حاضر ومستقبل نظم المعلومات الجغرافية في ظل التغيرات التقنية

المعرفة في مجال العلوم الجغرافية ومحركات التغيير

إن مجال نظم المعلومات الجغرافية وصناعتها  يتجه أكثر فأكثر نحو التغطية والانتشار الكاملَين,  وسوف تُظهر السنوات القادمة المزيد من التكامل بين الموضوعات الكبيرة الجذابة في مجال العلوم التقنية مع نظم المعلومات الجغرافية، مثل: بيانات كبيرة (Big Data)، إنترنت الأشياء (IoT),، السوفتوير كخدمة (Software as a service; SaaS), تعلم الآلة (Machine Learning)، و غيرها من التقنيات والمفاهيم  الحديثة. متابعة القراءة “حاضر ومستقبل نظم المعلومات الجغرافية في ظل التغيرات التقنية”

ما هي ظاهرة ال ” Gentrification ” ؟

ماهي ظاهرة الاستيلاء الطّبقي الإثرائي على العمران “Gentrification” **

هي عملية تغيير بنية الأحياء المصاحبة عادةًَ لتدفق الطبقة الميسورة إلى مناطق ضعيفة التطوير, وغالباً ما تنتهي باستبدال السكان الأقل دخلاً, و تترافق مع تحسين في العمران والخدمات. متابعة القراءة “ما هي ظاهرة ال ” Gentrification ” ؟”

سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الرابع – تحليل شريحة البيتزا

في الدرس التالي سنقوم بعمل مدخل بسيط للاستشعار وكل ما تحتاجه هو Orfeo Toolbox وهي مكتبة مفتوحة لمعالجة صور الاستشعار عن بعد من وكالة علوم الفضاء الفرنسية CNES و يمكن تنصيبها على منصات مختلفة. متابعة القراءة “سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الرابع – تحليل شريحة البيتزا”

خمس مكتبات برمجية ومنصات تمكنك من نشر خريطتك على الويب بسهولة

لابد أنك تحب عرضَ خريطتك على أوسع جمهور, وخرائط “الويب” هي أفضل طريقة لفعل ذلك. هذه المقالة توصّف خمس مكتبات شهيرة لتصميم خرائط “الويب”.

متابعة القراءة “خمس مكتبات برمجية ومنصات تمكنك من نشر خريطتك على الويب بسهولة”

اطلاق نموذج مكاني معياري -DGGS- جديد من المتوقع أن يسهل ويوحد تبادل البيانات المكانية على مستوى الكوكب

كخبراء نظم معلومات جغرافية نحتاج في الكثير من الأحيان إلى القيام بتحليل على مستوى واسع كالمدن مثلا. أحد المشاكل العملية التي نصتدم بها عادة هي توفير البيانات. أولا قد لا تتوفر البيانات المناسبة للمدينة بشكل مفتوح . وغير ذلك عليك البحث عن معلومات عن الطريقة التي تمت نمذجة البيانات بها ونوع المعلومات المخزنة. حيث أن كل هيئة حكومية أو شركة ترى العالم بشكل خاص وبالتالي تنتج بيانات من نوع خاص. وبالتالي قد تكون البيانات المتوفرة غير متوافقة مع خوارزميات التحليل الذي تريد أن تقوم به. تخيل الان أنك تريد أن تجمع معلومات لتدرس ظاهرة بين عدة مدن أو بين الدول أو حتى على مستوى كوكب الأرض.

البيانات المعيارية المكانية Geo Standards

لمواجهة هذه المشكلة تم تطوير فكرة نماذج البيانات المعيارية أو Standards والتي تلعب أهمية كبيرة في توحيد طريقة تخزين البيانات توزيعها وتبادلها وتوحيد خوارزميات التحليل المكاني. هنالك عدة هيئات تعمل على انتاج هذه النماذج ومن أهمها OGC والتي هي اختصار لـ Open Geospatial Consortium أو الجمعية الجغرافية المكانية المفتوحة. وهي أهم جمعية للبيانات المفتوحة في العالم. يمكنك زيارة الموقع هنا.

الخبر:

أعلنت الـ OGC يوم الثلاثاء الماضي عن اطلاق نموذج مكاني جديد بإسم Discrete Global Grid System DGGS من المتوقع أن يغير طريقة تبادل البيانات على مستوى الكوكب.

Earth

النموذج:

1-  إطار للإستعاضة عن نظم الاسقاط التقليدية على مستوى الكوكب وذلك عن طريق تقسيمه الى شبكة من المضلعات و تقسيم كل منها الى مضلعات أصغر.
2- إطار لتطبيق الخوارزميات على البيانات التي تكون مرجعة بالنظام الجديد

أهميته

الفائدة من هذا النموذج تناغم تجميع وتبادل البيانات الصورية والشعاعية والغمامات النقطية Vector – Raster and Point Clouds. والغاء التقسيمات التقليدية بين الـ Vector and Raster أي بين البيانات الصورية والشعاعية. واختصار التعقيدات التي تنتج عن نظم الاسقاط التقليدية. يمكن دمج الظواهر الاجتماعية والاقتصادية بالبيانات المكانية. حيث يمكن اختيار الأجزاء المهمة لنا والتي قد تكون متوزعة على مناطق كبيرة. وسيصبح DGGS النظام الأساسي عند دراسة ظواهر على مستوى كبير بالإضافة الى البيانات الكبيرة.

النموذج المعياري:

يمكنك الحصول على نسخة عن الوثيقة التي تصفه هنا. سأحاول تلخيص المهم منها في قريبا. لذلك لاتنسى الاشتراك بالموقع. والاعجاب بصفحة الفيسبوك That GIS Guy – نظم المعلومات الجغرافية ومشاركة  هذه المقالة مع أصدقائك المختصين. وفي حال لديك أي تعليقات أو أسئلة لاتتردد حيث أنك تفيدنا في تحسين المقالات.

الكاتب: أمجد عجوب

ماجستير في علوم الجيوديزيا ونظم المعلومات الجغرافية

مصدر الخبر

سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الثالث – تحليل شبكات الطرق في مدينة المالكية في سورية وإيجاد أفضل مسار.

مقدمة

تحليل شبكات الطرق من الاختبارات الشائعة أثناء العمل في مجال نظم المعلومات الجغرافية وتظهر أنظمة المعلومات الجغرافية فعالية في تحليل شبكات الطرق فالأمر لا يقتصر على إيجاد بعض المعلومات الاحصائية او العناصر الهندسية للطريق بل يشمل إجراء تحليلات معقدة مثل الوصول للمواقع وإيجاد المسارات الأفضلية فلنفرض أنك تمتلك مكتب لنقل البضائع وتريد ايصال الطرود البريدية إلى نقاط مختلفة من المدينة أوانك تريد انشاء مركز تجاري وتريد أن تعلم ماهي امكانية الوصول اليه . فما هو المسار الأفضل؟ متابعة القراءة “سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الثالث – تحليل شبكات الطرق في مدينة المالكية في سورية وإيجاد أفضل مسار.”

المسح الليزري- مقدمة – الجزء الأول – Laser scanning

مقدمة

في المساحة التقليدية نقوم بتسجيل بعض التفاصيل المميزة التي تمكننا من توصيف الواقع بأدق مايمكن. المسح الليزري يقع ضمن هذا الوصف ولكنه يقوم بتسجيل عدد ضخم من البيانات (النقط ثلاثية الأبعاد) في الثانية. ويشكل وصفا غنيا للتفاصيل الموجودة في الواقع.

ماهو المسح الليزري المساحي

في الهندسة الحديثة، يستخدم مصطلح المسح بالليزر غالبا ليعبر عن أحد معنيين مختلفين تماما. الأول، والأكثر عمومية، أشعة الليزر، مرئية أو غير مرئية والتي تستخدم مثلا في بعض الطابعات ثلاثية الأبعاد، في النماذج الأولية السريعة، في آلات معالجة المواد، وآلات النقش بالليزر، وأنظمة الليزر لعلاج طول النظر، والمجهر البؤري، وطابعات الليزر، عروض الليزر، تلفزيون الليزر، والماسحات الضوئية الباركود.

متابعة القراءة “المسح الليزري- مقدمة – الجزء الأول – Laser scanning”

استخدام الطائرات من دون طيار في  رسم الخرائط في نظم المعلومات الجغرافية

ماذا نقصد بالطائرات من دون طيار (Drones أو Unmanned Aerial Vehicles : UAV )

أول ما يتبادر للذهن عند ذكر ” الطائرات من دون طيار ” هو صور عن قنابل وصواريخ تطلقها هذه الطائرات في الحروب على القوات المعادية ,لكن الذي نقصده من هذا المصطلح في هذه المقالة هو الطائرات الصغيرة التي يتم استخدامها لأغراض سلمية والتي يمكن ان يشتريها ويستخدمها أي شخص.

 تم التقاط الصورة في Intergeo والاستخدام لاغراض توضيحة فقط

20170927_122209

مجالات استخدام هذه الطائرات متعددة منها صناعة الافلام ,الاستطلاع للتنقيب عن النفط والغاز,حتى مراقبة الطقس, لكن الذي يهمنا فعلاً هو استخدامها في مجال رسم الخرائط وجمع البيانات من أجل تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية (GIS).

كيف تساعدنا هذه الطائرات في رسم خرائط الـ GIS ؟

تقدم هذه الطائرات العديد من الميزات أهمها:

توفير الوقت :

كمثال على ذلك يقوم المساحون بأعمال أرضية بشكل يومي للحصول على معلومات عن موقع المشروع المراد تنفيذه أو عن المشروع المنفذ للحصول في النهاية على خرائط ثنائية البعد . هذا النمط التقليدي في المسح قد يتطلب أسابيع أو حتى شهور من العمل والمتابعة على أرض الواقع . هذه المدة يمكن اختصارها إلى الثلث باستخدام هذه الطائرات والتي تستطيع تصوير مساحات مثلا 180 هكتار. وعلى ارتفاعات تتراوح عادة بين 30 متر حتى 300 متر (تختلف حسب نوع الطائرة ).

التكلفة الزهيدة:

إن تكلفة التصوير بهذه الطائرات هي أقل بكثير من التصوير بالهيلوكوبتر أو الطائرات العادية التي يقودها طيار حيث يمكن أن تصل التكلفة إلى أقل من الربع و تكلفة شراء طائرة ذات جودة عالية مع كاميرا لا يتجاوز بضعة مئات من الدولارات.

الدقة:

عند التحدث عن رسم الخرائط أو النمذجة الثلاثية البعد فإن أكثر ما يهمنا هو مدى دقتها.

هناك نوعان من الدقة ( الدقة النسبية والدقة المطلقة)

يقصد بالدقة النسبية (المحلية)

دقة تموضع نقطة ما على الخريطة نسبة لنقطة أخرى, بمعنى آخر اذا كانت المسافة بين نقطتين 5 مترعلى الواقع فإنها تكون 5 متر ايضاً على الخريطة.

وإن الدقة النسبية المتوقعة من هذه التقنية للتصوير و جمع البيانات هي :

1. الدقة النسبية الافقية : وتساوي ضعفي مسافة التمثيل الأرضية GSD, فإذا كانت ال GSD تساوي 2 cm للبيكسل فالدقة النسبية الافقية تساوي 4 cm .

 (مسافة التمثيل الأرضية Ground Sampling Distance) :ويقصد بها المسافة في الواقع التي يمثلها البيكسل الواحد في الصورة.

2. الدقة النسبية الارتفاعية : وتساوي ثلاثة أضعاف الـ GSD .

يقصد بالدقة المطلقة

مدى تطابق نقطة على الخريطة مع نظام إحداثيات ثابت في الواقع, فإذا كانت الخريطة ذات دقة مطلقة عالية فإن إحداثياتها على هذه الخريطة ستتطابق إلى حد كبير مع إحداثياتها الفعلية المقاسة بالـ GPS .

تجدر الملاحظ أن هذه أمثلة عن الدقة التي يمكن الحصول عليها باستعمال طائرة من دون طيار عادية. حيث أن الدقة هنا تعتمد بشكل كبير على نوع الطائرة المستخدمة ونوعية البيانات التي تم جمعها, فبإمكاننا استخدام الطائرات هذه لصنع خرائط ذات دقة سنتيمترية (كالطائرات التي تشمل على مخمد للاهتزازات و GPS تفاضلي)

تعدد أنماط البيانات المجمعة:

تختلف أنواع البيانات التي تقدمها هذه التقنية بحسب الأجهزة التي نحملها بها, فكاميرات التصوير عالية الدقة تعطينا الصور الرقمية وأجهزة LiDAR تعطينا الغيوم النقطية الثلاثية البعد ( 3D Point Clouds ) والتي بدمجها معاً نحصل على النمذجة الواقعية ( 3D reality modeling ) بالاضافة للصور الحرارية من كاميرا خاصة بهذا الغرض.

السهولة في الاستخدام وإمكانية الوصول للأماكن الخطرة :

تساعد تقنية الـ GPS الموجودة في هذه الطائرات على التحكم بها بشكل أسهل, فبقليل من التدريب واستخدام التحكم التوماتيكي قد لا نحتاج إلى خبير لتسيير هذه الطائرات أو اللحاق بها لنر إن كانت على المسار الصحيح, نستطيع رسم مخطط الطيران على برنامج الكمبيوتر أو الهاتف الذكي لتقوم هي بباقي العمل. كما تمتاز هذه التقنية بإمكانية الوصول للأماكن الخطرة ( الجروف الصخرية, المناطق النشطة بركانياً,محطات التوتر العالي) من دون أي خطر على المستخدم.

للاطلاع على المزيد من أجهزة المساحة الغريبة انظر الى هذه المقالة: خمس أجهزة ستحبون العمل عليها بالتأكيد. المستقبل الان في INTERGEOلاتنسى الاشتراك في صفحة الفيسبوك  That GIS Guy – نظم المعلومات الجغرافية ومشاركة  هذه المقالة مع أصدقائك المختصين. وفي حال لديك أي تعليقات أو أسئلة لاتتردد حيث أنك تفيدنا في تحسين المقالات.

الكاتب: المهندس نوار نخلي

سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الثاني – حساب مساحة الأشجار المثمرة المغمورة خلال الفيضان؟

مقدمة

بعد التعرف على أهمية نظام المعلومات الجغرافية في المقال السابق: سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الأول – كيف تختار الموقع الأفضل لمنزلك؟. دعونا نخطو خطوة الي الأمام ونتعرف علي فعالية البرنامج في بعض التحليلات الهندسية كإيجاد مساحات التداخل بين طبقات مختلفة وإظهار الصفات الهندسية لعناصر هذه الطبقات وهي من المهمات الشائعة التي تواجها من خلال عملك في مجال الـ GIS (مثلا: توسع طريق او توسيع مخطط تنظيمي ) ففي حالة توسيع طريق فيجب عليك حساب المساحات الذي يجب تملكها لتوسيع هذا الطريق ونوع هذه الاراضي التي سيتم تملكها ومساحتها .

في الخريطة أعلاه مثال مشابه لهذه الحالات حيث تظهر الخريطة فيضان نهر وغمره لمناطق شجرية مغطاة باشجار متساقطة الأوراق وأشجار دائمة الخضرة. في هذا المثال سنقوم بحساب تداخل فيضان نهر Koyukuk River في الولايات المتحدة الأميركية مع المناطق المحيطة فيه وحساب مساحة المناطق المغمورة حسب نوع التغطية النباتية وسنحسب نسبة الارضي المعرضة للفيضان و المغطاة بأشجار متساقطة الأوراق ونسبة المناطق المعرضة للفيضان والغطاة بنباتات دائمة الخضرة

نستطيع تحميل البيانات من الموقع الرسمي Esri للأنهار وقد قمت بربطها مع بيانات اخرى وإضافة أسماء الأنهار لذلك لتطبيق هذا المقال استخدم البيانات المرفقة مع المثال. أما بيانات الاشجار فهي بينات افتراضية لغاية التعلم.

هذا المثال والبيانات بناءا على أمثلة موجودة في الكتاب المرفق.

البيانات:

  • طبقة الانهار الكبيرة .
  • طبقة الاشجار

خطوات العمل

نقوم بتحميل طبقة الانهار Majrivers بالضغط على الرمز الذي يظهر عليه مؤشر الماوس ونقوم بتحميل طبقة الانهار

Metadata

نتأكد ان اسقاط المشروع متوافق مع نظام الطبقة وننتبه الى ان الواحدات المستخدمة في الطبقة هي القدم (القسم الذي تم تاشيره باللون الازرق بموشر الماوس )

2-نقوم باختيار نهر Koyukuk River باستخدام select by Attribute

وذلك من processing tools

بان نكتب بالفلتر select by Attribute

processing tools: select by Attribute

فتظهر النافذة التالية ونقوم بوضع طبقة الانهار ونختار

الصفة التي سيتم الاختيار بموجبها وهي بمثالنا DESCRIPTION

نختار العملية هنا مساوة

في الحقل value نكتب القيمة التي نبحث عنها

فيتم تاشير جميع العناصر التي تمثل نهر Koyukuk River وعددها 506 عنصر

نقوم بعمل Fixed distance buffer للعناصر المحددة من خلال الذهاب الى

 Vector:Geoprocessing Tools: Fixed distance buffer

وندخل المسافة 5000 قدم

ونفعل Dissolve result

سنقوم بهذه الخطوة بحساب المساحة والمحيط لل Buffer بتشكيله حول النهر والذي يمثل منطقة الفيضان باستخدام اداة هامة هي Export/Add geometry columns وهي تفيد لحساب الخصائص الهندسية مباشرة لا مضلع موجود بالطبقة

ونذهب الى processing tools ونكتب بالفلتر Export/Add geometry columns 

فتظهر النافذة التالية

calculate using يساوي layer CRS حتى يقوم بحساب المساحة وفق لنظام إسقاط الطبقة ونستطيع حسابها وفقا لنظام اسقاط المشروع أيضا

نقوم بفتح open Attribute Table للطبقة الناتجة ولطبقة الـ Buffer

بالذهاب الي open Attribute Table لطبقة ال Buffer

ولطبقة Add geom info

ونقارن

فنلاحظ ظهور عمودين للبيانات في الطبقة الناتج احدهما يمثل المساحة والاخر يمثل المحيط. الصورة التالية تظهر البيانات الجديدة و البيانات القديمة ونلاحظ انه قد تم اضافة حقل للمساحة وحقل للمحيط.

نقوم بهذه المرحلة بإضافة طبقة الغابات

نقوم بحساب التقاطع بين طبقة add geom info وطبقة الغابات

vector:Geoprocessing Tools: intersection

ونقوم بفحص البيانات الناتجة عن تقاطع هذين الطبقتين من خلال فتح open Attribute table لطبقة التقاطع فنلاحظ أن البيانات هي كالتالي

حيث لدينا خمس عناصر ويظهر لدينا العمود VEGDESC بأن العنصر الأول والثاني أشجار متساقطة والعنصر الثالث والرابع والخامس أشجار دائمة الخضرة

لذلك سنقوم بعمل مضلع واحد فقط لكل صفة من صفات العمود VEGDESC فسنقوم بتوحيد المضلعات التي لها صفة واحدة من خلال الذهاب الى:

Vector:Geoprocessing Tools:Dissolve

فتظهر النافذة التالية

ومن المهم هنا ازالة تفعيل Dissolve all

واختيار الصفة التي سيتم توحيد العنصر وفقا لها وهي في مثالنا VEGDESC

وذلك من خلال سحبها الي الخانة اليمين من الجدول (selected) كما في الصور التالية

بعد ذلك تفحص البيانات الناتجة عن هذه العملية بالذهاب الي open Attribute table للطبقة

فنلاحظ انه لدينا الان فقط مضلعين احدهما للأشجار المتساقطة والاخر للأشجار المختلطة ومساحة كل منطقة

اخيرا نقوم بحساب نسبة المساحة المغطاة بكل نوع من انواع الشجر الي المساحة الكلية (مساحة النهر + مساحة الفيضان

بالذهاب الى

 Advanced python calculator :processing Toolbox

ونقوم بوضع اسم العمود الذي سيخرج نسبة نوع الشجر

Result file name  وقد قمت بتسميته Martin

Field type = float

ونكتب الفورمولا التالية

value = $geom.area()/ <area>

حيث التابع:

 value = $geom.area()/ <area>

يمثل مساحة المنطقة المشجرة للاشجار المتساقطة والمساحة المشجرة للاشجار المختلطة

يمثل المساحة الكلية

فنحصل علي النتائج التالية

بان 18.9% نسبة الاشجار المتساقطة الاوراق في منطقة الفيضان

6.9 % نسبة الأشجار دائمة الخضرة

نسبة الأشجار الكلية في منطقة الفيضان علي جانبي النهر 18.9+6.9 وتساوي 25.8%

وهذا ماتظهره الصورة التالية بوضع شفافية 50% لمنطقة الفيضان

ملاحظة

في الخطوة الاخيرة البرنامج قام بتقسيم مساحات بواحدات مختلقة كيلومتر مربع على قدم مربع ليس هناك حاجة للتحويل لان البرنامج يقوم بذلك بشكل اوتوماتيكي

سأقوم لاحقا باتتمة المشروع واضافة ملف اتمتة المشروع عندما نتطرق لدروس نمذجة المشاريع وعمل geo-algorithms

لذلك لاتنسى الاشتراك في صفحة الفيسبوك That GIS Guy – نظم المعلومات الجغرافية ومشاركة  هذه المقالة مع أصدقائك المختصين. وفي حال لديك أي تعليقات أو أسئلة لاتتردد حيث أنك تفيدنا في تحسين المقالات.

الكاتب: المهندس مارتن إيليا

المراجع:

QGIS: Becoming a GIS Power User – Page 106 

سلسلة تعليمية – QGIS – الجزء الأول – كيف تختار الموقع الأفضل لمنزلك؟

يعتبر اختيار الموقع الافضل من الأمثلة الشائعة عند استخدام نظام المعلومات الجغرافية فعندما تخطط لبناء منشأة ما (مركز تجاري, قاعدة عسكرية, مكب نفايات) تبحث عن المواقع الي تلبي الشروط المفروضة لذلك سيكون هذا المثال كمدخل بسيط لاختيار الموقع الأفضل. لنفرض أنك تود شراء منزل وانك تبحث عن موقع يكون قريب من مدرسة ابتدائية لأطفالك وكذلك بالقرب من الجامعة ايضا ولنفرض أنك تحب الهدوء وتود منزلا بعيدا عن صخب شارع رئيسي مكتظ بحركة المرور وقريب من بحيرة طبيعية.

هذا المثال والبيانات بناءا على أمثلة موجودة في الكتاب المرفق

المتطلبات:

  • برنامج QGIS وتستطيع الحصول عليه من هذا الرابط: الرابط
  •  بيانات ملائمة لأجراء هذه التحليل وسنقوم بدروس لاحقة بشرح انواع البيانات وطرق عرضها.

الشروط

  • موقع قريب من بحيرة حتى 1000 متر
  • موقع قريب من مدرسة ابتدائية حتى 500 متر
  • موقع قريب من جامعة حتى 2000 متر
  • موقع بعيد عن الشارع الرئيسي حتى 1000 متر

خطوات العمل:

نقوم بفتح البرنامج وإضافات البيانات. البيانات هي عبارة عن ثلاث طبقات:

  • طبقة للمؤسسات التعليمية في نورث كارولينا في أميركا schools_wake.shp.
  •   طبقة للبحيرات lakes.shp
  • طبقة للشوارع الرئيسية  roadsmajor.shp

ويتم فتحها من القائمة Layer : add layer: add vector layer

qgis learn (1)

طبعا عند القيام بأي مشروع قم بفحص البيانات ماهو نظام الاسقاط المستخدم وماهي الـ metadata للبيانات حيث يظهر لديك نوع البيانات و روابط التخزين وعدد العناصر والامتداد للطبقة والوحدات المستخدمة

qgis learn (3)

لا تنسى ضبط نظام الاسقاط للمشروع EPSG  بحيث يتوافق مع نظام اسقاط البيانات وهو في مثالنا :NAD38(HARN)/north carolina EPSG 3358

qgis learn (2)

وكذلك عليك تفحص البيانات وماذا تحتوي هذه الطبقات من بيانات مثلا طبقة المؤسسات التعليمية school_wake. نقوم باختيار الطبقة من نافذة layer panal نضغط بالزر اليميني ونختار open attribute table

qgis learn (4)

نلاحظ ان الجدول يحتوي علي بيانات المؤسسات التعليمة الاسم والكو د ونوع المؤسسة …. الخ وتكون عبارة عن ارقام او كودات مرتبطة مع جدول يشرح دلالة هذه الارقام والكودات. ليس من الضروري فهم جميع محتويات هذه البيانات في هذه المرحلة.

qgis learn (5)

نقوم لان بالتعرف علي طريقة اختيار عناصر محددة من طبقة البحيرات. ندخل علي قائمة الـ processing toolbox ونختار Select by expression. نضغط عليها فتظهر نافذة نقوم باختيار الطبقة وندخل صفات العناصر التي نريد ادخلها وهنا سأختار البحيرات الكبيرة التي مساحتها أكبر من 100 هكتار والتي لها نمط lake/pond.

ثم  ندخل التعبير التالي في حقل Expresion

"AREA">1000000 AND "FTYPE"= 'LAKE/POND'

ملاحظة:

QGIS حساس لعلامات التنصيص لذلك قبل المساواة (“) وبعد المساواة (‘)

qgis learn (6)

نقوم بالضغط موافق فتتشر جميع البحيرات التي مساحتها اكبر من 100 هكتار ولها نمط lake/pond وعدد العناصر الناتجة 81 عنصرا من أصل 15279.

qgis learn (7)

بعد ذلك نقوم بإنشاء مجال Buffer حول هذه البحيرات حيث سيكون ضمن هذا النطاق الموقع الذي اريد اختياره نذهب الى قائمة vector:Geoprocessing Tools :fixed distance buffer 

qgis learn (8)

نقوم باختيار الطبقة وادخال المسافة 1000 متر واختيار dissolve result  ومكان حفظ الطبقة.

qgis learn (9)

فنحصل علي الخريطة التالية:

qgis learn (10)

نقوم الان باختيار المدارس الابتدائية من طبقة school_wake حيث نقوم باختيار Select by expression من خلال نافذة Processing toolbox.  نكتب التعبير التالي:

"GLEVEL" = 'E'

qgis learn (11)

فنلاحظ انه لدينا 95 عنصر قد تم تحديده. نقوم بتشكيل الـ Buffer حول هذه العناصر بنفس الطريقة في الخطوات السابقة ولكن هذه المرة بمسافة 500 متر.qgis learn (12)

نقوم باختيار الجامعات الان من طبقة school_wake:

Select by expression:

"GLEVEL" = 'H'

qgis learn (13)

ونقوم بعدها بتوليد Buffer حول هذه العناصر لكن 2000 متر

qgis learn (14)

ومن ثم نقوم بعمل Buffer حول  طبقة roadmajor.shp بمسافة 500 مترqgis learn (15)

فنحصل علي الخريطة التالية

qgis learn (16)

الخطوة التالية ستكون ايجاد المنطقة المطلوبة وهي عبارة عن المنطقة الي تكون قريبة من البحيرات وقريبة من الجامعات وقريبة من المدارس الابتدائية وبعيدة عن الطرقات الرئيسية لذلك نأخذ تقاطع هذه المناطق جميعا

qgis learn (17)

مرحلة اولى

سنأخذ تقاطع المناطق المحيطة بالمدراس الابتدائية والجامعات

qgis learn (18)

ثم نقوم بإيجاد تقاطع الطبقة الناتجة عن التقاطع السابق مع المنطقة المحيطة بالبحيرات. نقوم باجراء تقاطع اخرqgis learn (19)

مرحلة ثانية

ناخذ فرق تقاطع المناطق الثلاث (جامعات بحيرات ومدارس ابتدائية ) عن الطرقات العامة

qgis learn (20)

ثم نأخذ الفرق بين ناتج التقاطعين السابقين والـ Buffer المحيط بالطرقاتqgis learn (21)

الخريطة النهائية الناتجةqgis learn (22)

طبعا نلاحظ أن الأماكن المحتملة صغيرة جدا. علينا ربما اعادة النظر في شروطنا والتسامح قليلا. نلاحظ أيضا أننا نحتاج الى اعادة كافة الخطوات عند تغير أحد الشروط وهذا مكلف ومرهق جدا. سنقوم بالاطلاع على كيفية أتمتتة هذه الخطوات وتحسين الاخراج في مقالات لاحقة.

لاتنسى الاشتراك في صفحة الفيسبوك  That GIS Guy – نظم المعلومات الجغرافية ومشاركة  هذه المقالة مع أصدقائك المختصين. وفي حال لديك أي تعليقات أو أسئلة لاتتردد حيث أنك تفيدنا في تحسين المقالات.

الكاتب: المهندس مارتن إيليا

Martin Elia

المراجع:

هذا المثال والبيانات بناءا على أمثلة موجودة في كتاب:

QGIS 2 Cookbook – Page 126