece que suas sugestões não são muito mais flexíveis do que sugeri (talvez até mais complexa), pois você tem as etapas de notícias: - (para cada critério) rasterização. - (no final) amostragem (bastante complexa se você deseja incluir sobreposições parciais)

Esse construtor do Sextante Model parece incrível; na verdade, eu estava pensando exatamente em algo assim ao postar meu último comentário.

Eu usei bastante o Grasshopper3D (não tem nada a ver com o software GIS), que é um ótimo plugin para o modelador Rhino3D e que usa o mesmo conceito de construção de fluxo de trabalho de gráfico de nós. (exemplo: http://designreform.net/2009/07/rhino-grasshopper-parametric-truss )

Isso parece tão bem adaptado a muitas análises de dados GIS que eu adoraria ver um software GIS realmente construído em torno de uma ferramenta de gráfico de nó.

Estou ansioso para experimentar o Sextante Modeler e informá-lo como funcionou. Eu gostaria de ter descoberto isso sozinho pesquisando no Google, mas não sabia a palavra-chave "construtor de modelos".

Eu sugeriria uma abordagem raster com uma camada raster para cada critério:

• qualidade do ônibus (distância do centro de pixel ao ponto de ônibus mais próximo)
• qualidade de compra (distância da loja mais próxima)
• perigo de inundação (camada rasterizada de polígono, com atributo de grau de perigo de 1 a 4)
• área de proteção (rasterizar camada de polígono)

Em seguida, você pode combinar e pesar as camadas de acordo com suas necessidades e prová-las no local do lote em que estiver interessado.

No entanto, a questão principal era mais sobre a capacidade de experimentar diferentes cenários ou atualizar os dados de base sem ter que reiniciar todo o processo do zero.

Se você tiver um novo cenário, diga "rede de barramento diferente", basta recalcular uma varredura (a varredura de barramento) e deixar a combinação funcionar novamente. São apenas duas interações.

Além disso, quando o construtor de modelos do Sextante estiver estável, será possível criar um modelo para automatizar todas as etapas. Você pode até testá-lo agora.

Como iant disse, raster com álgebra de mapa pode ser o caminho mais fácil.

Pela minha experiência, depois de converter todos os dados de entrada em varredura, você deve fazer alguma reclassificação, com dois tipos diferentes: Fatores e condições

Os fatores variam entre um valor mínimo e um valor máximo, de valores menos desejáveis ​​a valores mais desejáveis ​​(você deve usar o mesmo intervalo de valores para todos eles), exemplo:

F1 - Distância do ÔNIBUS: 1 - muito distante; 2 - longe; 3 - fechar; 4 - muito perto

F2 - perigo de inundação: 1 - muito alto; 2 - alto; 3 - baixo; 4 - muito baixo

As condições serão binárias rasterizadas apenas com zeros e uns (não adequados, adequados), por exemplo:

C1 - Área protegida: 0 - sim; 1 - não

Para cada um dos fatores que você deve atribuir um peso, de acordo com a importância que você acha que esse fator tem em sua decisão, diga: Distância do ônibus W1 = 0,4 e perigo de inundação W2 = 0,6

No final, usando álgebra de mapa, tudo o que você precisa fazer é:

(C1 x ... x Cm) x (W1 x F1 + W2 x F2 + ... + Wn x Fn)

Após o primeiro resultado, você provavelmente precisará adaptar pesos ou até valores de fatores, pois a análise multicritério é, na maioria das vezes, uma análise altamente subjetiva.

Houve um suplemento MCDA desenvolvido para o ArcGIS 10.1.

O suplemento oferece suporte aos seguintes métodos de vários critérios: Combinação linear ponderada (WLC) Média ponderada ordenada (OWA) Combinação linear local ponderada (LWLC)

http://mcda4arcmap.codeplex.com/

Veja também: Suporte à análise de decisão multicritério (MCDA) no GRASS GIS em http://grass.osgeo.org/wiki/MCDA_in_GRASS

Existe um conjunto de complementos dedicados disponíveis para os algoritmos GRASS GIS 6: ELECTRE (r.mcda.electre), REGIME (r.mcda.regime) e FUZZY (r.mcda.fuzzy). Além disso, existe o módulo r.roughset usado para análise geográfica de conjuntos aproximados e descoberta de conhecimento.