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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fortgeschrittener-qgis-analyst/
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**课程名称:Advanced QGIS Analyst (高级QGIS分析师)** **课程概述:** 本课程旨在帮助您深入和扩展您的QGIS技能,使您能够更便捷、更快速、更准确地进行地理空间分析。 **第一部分:网络分析** * **目标:** 计算幼儿园的步行可达性。 * **核心问题:** “有多少比例的住宅建筑可以在步行500米范围内找到幼儿园?” * **重点:** * **数据获取与预处理:** 不使用预处理数据,自行获取所有数据,研究元数据,设置正确坐标系,并为分析准备数据。 * **数据管理与准备:** 认识到数据管理和准备是工作中最重要的部分,而实际分析相对快速。 * **自定义工具:** 将Python脚本集成到QGIS中,定义自己的工具。 * **结果展示:** 以地图形式呈现分析结果。 **第二部分:数据采集、管理与展示进阶** * **目标:** 扩展数据采集、管理和展示能力。 * **重点:** * **自定义区域划分:** 定义自己的区域划分。 * **拓扑检查:** 验证生成数据的拓扑关系,即地理对象之间的正确关系。 * **几何简化:** 学习如何为可视化目的简化几何图形。 * **小范围数据展示与隐私保护:** * 将数据聚合到分析网格。 * 将个例数据以热力图形式表示。 * **Atlas与报告功能:** 学习使用Atlas和报告功能,以便快速轻松地创建统一的地图系列。 **总结:** 本课程将全面提升您在QGIS中的高级分析、数据处理、自定义工具开发以及地图与报告制作方面的能力。
In diesem Kurs wirst du deine QGIS-Fertigkeiten vertiefen und ausbauen! Du wirst in der Lage sein, bequemer, schneller und genauer zu arbeiten.Im ersten Teil werden wir eine fortgeschrittene Analyse, eine sogenannte Netzwerk-Analyse, durchführen. In unserer Beispielstudie wollen wir die fußläufige Erreichbarkeit von Kindergärten berechnen. Wir werden dabei die Frage beantworten: „Wie hoch ist der Anteil der Wohngebäude, für die sich ein Kindergarten innerhalb einer fußläufigen Entfernung von 500 Metern befindet?". Wir werden dazu keine vorher aufbereiteten Daten verwenden, sondern uns alle Daten selbst beschaffen, deren Metadaten studieren, korrekte Koordinatensysteme einstellen und die Daten für unsere Analyse aufbereiten. Wir werden feststellen, dass diese Datenmanagement und die Datenaufbereitung den Hauptteil der Arbeit ausmachen und dass die eigentliche Analyse relativ schnell durchzuführen sein wird. Dabei werden wir auch ein eigenes Werkzeug definieren, indem wir ein Python-Skript in QGIS einbinden. Zum Schluss werden wir unsere Ergebnisse kartographisch präsentieren.Im zweiten Teil werden wir unsere Fertigkeiten zur Daten-Erfassung, Verwaltung und Präsentation ausbauen. Zunächst werden wir eine eigene Gebietsaufteilung definieren und anschließend die Topologie der erzeugten Daten, also die korrekte Beziehungen der Geoobjekte zueinander, überprüfen. Wir werden außerdem kennenlernen, wie man Geometrien zu Darstellungszwecken vereinfachen kann. Anschließend lernen wir einige Methoden kennen, um Daten kleinräumig darzustellen und dabei den Datenschutz zu wahren. Dazu werden wir Daten auf ein Analysegitter aggregieren und Einzelfälle als Heatmap darstellen. Zum Schluss lernen wir die Atlas- und Bericht-Funktionen kennen, mit deren Hilfe wir ganz einfach und schnell einheitliche Karten-Serien erstellen können.