Brīvie datu servisi un privāto meža īpašnieku to „online” analīze

Atgriežoties pie jautājuma kādā konferencē pagājušā gada nogalē, iedomājos uzmest dažas rindas ar ieroču brāļus (meža īpašniekus) rosinošām rindām par publiski pieejamo datu izmantošanu ikdienas meža apsaimniekošanas vajadzībām.

Sāksim ar atgādinājumu, ka publiski bez maksas pieejami arvien vairāk dati, datu servisi, kas noder ikdienā. Piemēram, zemes lietojumu veidi, kas izmantojami domājot par paplašināšanos (atceramies, ka zemes robežu plānā esošais zemes lietojumu uzskaitījums var būt 10 un vairāk gadus nepareizs), ortofoto, izmantojami, piemēram, sava medību kolektīva GPS offline karšu sagatavošanai vai slīpuma modelis, izmantojams meža nogabalu mežizstrādes aprobežojumu platību īpatsvara aprēķiniem.

Tālāk īss vēstījums par iespēju izmantot šos datu servisus, lai sava īpašuma meža nogabaliem (iegūstami no Meža ĢIS bez maksas) pierēķinātu vienu vai otru rādītāju.

QGIS. Skatoties uz pēdējā laika šīs programmas attīstību, jāsaka, ka arī iesācējs ĢIS jomā, nedaudz paskatoties Youtube video var izveidot savu mazo meža apsaimniekošanas informācijas sistēmu. Šajā gadījumā tā ir vide, kurā sagatavot plānoto informāciju. Receptei būs nepieciešamas sastāvdaļas:

  • meža nogabali (īpašnieks var saņemt bez maksas no VMD Meža ĢIS);
  • brīvie datu servisi, šajā gadījumā izmantoti no šīs adreses https://www.lvmgeo.lv/dati;
  • QGIS standarta funkcionalitāte (to pašu var darīt arī ar ArcGIS Spatial Analyst) kā reclassify, Zonal Statistics;
  • QGIS spraudnis Qtiles vai standarta funkcionalitāte ģeoreferencēta ekrāna attēla saglabāšanai;
  • vietne https://mygeodata.cloud kešotu attēlu apvienošanai vienā attēlā vai GDAL apvienošanas skripts gdal_merge.py.

Sākam ar brīvo datu servisu lokālas saglabāšanas. Šajā gadījumā pievienojam slīpumu un apauguma augstumu wms. Lai datus analizētu, saglabājam ģeoreferencētu ekrāna bildi ar slīpumu, apaugumu augstumu. Šajā gadījumā gan jārēķinās ar mēroga – izšķirtspējas spēli. Tas nozīmē, ka vēloties iegūt lielāku teritorijas pārsegumu, neglābjami dabūsim graudaināku, grūtāk analizējamu attēlu. Otra alternatīva ir izmantot Qtiles spraudni. Ja ar to (skat. 1.attēlu), saglabājam vienu no kešošanas līmeņa flīzēm (tiles), tās pēc tam apvienojot vienā ģeoreferencētā attēlā, varam iegūt labas kvalitātes datus. Pēc pieredzes pietiek ar 18 līmeņa flīžu saglabāšanu.

1.attēls. Qtiles spraudņa logs

 

Tātad, saglabājam MBTiles formātā 18 līmeņa slīpumu, apauguma augstuma flīzes. Sekojoši MBTiles formātu var izmantot kā offline fona kartes bez apvienošanas. Tomēr ērtākam darbam tās apvienoju vienā attēlā vietnē https://mygeodata.cloud. Labāks risinājums ir izmantot gdal_merge.py skriptu (paldies Mārim N. par komentāru), kas no MBTiles formāta jauki apvieno vienā attēlā (… . attēls).

2.attēls. GDAL skripta flīžu apvienošanas logs

 

Lai noteiktu mežizstrādei apgrūtinātās vietas, vienkāršiem vārdiem sakot, no sagatavotā virsmas slīpuma attēla nepieciešams pa meža nogabaliem saskaitīt visus pikseļus, „kuri nav pelēki”. Šim nolūkam izmantojam reclassify funkciju. Nosakot šūnas, kurām pārrēķināt vērtības, ņemam vērā, ka virsmas slīpumu serviss ir kā tematiskā karte, kur skaistuma labad dati ir ar hillshade efektu – viena slīpuma virsmas divās dažādās krāsās (3.attēls).

3.attēls. Virsmas slīpumu temtiskā karte ar hillshade efektu.

 

Pēc aprēķiniem iegūstam apmēram šādu attēlu, kur summēšanai nepieciešamie pikseļi ar vērtību 1 (4.attēls).

4.attēls. Reklasificēta slīpumu karte

 

Lai aprēķinātu katra meža nogabala slīpo virsmu platību īpatsvaru, pierēķinām klāt katram nogabalam ar Zonal Statistics reklasificētā slīpo teritoriju attēla statistiku (5.attēls).

5.attēls. Zonal statistics logs.

 

Rezultātā iegūstam gan statistiku gan tematisko meža nogabalu karti par sava īpašuma mežizstrādei apgrūtinātajiem nogabaliem (6.attēls).

6.attēls. Mežizstrādei apgrūtinātie nogabali.

 

Līdzīgi varam iegūt noteikta augstuma koku vainagu īpatsvaru pa meža nogabaliem, izmantojot apauguma augstuma servisu (7.attēls). Tā kā arī šis serviss ir tematisks (nav absolūtas augstuma vērtības), tad var izlīdzēties sadalot RBG attēlu atsevišķos melnbaltos R, G, B attēlos un reklasifikācijai, vēlākai telpiskai statistikai izmanot, piemēram, sarkanās joslas attēlus, noteiktu vērtību piešķirot vērtībām virs 200 un zem 255, kas atbildīs šajā gadījumā +- pieaugušu audžu augstumam.

7.attēls. Apauguma augstuma sarkanā attēla josla MB formātā

 

Nobeigumā vēlējos atzīmēt, ka datu izmantošanu varētu atvieglot, ja publicēti būtu servisi ar absolūtajām vērtībām. Bet noteikti der arī pieejamā informācija.

 

Tas arī īsumā viss. Domājam, izmantojam.

 

Atsauce. Aprakstā izmantoti AS LVM brīvie datu servisi.

Piezīme. Pieeja domāta nelielu meža īpašnieku aktivitātēm.

Piezīme 2. Izvērtējat izmantoto servisu izmantošanas nosacījumus.

 

Kā nākošo plānoju stāstu par atvērto datu izmantošanu, lai mežu un lauku īpašnieks, kam nav ambīcijas izmantot, pirkt, īrēt kādu no tirgū pieejamajiem risinājumiem, varētu izveidot savu nelielo ĢIS gan datorā gan mobilajā vidē.

 

Zars

Dalies priekā:

Birkas:

Viens komentārs to “Brīvie datu servisi un privāto meža īpašnieku to „online” analīze”

  1. […] pie reiz rakstītā. Mēģināju sevi nolikt parasta lauku, meža īpašnieka vietā, kam jāatrod, jāiegūst dažādi […]

Atstāt savu komentāru