СРАВНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫХ МОДУЛЕЙ QGIS ДЛЯ МОРСКИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ РАБОТЕ С МАССИВОМ ДАННЫХ МАЛОЙ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ

DOI: 10.24057/2414-9179-2016-1-22-76-88

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А. М. Новикова

ФГБНУ «Институт природно-технических систем»
Россия

отдел актуальных проблем океанографии, старш. инж.-исслед.

Севастополь, 299011, Россия

А. Б. Полонский

ФГБНУ «Институт природно-технических систем» Океанографический центр
Россия

руководитель, профессор, докт. геогр. н.

Севастополь, 299011, Россия

А. А. Новиков

Филиал Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова
Россия

старш. преподаватель

отделение географии, Севастополь, 299001, Россия

Аннотация

В статье с позиции геоинформационного и геостатистического подходов показана актуальность активного применения современных методов пространственного анализа океанологических данных. Проанализированы возможности некоторых статистических модулей открытой ГИС (QGIS) для решения практических задач оперативной оценки качества данных. Проведена оценка интерполяционных модулей QGIS, использующих методы кригинга и радиальных базисных функций, при работе с массивом данных малой обеспеченности.

Ключ. слова

QGIS, статистические модули, кригинг, регуляризованный сплайн с натяжением, бикубическая сплайн-интерполяция с регуляризацией Тихонова

Список литературы

  1. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика: теория и практика, под ред. Р.В. Арутюняна. М.: Наука, 2010. 327 с.
  2. Кошель С.М. Теоретическое обоснование структуры и функций блока моделирования рельефа в ГИС: диссертация. М., 2004. 119 с.
  3. Кошель С.М., Мусин О.Р. Методы цифрового моделирования: кригинг и радиальная интерполяция. – Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации, 2001. № 2(29)–3(30). С. 23–24.
  4. Новикова А.М., Новиков А.А. ГИС как инструмент хранения, обработки и визуализации климатических данных. – Материалы Научной конференции «Ломоносовские чтения» 2015 г. и Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2015», под ред. М.Э. Соколова, В.А. Иванова, Н.Н. Миленко, В.В. Хапаева, Н.В. Величко. Севастополь: ООО Экспресс-печать, 2015. С. 34–35.
  5. Поротов Г.С. Математические методы моделирования в геологии. СПб., 2006. 223 с.
  6. Matheron G. Splines and Kriging: their formal equivalence // Down to the earth statistics, D.F. Merriam (ed.), Academic Press, N.Y., Geology Contributions 8, 1981. Pp. 77–95.
  7. Mitasova, H., Mitas, L., and Harmon, R. Simultaneous spline approximation and topographic analysis for lidar elevation data in open-source GIS. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2005. № 2. Pp. 375–379.
  8. Neteler M., Mitasova H. Open Source GIS: A GRASS GIS Approach: Third edition. NewYork: Springer, 2008. 420 p.
  9. Petrasova A., Harmon B., Petras V., Mitasova H. Tangible Modeling with Open Source GIS. Springer International Publishing, 2015. 135 p.

Для цитирования: Новикова А.М., Полонский А.Б., Новиков А.А. СРАВНЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫХ МОДУЛЕЙ QGIS ДЛЯ МОРСКИХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ РАБОТЕ С МАССИВОМ ДАННЫХ МАЛОЙ ОБЕСПЕЧЕННОСТИ. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2016;22(1):76–88. DOI: 10.24057/2414-9179-2016-1-22-76-88

For citation: Novikova A.M., Polonskij A.B., Novikov A.A. COMPARISON OF QGIS INTERPOLATION MODULES CAPABILITIES FOR MARINE CLIMATE RESEARCH ON DUTY WITH AN ARRAY OF LOW-SECURITY DATA. Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2016;22(1):76–88 DOI: 10.24057/2414-9179-2016-1-22-76-88 (in Russian)