Vous effectuez une analyse multicritères à l'aide de QGIS?


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Je dois faire une analyse multicritères pour répondre à la question: "quel est le meilleur lot à développer".

Quelques-uns des critères sont:

  • distance de l'arrêt de bus le plus proche (couche ponctuelle avec arrêts de bus)
  • distance du magasin le plus proche (couche de points avec magasins)
  • quel est le danger d'inondation (couche polygonale, avec attribut de degré de danger de 1 à 4)
  • est le lot dans une zone de protection de la nature (couche polygonale)
  • le propriétaire prévoit-il déjà quelque chose sur son lot (informations saisies manuellement dans les attributs du lot) et ainsi de suite ...

J'ai pensé essayer avec QGIS, et voici comment j'ai fait:

  1. ajoutez les colonnes suivantes dans ma table d'attributs de couche lots:

    • "analysis_BUS"
    • "analysis_SHOPS"
    • "analysis_FLOOD"
    • "analysis_PROJECT"
    • "..."
    • "analysis_MEAN"
  2. Convertir ma couche de lots en points à l'aide de "polygones en centroïdes"

  3. Exécutez l'outil "matrice de distance"

  4. Ouvrez le CSV pour exécuter une opération dans Excel (la qualité de l'arrêt de bus est de 1,0 si près de 200 m et de 0,0 si plus de 750 m, mais je ne trouve pas la fonction MIN () dans QGIS)

  5. Rejoignez le CSV résultant dans QGIS

  6. Répétez la même chose pour les magasins

  7. Exécutez l'outil "point dans le polygone" pour sélectionner tous les points dans la zone de protection de la nature

  8. Réglez 0.0 sur tous les points sélectionnés

  9. Répéter pour les autres critères "dans ... la zone"

  10. Exécutez l'outil "jointure spatiale" pour fusionner les informations sur les zones de danger d'inondation

  11. Exécutez un calcul à l'aide de la calculatrice à colonnes pour obtenir la note moyenne (en utilisant des facteurs déterminés pour chaque critère)

  12. Une fois tout cela fait, ajoutez à nouveau le shapefile BUILDING LOTS pour chaque critère

  13. Pour chaque critère, joignez la couche convertie (celle avec les centroïdes) sur l'ID LOT

  14. Réglez l'affichage sur un dégradé allant du rouge au vert selon l'attribut de critère correspondant et l'attribut de note moyenne

Maintenant, après 2 bons jours de travail, j'ai maintenant tous mes critères affichés en vert si bon choix pour la construction, et en rouge si mauvais choix, et j'ai ma synthèse qui regroupe tous mes critères dans une belle carte rouge-verte. (et j'ai aussi un énorme gâchis dans mon dossier "shapefiles")

Maintenant, le problème.

Et qu'est-ce qui se passerait si :

  • je voudrais essayer la même analyse avec un autre scénario de réseau de bus?
  • je reçois un fichier de mise à jour de lots mis à jour (avec, disons, 13 modifications dans tous les 13000 lots)
  • je voudrais tester différents poids pour mes critères?

Dois-je tout recommencer?

Suis-je en train d'utiliser correctement le mauvais outil ou est-ce que j'utilise le mauvais outil?

Serait-ce plus facile avec un logiciel SIG commercial?


Je vois ce que les répondeurs / commentateurs veulent dire, et je n'ai pas vraiment pensé à utiliser des rasters.

Cependant, la question principale concernait davantage la possibilité d'essayer différents scénarios ou de mettre à jour les données de base sans avoir à redémarrer tout le processus à partir de zéro.

Il semble que vos suggestions ne soient pas beaucoup plus flexibles que ce que j'ai suggéré (peut-être même plus complexes) puisque vous avez des nouvelles étapes: - (pour chaque critère) la rastérisation. - (à la fin) échantillonnage (assez complexe si vous voulez inclure des chevauchements partiels)


Ce constructeur de modèle Sextante semble génial; en fait, je pensais exactement à quelque chose comme ça lors de la publication de mon dernier commentaire.

J'ai beaucoup utilisé Grasshopper3D (cela n'a rien à voir avec le logiciel SIG) qui est un excellent plugin pour le modeleur Rhino3D et qui utilise le même concept de construction de workflow de graphe de nœuds. (exemple: http://designreform.net/2009/07/rhino-grasshopper-parametric-truss )

Cela semble si bien adapté à beaucoup d'analyses de données SIG que j'aimerais voir un logiciel SIG vraiment construit autour d'un tel outil de graphe de nœuds.

J'ai hâte d'essayer Sextante Modeler et de vous faire savoir comment cela a fonctionné. J'aurais aimé l'avoir trouvé moi-même en le recherchant sur Google, mais je ne connaissais pas le mot-clé "model builder".


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Concernant la mise à jour: Il peut y avoir un point valable ici, mais la dernière partie semble - pardonnez-moi de le dire - confondre les capacités de l'opérateur avec les capacités du logiciel. De nombreux membres actifs de cette communauté peuvent vous fournir d'excellents conseils chevronnés sur l'automatisation de vos procédures. Je soupçonne que la plupart d'entre eux n'ont même pas lu l'intégralité de la question: elle est longue et la plupart ne sont pas pertinentes pour ce que vous voulez vraiment savoir. Pourquoi ne relisez-vous pas notre FAQ sur la façon de poser les bonnes questions et de modifier celle-ci en conséquence?
whuber

A fait une analyse multicritères il y a quelques années. A rédigé un article de blog à ce sujet. Cela pourrait vous être utile. thadwester.com/1/post/2011/02/power-of-gis.html
Thad

Réponses:


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Je suggérerais une approche raster avec une couche raster pour chaque critère:

  • qualité du bus (distance entre le centre des pixels et l'arrêt de bus le plus proche)
  • qualité d'achat (distance jusqu'au magasin le plus proche)
  • danger d'inondation (pixellisation de la couche polygonale, avec attribut de classe de danger de 1 à 4)
  • zone de protection (pixelliser la couche de polygones)

Ensuite, vous pouvez combiner et peser les couches selon vos besoins et les échantillonner à l'emplacement du lot qui vous intéresse.

Cependant, la question principale concernait davantage la possibilité d'essayer différents scénarios ou de mettre à jour les données de base sans avoir à redémarrer tout le processus à partir de zéro.

Si vous avez un nouveau scénario, par exemple "réseau de bus différent", il vous suffit de recalculer un raster (le raster de bus) et de laisser la combinaison s'exécuter à nouveau. Ce ne sont que deux interactions.

De plus, une fois que le constructeur de modèles Sextante est stable, il devrait être possible de construire un modèle pour automatiser toutes les étapes. Vous pouvez même le tester maintenant.


Cette approche vous permet ensuite d'ajouter des pondérations selon vos besoins en multipliant simplement les rasters par une pondération (0-1)
Ian Turton

Acceptez d'utiliser l'approche raster. De plus, une fois que vous avez compris votre flux de travail, vous pouvez automatiser l'ensemble de votre processus à l'aide des commandes GRASS que vous pouvez exécuter avec différentes entrées. grass.osgeo.org/wiki/…
pensées spatiales

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Comme l'a dit iant , le raster avec l'algèbre de la carte pourrait être le moyen le plus simple.

D'après mon expérience, après avoir converti toutes vos données d'entrée en raster, vous devez effectuer une reclassification, avec deux types différents: Facteurs et conditions

Les facteurs feront rage entre les valeurs min et max, des valeurs moins souhaitables aux valeurs plus souhaitables (vous devriez utiliser la même plage de valeurs pour toutes), par exemple:

F1 - distance BUS: 1 - très loin; 2 - loin; 3 - fermer; 4 - très proche

F2 - danger d'inondation: 1 - très élevé; 2 - élevé; 3 - faible; 4 - très faible

Les conditions seront des trames binaires uniquement avec des zéros et des uns (non appropriés, appropriés), exemple:

C1 - Zone protégée: 0 - oui; 1 - non

Pour chacun des facteurs, vous devez donner un poids, selon l'importance que vous pensez que ce facteur a dans votre décision, par exemple: distance du bus W1 = 0,4 et danger d'inondation W2 = 0,6

En fin de compte, en utilisant l'algèbre cartographique, tout ce que vous avez à faire est de:

(C1 x ... x Cm) x (W1 x F1 + W2 x F2 + ... + Wn x Fn)

Après le premier résultat, vous devrez probablement adapter les poids ou même les valeurs des facteurs, car l'analyse multicritères est la plupart du temps une analyse très subjective.


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Un complément MCDA a été développé pour ArcGIS 10.1.

Le complément prend en charge les méthodes multicritères suivantes: Combinaison linéaire pondérée (WLC) Moyenne pondérée ordonnée (OWA) Combinaison linéaire pondérée locale (LWLC)

http://mcda4arcmap.codeplex.com/


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Voir aussi: Prise en charge de l'analyse des décisions multicritères (MCDA) dans GRASS GIS à http://grass.osgeo.org/wiki/MCDA_in_GRASS

Il existe un ensemble d'addons dédiés disponibles pour GRASS GIS 6: ELECTRE (r.mcda.electre), REGIME (r.mcda.regime) et FUZZY (r.mcda.fuzzy). En outre, il existe le module r.roughset utilisé pour l'analyse géographique approximative et la découverte de connaissances.

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