Estilo y análisis básicos de ráster en QGIS


Una gran cantidad de observaciones e investigaciones científicas produce datasets ráster. Los rásteres son esencialmente cuadrículas de píxeles que tienen un valor específico asignado. Al hacer operaciones matemáticas sobre estos valores, uno puede hacer un análisis interesante. QGIS tiene algunas capacidades de análisis básicas integradas a través de la Calculadora Raster. En este tutorial, exploraremos los conceptos básicos sobre el uso de la Calculadora de ráster y las opciones disponibles para diseñar rásteres.
Usaremos los datos de la grilla de densidad de población para encontrar y visualizar áreas del mundo que han visto un cambio dramático en la densidad de población entre el año 1990 y el 2000.

Procedimiento para análisis básicos de ráster en QGIS

Usaremos el conjunto de datos v3 Gridded Population of the World (GPW) de la Universidad de Columbia. Específicamente, necesitamos la Grilla de densidad de población para todo el mundo en formato ASCII y para el año 1990 y 2000.

Aquí es cómo buscar y descargar los datos revelant.

Vaya a la cuadrícula de densidad de población, página de descarga v3. Seleccione los Atributos de datos como formato .ascii, resolución de 1 ° y año 1990. Haga clic en Descargar. En este punto, puede crear una cuenta gratis e iniciar sesión, o usar el botón Descargar para invitados en la parte inferior para descargar inmediatamente los datos. Repita el proceso para datos de 2000 años.


Para su comodidad, puede descargar directamente una copia de los conjuntos de datos de los siguientes enlaces:



Abrir el QGIS e ir al menú Añadir capa > Añadir capa raster... 


Ubique los archivos descargados y descomprimidos, abrir el archivo glds00ag60.asc


La capa no tiene un CRS definido, y como las cuadrículas están en latitud / longitud, elija EPSG: 4326 como sistema de referencia de coordenadas.


Hacemos lo mismo de los pasos anteriores, solo que ahora vamos a abrir el archivo glds90ag60.asc


Una vez más, elija EPSG: 4326 como el CRS.


Ahora verá los dos rásteres cargados en QGIS. El ráster se representa como en escala de grises, donde los píxeles más oscuros indican valores más bajos y los píxeles más claros indican valores más altos.


Cada píxel en el ráster tiene un valor asignado. Este valor es la densidad de población para esa grilla. Haga clic en el botón Identificar características para seleccionar la herramienta y haga clic en cualquier parte del ráster para ver el valor de ese píxel.


Para visualizar mejor el patrón de densidad de población, necesitaríamos diseñarlo. Haga clic derecho en el nombre de la capa y seleccione Propiedades. También puede hacer doble clic en el nombre de la capa en la tabla de contenido para mostrar el cuadro de diálogo Propiedades de la capa.


Ahora bien vamos a cambiar un poco el estilo al archivo raster y para ello vamos 
En la pestaña Estilo, cambie el tipo de Renderizar de unibanda. Vamos a clasificar debajo de Generar un nuevo mapa de colores. Para generar los colores a mostrar. Después damos clic en Aceptar.


Nos regresamos al lienzo de QGIS y veremos una representación de mapa de calor como fue clasificada. Repita el mismo proceso para el otro ráster también.


Para el análisis que se pretende en este articulo, vamos a encontrar entre la población de 1990 al año 2000 el mayor cambio de población. Para lo anterior vamos a realizar lo siguiente: vamos al menú principal Raster > Calculadora raster...


En la sección Bandas de trama, puede seleccionar la capa haciendo doble clic en ellas. Las bandas llevan el nombre del nombre del ráster seguido de @ y el número de banda. Como cada uno de nuestros rásteres tiene solo 1 banda, verá solo 1 entrada por ráster. La calculadora de ráster puede aplicar operaciones matemáticas en los píxeles ráster. En este caso, queremos ingresar una fórmula simple para restar la densidad de población de 1990 de 2000. Ingrese glds00ag60 @ 1 - glds90ag60 @ 1 como fórmula. Asigne un nombre a su capa de salida como pop_density_change_2000_1990.tif y marque la casilla junto a Agregar resultado al proyecto. Haga clic en Aceptar.


De vuelta al lienzo del mapa podemos ver el resultado de la diferencia de los rasters.


La visualización anterior es buena, pero podemos encontrar otros tipos de visualizaciones que nos den más información. Vamos a hacer clic derecho en la capa pop_density_change_2000_1990 y seleccione Propiedades.


Antes de clasificar el raster vamos a la pestaña Metadatos y observar las propiedades del ráster. Tengamos en cuenta los valores mínimo y máximo de esta capa.


Ahora ve a la pestaña Estilo. Seleccione pseudocolor de banda única como el tipo de Render bajo Band Rendering. Establezca la Interpolación de color en Discreto. Haga clic en el botón Agregar entrada 4 veces para crear 4 clases únicas. Haga clic en una entrada para cambiar los valores. La forma en que funciona el mapa de colores es que a todos los valores inferiores al valor ingresado se les asignará el color de esa entrada. Como el valor mínimo en nuestro ráster está justo por encima de -2000, elegimos -2000 como la primera entrada. Esto será para los valores Sin datos. Ingrese los valores y las etiquetas para otras entradas como se indica a continuación y haga clic en Aceptar.


Ahora verá una visualización mucho más poderosa en la que puede ver áreas que han visto cambios de densidad de población positivos y negativos. Haga clic en el botón Acercar y vamos a dibujar un rectángulo en Europa.


Seleccione la herramienta Identificar y haga clic en las regiones Rojo y Azul para verificar que sus reglas de diseño funcionen según lo previsto.


Ahora vamos a realizar un análisis mas extenso y donde buscaremos áreas que solamente han tenido cambios negativos. Damos un clic en Raster y después Calculadora raster...


Ingrese la expresión como se muestra a continuación. Lo que hará esta expresión es establecer el valor del píxel en 1 si coincide con la expresión y 0 si no lo hace. Entonces obtendremos un ráster con un valor de píxel de 1 donde hubo un cambio negativo y 0 donde no lo hubo. Asigne un nombre a la capa de salida como negative_pop_change_2000_1990 y marque la casilla junto a Agregar resultado al proyecto. Haga clic en Aceptar.
pop_density_change_2000_1990@1 < -10

Una vez que la nueva capa esté cargada, haga clic derecho sobre ella y seleccione Propiedades. En la pestaña Transparencia, agregue 0 como el valor adicional sin datos. Esta configuración hará que los píxeles con 0 valores también sean transparentes. Haga clic en Aceptar.


Ahora podemos ver puros datos de pixeles negativos.


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