martes, 21 de julio de 2015

Estadísticas para datos espaciales con QGIS 2.10 Pisa: Parte 3



En esta oportunidad vamos a completar este grupo de entradas, las cuales tienen como objetivo mostrar las herramientas existentes en QGIS para mostrar estadísticas de nuestros datos espaciales.

Cuarto Ejercicio:

Para este ejercicio vamos a necesitar descargar otro grupo de datos, denominado "SEAS_data_comp.zip", disponible en el enlace compartido en la primera parte de este grupo de entradas. Se refiere a datos de tipo vector, correspondiendo a los valores de una encuesta realizada para nuestro ámbito de estudio (en total son 7,803 registros), cada punto representa geográficamente el centroide de cada polígono SEA, por lo tanto, para un mismo punto se van a registrar varios valores, pero nosotros necesitamos generar una tabla de datos con la suma de los valores agrupados por cada SEA, para ello existe una columna representa el valor único de cada SEA (ID_UBISEA).

Paso 1: Instalar el plugin "Dissolve with stats" tal como ya lo sabemos hacer desde el administrador de complementos, para que luego lo podemos ver dentro de la barra de menú "Vectorial" (Fig. 1).

Fig. 1: Instalando el plugin Dissolve with stats

Paso 2: Descargar los datos requeridos y ponerlo como uno de las capas en nuestro QGIS, revisando la tabla de atributos para comprobar la cantidad de registros existentes. Una opción digamos más profesional podría ser empleando otro plugin interesante, nos referimos al "Live Statistics" (Fig. 2), en resumen permite visualizar estadísticas sencillas sobre datos vectoriales en una pequeña barra de herramienta proporcionando información en tiempo real.

Fig. 2: Instalando el plugin Live Statistics


Paso 3: Una vez activado el plugin Live Statistics, vamos a configurar para poder consultar información en tiempo real, para ello primero debemos asegurarnos tener activo la capa que vamos a consultar, siendo nuestro objetivo mostrar cuantos datos por punto existen, como ejemplo podemos seleccionar un punto y veremos que en un misma coordenada existen 77 valores, del mismo modo podemos consultar otras estadísticas (Fig. 3).


Fig. 3: Obteniendo estadísticas en tiempo real con el plugin


Paso 4: Ahora ya podemos realizar el ejercicio, para lo cual ejecutaremos el plugin Dissolve with stats, para luego configurar en su ventana los datos requeridos, hay que tener cuidado de establecer que tipo de estadística queremos calcular para todas los campos (Fig. 4).

Fig.4: Configuración del plugin Dissolve with stats

Paso 5: Finalmente tendremos como resultado 390 registros que corresponde a cada SEA (ID_UBISEA), con sus valores totales, puesto que se realizó una suma de todos los que compartían una misma coordenada (Fig. 5).


Fig. 5: Resultado de disolver un campo sumando sus valores numéricos



Quinto Ejercicio:

Vamos a realizar nuestro último ejercicio, en la cual vamos a enfocarnos a trabajar con nuestros datos de tipo raster, en específico el que corresponde a nuestro DEM (dem_ambito_utm.tif), además se requiere tener instalado dos plugins o complementos, el primero Slicer y también el denominado Raster Pixel Count by ClassBreak.

Paso 1: Primero vamos a realizar un recorte de nuestro raster, para ello empleamos "Clipper", el cual es una de las herramientas de extracción ubicado dentro del menú Ráster. El objetivo es que nuestro raster solo cubra el ámbito de las provincias, por lo tanto este último va ser la capa de máscara (Fig. 6).

Fig. 6: Ejecutando Clipper para nuestro DEM


Paso 2: Ahora vamos a emplear el plugin Slicer; en resumen nos permite realizar una reclasificación de valores de datos raster, considerando el rango de valores, realizando cortes homogéneos o variables. Una vez activo, nos permite mostrar el rango de nuestros valores de entrada, en este caso de altitud en metros, luego de indicar nuestra archivo de salida, debemos elegir el método para determinar los pasos (Step), para nuestro caso se van a considerar "variable" para no extender el número de reclasificación (Fig. 7).

Fig. 7: Configuración del plugin Slicer

Paso 3: Una vez ejecutado el botón Slice, vamos a obtener como resultado una capa raster (dem_ambito_provincias_clasifica.tif) con valores que van desde el 1 al 9, los que representan diversos niveles de altitud en metros (Fig. 8).

Fig. 8: Reclasificación realizada empleando Slicer.

Paso 4: Ahora nos plantearemos un problema a resolver, como por ejemplo, deseo saber los porcentajes de área que ocupan cada rango de altitud en nuestro ámbito de estudio. Un caso muy típico de resolver cuando no contamos con datos vectoriales en donde por geometría es sencillo realizarlo. Nuestro opción que tenemos es emplear el plugin Raster Pixel Count by ClassBreak, el cual nos permite determinar estadísticas en función a un valor de quiebre que le asignemos, por lo tanto en nuestro caso serán los valores del 1 al 9 y del cual conocemos cuales son su rango de valores en altitud. Luego de instalar el plugin procedemos a indicarle nuestra capa raster de entrada y los valores de quiebre (Fig. 9).

Fig. 9: Ejecutando el plugin para obtener estadísticas 
de un raster por valores de quiebre


Paso 5: Finalmente los resultados lo podemos llevar a cualquier hoja de cálculo y ordenarlos para que podamos obtener los porcentajes requeridos en nuestro problema. Hay que tener en cuenta que para comprobar si realizamos bien nuestro trabajo, podemos comparar el valor total del área obtenido desde nuestro polígono frente al calculado con los valores raster, si bien nunca serán los mismos por tratarse de dos tipos de datos, éstos deben aproximarse. Lo importante de esta herramienta es la posibilidad que conocer el número de píxeles diferenciados por valores clasificados (en este caso de altitud), y al conocer las dimensiones de cada píxel, podemos calcular un área multiplicándolo por este último valor (Fig. 10).

Fig. 10: Resultado del cálculo de porcentajes de áreas 
por rango de altitud.


Muy bien, espero que haya podido despertar el interés en el uso de herramientas estadísticas presentes en el QGIS, mi objetivo era demostrar que podemos resolver algunos problemas comunes al momento de trabajar con estadísticas; todo ello en base a mi experiencia personal en donde tuve que buscar alternativas y los pude encontrar explorando estas herramientas y lo quise compartir con todos aquellos interesados en estos temas.
Si tienen alguna duda o experiencia en el manejo de las herramientas mostradas no duden en comentar. Hasta otra oportunidad.

Referencias:


  1. https://github.com/olivierdalang/liveStats
  2. https://github.com/juliepierson/DissolveWithStats
  3. https://github.com/miguel-reginaldo/Slicer


domingo, 19 de julio de 2015

Estadísticas para datos espaciales con QGIS 2.10: Parte 2



Retomando la anterior entrada, ahora vamos a realizar unos ejercicios que nos permitirá conocer otras herramienta estadísticas presente en el QGIS.

Segundo Ejercicio:


Para este ejercicio vamos a necesitar una capa vectoriales de puntos denominado "SEAS_data_dem_clim.shp", el cual fue nuestro primer resultado luego de realizar el Paso 5 del ejercicio anterior. Cuando revisemos su tabla de atributos vamos a encontrarnos con una serie de campos todavía desconocidos, a continuación voy a describir todos ellos para que sepamos con que tipo de datos vamos a trabajar:
  • WSUP03_1: Superficie de tierras de cultivo (has)
  • WSUP03A_1: Superficie de tierras de cultivo (has) bajo riego
  • WSUP03B_1: Superficie de tierras de cultivo (has) bajo secano
  • WSUP04_1: Superficie no agrícola (has)
  • WSUP010_1: Tierras con cultivos permanentes (has)
  • WSUP013_1: Tierras con cultivos asociados (has)
  • WSUP014_1: Tierras con pastos naturales (has)
  • WSUP017_1: Tierras con montes y bosques (has)
  • WSUP018_1: Superficie cultivada (has)
  • WSUP019_1: Superficie sembrada de cultivos transitorios (has)

martes, 14 de julio de 2015

Estadística para datos espaciales con QGIS 2.10 Pisa: Parte 1







Sobre el QGIS 2.10 Pisa


En esta oportunidad aprovechando que desde el 26 de junio ya podemos contar con el QGIS 2.10 Pisa, aunque por el momento solamente a través de OSGeo4W package (Fig. 1),  se mostrará algunas aplicaciones con que cuenta el QGIS relacionadas con la estadística espacial. Para quienes desean conocer con amplitud los cambios que vienen en esta nueva versión, se recomienda revisar la referencias 12 y 3.


Fig. 1: Instalando QGIS 2.10 desde OSGeo4W


En resumen, el modelo de lanzamiento para las versiones de QGIS, se basa en que cada cuatro meses se lanza una versión estable denominada "Latest Release", los cuales tienen números pares (2.4, 2.8, 2.10..), existe las versiones de desarrollo "Development", los cuales tienen números impares (2.9, 2.11..) y los denominados "Long Term Release - LTR", que son lanzados cada cuatro versiones estables, es decir que si ya existe la versión LTR 2.8, el próximo será el  LTR 2.14 (Feb/Marzo 2016), estas versiones reciben el soporte y la corrección de errores por un año.

Sobre Estadística Espacial


En general cuando nos referimos a la estadística espacial, estamos abordando conceptos que nos permiten analizar y entender mejor las características y el comportamiento de un conjunto de datos. QGIS posee varias herramientas para el análisis estadístico que resultan útiles en este sentido. 
La estadística espacial es una disciplina de la estadística general que trata del análisis descriptivo e inferencial de datos geográficos. Son técnicas estadísticas para describir la distribución de fenómenos en el espacio y lograr la identificación de regularidades espaciales y relaciones de causalidad (4).