Flyingis

Fusion Center Lab.

将地震空间数据转变为专题地图

    作者:Flyingis
   
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    通过《解析USGS网站页面中的地震空间数据》介绍的方法,地震空间数据已经获取并且分级显示在地图上了,能够直观的了解到美国加州地震分布和地震大小,接下来需要运用数学方法对这些数据进行进一步的分析和处理,使之成为更加专业的地理专题图。
    首先对地震空间信息进行热点分析(Hotspots)。地图上分布的地震源,有的地震源震级很高,但相邻区域的地震非常微弱,影响很小,有的地震源震级较高,并且相邻区域的地震同样强烈,影响较大。使用之前分级渲染的符号显示所有地震信息,并不能明显的反映出这样的规律,相对而言,后者更需要管理者予以重点关注,因为这些区域时常发生地震,并且震级较大,造成危害更为严重。热点分析需要进行一定数学计算,基本公式如下:


    借助昨天解决问题的方法,使用ArcMap平台上已经提供的热点分析工具,在ArcMap集成的Python环境中,用脚本直接调用相应接口,实现动态分析出图。

arcpy.HotSpots_stats("quakes""Magnitude""HSA110KMagnitude""Fixed Distance Band""Euclidean Distance""None""110000")

 

 
    quakes.shp 是已经之前已经生成好的地震数据图层,Magnitude是之前python脚本中添加的震级字段,HSA110KMagnitude是输出的结果要素类,后面是参与计算的参数设定。HSA110KMagnitude属性字段中包含GiZScore字段,数值越大,表示该点所在的周边区域地震震级约大,可以对该值进行进一步的Z值渲染,以便得到更加明显的效果。

arcpy.ZRenderer_stats("HSA110KMagnitude""GiZScore""ZRenderer.lyr")
 
    结果将使用冷暖色调来显示所有热点的大小分布,注意,这里的点渲染符号和quakes.shp的点符号意义完全不一样了。ArcGIS空间分析和三维分析一直是最受关注的GIS分析技术,接下来咱们也用Python来进一步处理,以空间插值分析为例,既然有了GiZcore字段,一切都非常容易了。
arcpy.env.extent = "California"
arcpy.Idw_3d(
"ZRenderer.lyr""GiZScore""cntidw"30002"FIXED 750000")
extract 
= arcpy.sa.ExtractByMask("cntidw""California.shp")
 

    ZRenderer.lyr是输入,GizScore是用于插值的字段,cntidw是输出,后面是插值的参数设置,并且输出的结果以California地区为边界进行裁剪,这样就完成了整个计算。
    通过上面三种不同的空间分析,可以看出Python环境的集成能够非常方便的在GIS平台下进行各种空间数据处理和空间分析计算,效果更为明显,操作更为灵活,在此基础上,通过加入图名,图例,比例尺,指北针等信息就可以输出为不同类型的专题地图。所有操作在ArcMap 9.4 beta1中完成,9.3也可以运行python脚本,但需要在外部的python开发环境中运行计算后,将生成的结果手工添加到桌面平台或应用之中。

posted on 2009-11-06 10:39 Flyingis 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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