భూభాగ విశ్లేషణ కోసం థర్మల్ పొటెన్షియల్స్ ఉపయోగించడం

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్‌లోని వీధి నెట్‌వర్క్ కోసం థర్మల్ సంభావ్యతను లెక్కించడానికి ఒక ఉదాహరణ

నగర భూభాగం అనేది సంక్లిష్టమైన, భిన్నమైన వ్యవస్థ, ఇది నిరంతరం మార్పులో ఉంటుంది. మీరు ప్రాదేశిక వస్తువులను (కారకాలు) ఉపయోగించి భూభాగాన్ని వివరించవచ్చు మరియు పట్టణ వాతావరణాన్ని అంచనా వేయవచ్చు. భూభాగాన్ని వివరించే కారకాలు వాటి ప్రభావం (పాజిటివ్, నెగటివ్) మరియు రేఖాగణిత కాన్ఫిగరేషన్ (పాయింట్లు, లైన్లు, బహుభుజాలు) స్వభావంలో విభిన్నంగా ఉంటాయి.

భూభాగం యొక్క మొత్తం అభివృద్ధి స్థాయి లేదా దానిలోని ఏదైనా నిర్దిష్ట అంశంపై ప్రతి వ్యక్తి వస్తువు యొక్క ప్రభావం స్థాయిని నిర్ణయించడం చాలా కష్టం. నేడు, "సంస్కృతి", "సామాజిక గోళం", "సామాజిక ఉద్రిక్తత", "మంచి జీవితం", "ఆర్థిక అభివృద్ధి", "జనాభా ఆరోగ్యం" వంటి భావనలను నిర్వచించడం మరియు వివరించడం సమస్య చాలా సందర్భోచితంగా మారుతోంది. మేము వాటిని వివిధ సామాజిక సమూహాలు, వివిధ వయస్సుల మరియు లింగాల జనాభాకు వర్తింపజేయాలనుకుంటే ఈ భావనల యొక్క అస్పష్టత పెరుగుతుంది.

అలాగే, ఆధునిక భావనలో నగరం యొక్క సరిహద్దులు చాలా ఏకపక్షంగా ఉన్నాయని గమనించాలి. జనాభా యొక్క రోజువారీ వలసలు, మారుమూల ప్రాంతాల రవాణా సౌలభ్యం నగరం యొక్క "సరిహద్దును మరింత అస్పష్టం చేస్తుంది". ఇప్పుడు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్న సముదాయ భావన సాధారణంగా నగరం యొక్క సరిహద్దులను ప్రతిబింబిస్తుంది, అయితే అదే సమయంలో నగర సరిహద్దు భావనను మరింత అస్పష్టంగా చేస్తుంది.

పైన వివరించిన సమస్యలు ఉన్నప్పటికీ, నేడు భూభాగాల విశ్లేషణ మరియు అంచనా అనేది పట్టణ పర్యావరణం యొక్క అనేక ముఖ్యమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అనుమతించే అత్యంత ఆశాజనక మరియు ఆసక్తికరమైన ప్రాంతాలలో ఒకటి.

"థర్మల్" నమూనాను ఉపయోగించి భూభాగాన్ని విశ్లేషించడానికి ఒక పద్ధతిని పరిగణనలోకి తీసుకోవాలని వ్యాసం ప్రతిపాదించింది. ఈ పద్ధతి వివిధ స్వభావాల (పాయింట్, లీనియర్ మరియు ఏరియా) యొక్క వస్తువులు (కారకాలు) ద్వారా సృష్టించబడిన పొటెన్షియల్‌ల అధ్యయనంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతిని ఉపయోగించి భూభాగం యొక్క విశ్లేషణ భూభాగాన్ని వివరించే ప్రాదేశిక డేటా (కారకాలు) సమితి నుండి భూభాగం యొక్క ప్రతి పాయింట్ వద్ద ఖచ్చితమైన సంఖ్యా (స్కోరు) అంచనాకు వెళ్లడం సాధ్యం చేస్తుంది.

భూభాగ విశ్లేషణలో భాగంగా అధ్యయనం చేయబడిన పొటెన్షియల్స్ భౌతిక వివరణను కలిగి ఉంటాయి - వివిధ పరిమాణాల (2D, 3D) పరిసరాలలో ఉష్ణ ప్రచారం. ఈ దృగ్విషయాన్ని “థర్మల్” చిత్రాల రూపంలో (భూభాగం యొక్క “వేడి” మ్యాప్‌లు) రూపంలో సూచించవచ్చు, చిత్రం యొక్క రంగు తీవ్రతను బట్టి భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి స్థాయి గురించి ఒక ఆలోచన ఇస్తుంది.

భూభాగ కారకాలు

భూభాగ విశ్లేషణ అనేది భూభాగాన్ని ప్రభావితం చేసే కారకాలు మరియు వాటి సూచికల గురించి సమాచారాన్ని శోధించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం. ప్రభావితం చేసే కారకాలు పరిసర భూభాగాన్ని ప్రభావితం చేసే వస్తువులు మరియు లక్షణాలు మరియు ప్రాదేశిక కోఆర్డినేట్‌ల సమితిని కలిగి ఉంటాయి. షాపులు, పారిశ్రామిక సౌకర్యాలు, రోడ్లు, అడవులు మరియు నీటి వనరులను ప్రభావితం చేసే కారకాలకు ఉదాహరణలు.

ప్రభావం యొక్క సూచికలు వస్తువులు ప్రతిబింబించే వస్తువుల ప్రభావం మరియు లక్షణాలు మరియు ప్రాదేశిక అక్షాంశాల సమితిని కలిగి ఉంటుంది. ప్రభావ సూచికల ఉదాహరణలు: ATMలు, బిల్‌బోర్డ్‌లు, స్మారక చిహ్నాలు.

కింది ప్రెజెంటేషన్‌లో మేము ప్రభావ కారకాల భావనను ఉపయోగిస్తాము, ఇది రెండు పదాలను మిళితం చేస్తుంది - కారకాలు మరియు ప్రభావం యొక్క సూచికలు.

ప్రభావితం చేసే కారకాలుగా పనిచేసే ప్రాదేశిక డేటా యొక్క ఉదాహరణ క్రింద ఉంది.

భూభాగాలను విశ్లేషించే పనిలో ముఖ్యమైన దశలలో ఒకటి ప్రారంభ సమాచారాన్ని సేకరించడం మరియు ప్రాసెస్ చేయడం. ఈ రోజు వివిధ స్థాయిల వివరాల భూభాగాన్ని ప్రభావితం చేసే కారకాల గురించి చాలా సమాచారం ఉంది.

ఓపెన్ సోర్సెస్ లేదా నిరోధిత మూలాల నుండి సమాచారాన్ని పొందవచ్చు. అనేక సందర్భాల్లో, విశ్లేషణ కోసం ఓపెన్ సమాచారం సరిపోతుంది, అయితే, ఒక నియమం వలె, దీనికి చాలా శ్రమతో కూడిన ప్రాసెసింగ్ అవసరం.

ఓపెన్ సోర్సులలో, నాయకుడు, మా అభిప్రాయం ప్రకారం, వనరు OpenStreetMap (OSM). ఈ మూలం నుండి పొందిన సమాచారం ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రతిరోజూ నవీకరించబడుతుంది.

OpenStreetMap (OSM) వనరుల సమాచారం క్రింది ఫార్మాట్లలో ప్రదర్శించబడుతుంది:

- OSM ఫార్మాట్. ".osm" పొడిగింపుతో ఉన్న ప్రధాన ఆకృతి XML గ్రాఫిక్ చిత్రాలను వివరించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది - నోడ్‌లు, మార్గాలు, సంబంధాలు.

- "పోలిష్ ఫార్మాట్". “.mp” పొడిగింపుతో ఉన్న టెక్స్ట్ ఫార్మాట్ గ్రాఫిక్స్‌తో పని చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

- PBF ఫార్మాట్. “.osm.pbf” పొడిగింపుతో డేటా నిల్వ ఫార్మాట్.

మీరు ఈ క్రింది వాటిని సమాచార మూలాలుగా కూడా ఉపయోగించవచ్చు:

- 2 GIS
రిసోర్స్ అధిక-నాణ్యత, నెలవారీ ప్రాసెస్ చేయబడిన సమాచారాన్ని కలిగి ఉంది, ఇది ఎంటర్‌ప్రైజెస్ మరియు సంస్థల కోసం అద్భుతమైన 3-స్థాయి వర్గీకరణతో ఉంటుంది.

- KML (కీహోల్ మార్కప్ లాంగ్వేజ్) ఫైల్‌లు
KML (కీహోల్ మార్కప్ లాంగ్వేజ్) ఫైల్‌లు అనేది మొబైల్ పరికరాల కోసం Google Earth, Google Maps మరియు Google Mapsలో భౌగోళిక డేటాను ప్రదర్శించడానికి ఉపయోగించే ఫైల్ ఫార్మాట్.

KML ఫైల్‌లతో మీరు వీటిని చేయవచ్చు:
- భూమి యొక్క ఉపరితలంపై స్థలాలను సూచించడానికి వివిధ చిహ్నాలను ఇన్‌స్టాల్ చేయండి మరియు సంతకాలు చేయండి
- కెమెరా పొజిషన్‌ని మార్చడం ద్వారా ఎంచుకున్న వస్తువుల కోసం విభిన్న కోణాలను సృష్టించండి
- విభిన్న అతివ్యాప్తి చిత్రాలను ఉపయోగించండి
— ఒక వస్తువు యొక్క ప్రదర్శనను అనుకూలీకరించడానికి శైలులను నిర్వచించండి, హైపర్‌లింక్‌లు మరియు ఇన్‌లైన్ చిత్రాలను రూపొందించడానికి HTML కోడ్‌ని వర్తింపజేయండి
- మూలకాల యొక్క క్రమానుగత సమూహం కోసం ఫోల్డర్‌లను ఉపయోగించండి
— రిమోట్ లేదా లోకల్ నెట్‌వర్క్ నోడ్‌ల నుండి KML ఫైల్‌లను డైనమిక్‌గా స్వీకరించండి మరియు నవీకరించండి
- XNUMXD వ్యూయర్‌లో మార్పుల ప్రకారం KML డేటాను స్వీకరించండి

- స్టేట్ రిజిస్ట్రేషన్, కాడాస్ట్రే మరియు కార్టోగ్రఫీ కోసం ఫెడరల్ సర్వీస్ "Rosreestr"
Rosreestr పోర్టల్‌లోని సమాచారం దాని కంటెంట్ మరియు ఔచిత్యం కోసం విలువైనది, కానీ, దురదృష్టవశాత్తు, రాజధాని నిర్మాణ ప్రాజెక్టులు మరియు భూమి ప్లాట్లు ఉచితంగా గ్రాఫిక్స్ పొందడం సాధ్యం కాదు. Rosreestr పోర్టల్ కూడా పెద్ద మొత్తంలో పరిమితం చేయబడిన యాక్సెస్ సమాచారాన్ని కలిగి ఉంది.

- గణాంక సంస్థలు
గణాంక డేటా అనేది భూభాగం గురించి సమాచారానికి చట్టబద్ధమైన మూలం, అయితే, నేటికి, గణాంక సంస్థల నుండి డేటా నిర్దిష్ట సంఖ్యలో సూచికలకు మాత్రమే అందుబాటులో ఉంది, ప్రధానంగా గణాంక సంస్థల నివేదికలు మరియు ప్రాంతీయ అధికారుల నివేదికలలో.

- అధికారుల సమాచార వ్యవస్థలు
అధిక-నాణ్యత సమాచారం ప్రభుత్వ సమాచార వ్యవస్థలలో ఉంటుంది, కానీ దానిలో కొంత భాగం మాత్రమే పబ్లిక్ డొమైన్‌లో ప్రచురించబడింది మరియు విశ్లేషణ కోసం అందుబాటులో ఉంటుంది.

భూభాగాల విశ్లేషణను నిర్వహించడం సమాచారం యొక్క కూర్పుపై నిర్దిష్ట అవసరాలు విధించదు; వాస్తవానికి, మీరు కనుగొన్న ప్రతిదాన్ని ఉపయోగించవచ్చు; ఓపెన్ సోర్సెస్ నుండి సమాచారం సాధారణంగా పరస్పరం మార్చుకోగలదు. అయినప్పటికీ, OSM వనరు నుండి పొందిన సమాచారం కూడా తెలియని భూభాగం యొక్క విశ్లేషణ చేయడానికి సరిపోతుందని గమనించాలి.

"థర్మల్" మోడల్ ఉపయోగించి భూభాగం యొక్క విశ్లేషణ. సంభావ్యత యొక్క భౌతిక వివరణ

ముందుగా చెప్పినట్లుగా, ఈ రోజు భూభాగ విశ్లేషణ అనేది చర్చనీయాంశం మరియు వివిధ పట్టణ పరిసరాలలో మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధిలో పెట్టుబడులను హేతుబద్ధంగా ఆకర్షించడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం.

భూభాగ విశ్లేషణను ఉపయోగించి పరిష్కరించబడిన వివిధ రకాల సమస్యలను అనేక ప్రధాన ప్రాంతాలుగా మిళితం చేయవచ్చు:

- ప్రతి పాయింట్ వద్ద భూభాగం యొక్క అత్యంత వివరణాత్మక మరియు వివరణాత్మక అంచనాను పొందడం.
సమస్యను పరిష్కరించడం ద్వారా, మీరు భూభాగంలోని ప్రతి పాయింట్ వద్ద పాయింట్ల సమితిని పొందవచ్చు, సాధారణంగా భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి స్థాయిని, అలాగే ఒక నిర్దిష్ట అంశంలో ఒక ఆలోచనను అందిస్తారు. అటువంటి విషయ ప్రాంతం, ఉదాహరణకు, సంస్కృతి, పరిశ్రమ, వాణిజ్యం మొదలైనవి కావచ్చు.

- ఎంచుకున్న భూభాగంలో నిర్దిష్ట రకం (ఉదాహరణకు, బ్యాంకులు, ప్రత్యేక దుకాణాలు, షాపింగ్ మరియు వినోద కేంద్రాలు మొదలైనవి) పెట్టుబడి వస్తువులను ఉంచడానికి అత్యంత ప్రయోజనకరమైన స్థలాలను నిర్ణయించడం.

- భూభాగం యొక్క అత్యంత ప్రభావవంతమైన ఉపయోగం యొక్క విశ్లేషణ.
ఈ దిశ భూభాగం యొక్క లక్షణాలు, అధ్యయనంలో ఉన్న భూభాగంలో అభివృద్ధి చెందిన మార్కెట్ పరిస్థితి మరియు ప్రసిద్ధ ఎంపికల గుర్తింపు యొక్క వివరణాత్మక అధ్యయనం కోసం అనుమతిస్తుంది.

- కొత్త రోడ్లు మరియు కొత్త మార్గాల ఆవిర్భావం యొక్క ఉదాహరణను ఉపయోగించి, ఖర్చు నమూనాకు ఒక అంశం యొక్క సహకారం యొక్క నిర్ణయం.

- ఒక భూభాగం యొక్క వివిధ అంశాల విశ్లేషణ మరియు వివిధ భూభాగాల విశ్లేషణ (భూభాగాల పోలిక).

“థర్మల్” మోడల్‌ను ఉపయోగించి వ్యాసంలో ప్రతిపాదించబడిన భూభాగ విశ్లేషణ పద్ధతి యొక్క వాస్తవికత భూభాగ అభివృద్ధి సూచికల ఉపయోగంలో ఉంది - సంభావ్యత, సంఖ్యా పరంగా ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు భూభాగంపై వస్తువు (ప్రభావ కారకం) యొక్క ప్రభావం స్థాయిని ప్రతిబింబిస్తుంది.

అధ్యయనం యొక్క సారాంశాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి, థర్మల్ సంభావ్యత గురించి కొన్ని పదాలు చెప్పడం మరియు దాని భౌతిక వివరణ ఇవ్వడం అవసరం.

భౌతిక శాస్త్రంలో ఇటువంటి భావనలు ఉన్నాయి శక్తి క్షేత్రం и శక్తి ఫంక్షన్. శక్తి క్షేత్రం శక్తి యొక్క పరిమాణాన్ని కలిగి ఉంటుంది, శక్తి పనితీరు శక్తి యొక్క పరిమాణాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

సార్వత్రిక గురుత్వాకర్షణ చట్టం కోసం, శక్తి క్షేత్రం సూత్రం ద్వారా నిర్వచించబడింది:

F=k/r2, ఎక్కడ
k - స్థిరమైన;
r - పరస్పర చర్య చేసే వస్తువుల మధ్య దూరం.

ఫోర్స్ ఫంక్షన్ ϕ వ్యక్తీకరణ ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది:

dϕ=-F*dr, ఎక్కడ
ϕ-ఫోర్స్ ఫీల్డ్ పొటెన్షియల్;
dϕ, dr - అవకలనలు;
r అనేది పరస్పర చర్య చేసే వస్తువుల మధ్య దూరం,

కాబట్టి ϕ=k/r.

ఫోర్స్ ఫీల్డ్ పొటెన్షియల్ ϕ యొక్క భౌతిక అర్ధం ఒక నిర్దిష్ట మార్గంలో ప్రయాణిస్తున్నప్పుడు ఫోర్స్ ఫీల్డ్ చేసే పని E. సార్వత్రిక గురుత్వాకర్షణ చట్టం విషయంలో, ఒక వస్తువుకు దూరం r2 నుండి r1కి మారినప్పుడు, ఫోర్స్ ఫంక్షన్ సూత్రం ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది

E=k*(1/r1-1/r2), ఎక్కడ
E అనేది ఒక నిర్దిష్ట మార్గంలో ప్రయాణిస్తున్నప్పుడు శక్తి క్షేత్రం చేసే పని;
r1, r2 - వస్తువు యొక్క ప్రారంభ మరియు చివరి స్థానం.

భూభాగాన్ని విశ్లేషించే పని కోసం, భూభాగంపై వస్తువుల (కారకాలు) ప్రభావాన్ని ఒక శక్తిగా పరిగణించవచ్చు (శక్తి ఫంక్షన్), మరియు మొత్తం ఉష్ణ సంభావ్యతగా భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి స్థాయి (శక్తి క్షేత్రం) అన్ని వస్తువుల నుండి (కారకాలు). భౌతిక సమస్యలలో, ఉష్ణ సంభావ్యత అనేది ఉష్ణోగ్రత, మరియు "థర్మల్" నమూనాను ఉపయోగించి భూభాగ విశ్లేషణ యొక్క సమస్యలలో, సంభావ్యత అనేది భూభాగంలోని ఒక బిందువుపై అన్ని ప్రభావితం చేసే కారకాల యొక్క మొత్తం ప్రభావాన్ని సూచిస్తుంది.

ప్రాదేశిక డేటాలో పాయింట్లు, పంక్తులు మరియు బహుభుజాలు ఉంటాయి. పొటెన్షియల్‌లను గణించడానికి, విస్తరించిన ప్రాదేశిక డేటా చిన్న శకలాలుగా విభజించబడింది. ప్రతి భాగానికి, పాయింట్ నుండి సంభావ్యత ఆబ్జెక్ట్ ఫ్రాగ్మెంట్ (కారకం) పరిమాణానికి సమానమైన గుణకంతో లెక్కించబడుతుంది.

దగ్గరి సారూప్యత సూత్రం ఆధారంగా డేటా అర్థ సమూహాలుగా విభజించబడింది. ఉదాహరణకు, వాణిజ్య వస్తువులు ఉత్పత్తి ద్వారా కలుపుతారు. అటవీ వస్తువులు, నీటి వనరులు, నివాసాలు, రవాణా స్టాప్‌లు మొదలైన వాటి సమూహాలు ఉన్నాయి. అర్థం ద్వారా ఐక్యమైన సమూహాలు ఒక కారకాన్ని సూచిస్తాయి. అన్ని వస్తువులు (కారకాలు) ద్వారా వెళ్ళిన తరువాత, మేము తదుపరి ప్రాసెసింగ్‌కు అనువైన థర్మల్ పొటెన్షియల్‌ల సమితిని పొందుతాము.

పొటెన్షియల్స్ ("హీట్ మ్యాప్స్") యొక్క ఉపయోగం మీరు ప్రాదేశిక డేటా నుండి "థర్మల్" చిత్రాలకు భూభాగంపై ప్రభావం చూపే వస్తువుల (కారకాలు) (పోటెన్షియల్స్ యొక్క విజువలైజేషన్)కి తరలించడానికి అనుమతిస్తుంది. అటువంటి పరివర్తన భూభాగంలోని ప్రతి పాయింట్ వద్ద కారకం యొక్క ఉనికిని డిగ్రీని నిర్ణయించడం మరియు తదుపరి విశ్లేషణను నిర్వహించడం సాధ్యం చేస్తుంది, అనగా. నగర అభివృద్ధి యొక్క వివిధ దిశలను రంగులో ప్రదర్శించండి. ఈ విధంగా, మేము భూభాగంలోని ప్రతి బిందువుకు వివిధ తీవ్రత యొక్క గ్లోను పొందుతాము.

అనేక కారకాల సందర్భంలో నిజ్నీ నొవ్గోరోడ్ భూభాగం యొక్క "థర్మల్" చిత్రాల ఉదాహరణలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి.

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ యొక్క “థర్మల్” మ్యాప్, “ఫార్మసీ చైన్” కారకాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ యొక్క “హీట్” మ్యాప్, “పెద్దల కోసం పాలిక్లినిక్స్” కారకాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ యొక్క “థర్మల్” మ్యాప్, “పిల్లల క్లినిక్‌లు” కారకాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ యొక్క “థర్మల్” మ్యాప్, “పారిశ్రామిక మండలాలు” కారకాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది

భూభాగం యొక్క "థర్మల్" చిత్రాలు వివిధ ప్రభావ వస్తువుల నుండి పొటెన్షియల్స్ యొక్క ఏకాగ్రతను గుర్తించడం సాధ్యం చేస్తాయి. తరువాత, పొందిన పొటెన్షియల్‌లను సమగ్ర లక్షణంగా కలపడం అవసరం, ఇది పెద్ద సంఖ్యలో కారకాల ఆధారంగా భూభాగాన్ని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది. దీనికి పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని విశ్లేషించడానికి, వస్తువులను గుర్తించడానికి మరియు డేటా యొక్క పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి, తక్కువ మొత్తంలో సమాచారాన్ని కోల్పోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే పద్ధతి అవసరం. ఈ పద్ధతుల్లో ఒకటి ప్రధాన భాగం విశ్లేషణ (PCA). ఈ పద్ధతి గురించి మరిన్ని వివరాలను చూడవచ్చు వికీపీడియా.

పద్ధతి యొక్క సారాంశం ప్రారంభ పారామితుల యొక్క సరళ కలయికను కనుగొనడం, ఇది విశ్లేషణ యొక్క ప్రాంతంలో చాలా బలంగా మారుతుంది. ప్రాదేశిక డేటా కోసం - భూభాగంలో అత్యంత బలంగా మారుతున్నది.

ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ పద్ధతి భూభాగంలో అత్యంత బలంగా మారే వస్తువులను (కారకాలు) గుర్తిస్తుంది. పద్ధతి ఫలితంగా, కొత్త వేరియబుల్స్ కనిపిస్తాయి - అసలు డేటాతో పోలిస్తే మరింత సమాచారంగా ఉండే ప్రధాన భాగాలు, దీని సహాయంతో భూభాగాన్ని విశ్లేషించడం, వివరించడం మరియు దృశ్యమానం చేయడం సులభం, దానిపై నమూనాలను నిర్మించడం సులభం. .

ప్రధాన భాగాలు విశ్లేషణాత్మక వ్యక్తీకరణలు - కొన్ని గుణకాలతో ప్రారంభ కారకాల పొటెన్షియల్‌ల మొత్తం. ఏదేమైనప్పటికీ, ఏదైనా అంశం భూభాగంపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటే, కానీ విశ్లేషించబడిన భూభాగం అంతటా మారకపోతే, ప్రధాన కాంపోనెంట్ పద్ధతి ప్రధాన భాగాల కూర్పులో ఈ కారకాన్ని చేర్చదు.

ప్రధాన భాగాలు సమాచారం యొక్క అవరోహణ క్రమంలో ఆర్డర్ చేయబడతాయి - అనగా. భూభాగం అంతటా వ్యాపించింది. మొదటి ప్రధాన భాగాలు వ్యక్తిగత కారకాల కంటే చాలా ఎక్కువ సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి మరియు భూభాగాన్ని బాగా వివరిస్తాయి. నియమం ప్రకారం, సుమారు వంద కారకాలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, మొదటి ప్రధాన భాగం భూభాగం కోసం మొత్తం సమాచారం (వైవిధ్యం) 50% కలిగి ఉంటుంది. ప్రధాన భాగాలు ఒకదానితో ఒకటి పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండవు మరియు ప్రతి పాయింట్ వద్ద భూభాగం యొక్క లక్షణాలుగా నమూనాల కోసం ఉపయోగించవచ్చు.

ప్రధాన భాగం, భూభాగం యొక్క కొన్ని వియుక్తంగా లెక్కించబడిన సూచికగా, స్పష్టమైన పేరు మరియు వర్గీకరణ లేదు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, ప్రధాన భాగంతో బలంగా పరస్పర సంబంధం ఉన్న కారకాల సమితి ప్రధాన భాగాలను అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. నియమం ప్రకారం, కింది కారకాలు ప్రధాన భాగాలతో పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉంటాయి:

- మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయి;
- భూభాగం యొక్క రవాణా భాగం;
- వాతావరణ మండలాలు;
- వ్యవసాయ అభివృద్ధి స్థాయి;
- భూభాగం యొక్క ఆర్థిక సంభావ్యత.

క్లస్టరింగ్‌తో సహా తదుపరి విశ్లేషణ, మొదటి కొన్ని ముఖ్యమైన ప్రధాన భాగాలతో కొనసాగుతుంది.

బొమ్మలలో మీరు రష్యన్ ఫెడరేషన్ యొక్క అనేక నగరాల భూభాగంలో మొదటి ప్రధాన భాగాల యొక్క గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాన్ని చూడవచ్చు.

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్‌లో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

యెకాటెరిన్‌బర్గ్‌లో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

కజాన్‌లో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

పెర్మ్‌లో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

సమారాలో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

ఖబరోవ్స్క్‌లో పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయిని వివరించే మొదటి ప్రధాన భాగం

సమగ్ర లక్షణాలు: క్లస్టరింగ్

భూభాగ విశ్లేషణపై పని యొక్క తదుపరి దశ నాణ్యతలో సజాతీయంగా ఉండే పట్టణ వాతావరణం యొక్క జోన్ల కోసం అన్వేషణ. ఈ శోధన భూభాగంలోని ప్రతి పాయింట్ వద్ద ప్రధాన భాగాల విలువల విశ్లేషణపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సజాతీయ మండలాల కోసం శోధించే సమస్యను క్లస్టరింగ్ ఉపయోగించి పరిష్కరించవచ్చు - లక్షణాల సమితి యొక్క సామీప్యత సూత్రం ఆధారంగా భూభాగాలను సమూహపరిచే ప్రక్రియ.

భూభాగ సమూహానికి రెండు లక్ష్యాలు ఉన్నాయి:

- భూభాగం యొక్క మంచి గ్రహించిన విజువలైజేషన్ సృష్టించడం;
- వ్యక్తిగత నమూనాల సంకలనం కోసం ప్రాంతాల కేటాయింపు.

విశ్లేషణ కోసం ఎంచుకున్న కారకాలకు అనుగుణంగా భూభాగాలు క్లస్టర్ చేయబడ్డాయి. ఈ కారకాలు ధరను ప్రభావితం చేసే కారకాలు కావచ్చు లేదా భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి యొక్క కొన్ని అంశాలను వివరించే కారకాలు కావచ్చు, ఉదాహరణకు, సామాజిక గోళం.

రెండు సాధారణ క్లాసికల్ క్లస్టరింగ్ పద్ధతులు ఉన్నాయి: K-మీన్స్ పద్ధతి మరియు డెండ్రోగ్రామ్ పద్ధతి. భూభాగాలతో పని చేస్తున్నప్పుడు, K- అంటే పద్ధతి బాగా నిరూపించబడింది, దీని లక్షణం వృద్ధి పాయింట్లకు కొత్త వస్తువులను జోడించడం ద్వారా క్లస్టర్ యొక్క "పెరుగుదల". K- మీన్స్ పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనం భూభాగం ఏర్పడే సహజ ప్రక్రియకు దాని పని యొక్క సారూప్యతలో ఉంది: అసమానమైన వాటిని వేరు చేయడం కంటే సారూప్యమైన వాటి ఏకీకరణ.

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ (క్రింద ఉన్న బొమ్మ) కోసం గణనల కోసం K-మీన్స్ పద్ధతి ఉపయోగించబడింది.

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ ఉదాహరణను ఉపయోగించి భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి స్థాయితో క్లస్టర్‌ల వర్తింపు

ప్రతిపాదిత విధానంతో, వివిధ అంశాలపై భూభాగంపై అవగాహన పొందడం సాధ్యమవుతుంది. మాకు ఆసక్తి ఉన్న అంశాలు, ఉదాహరణకు, పట్టణ మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి స్థాయి, భూభాగం యొక్క "శ్రేష్ఠత" స్థాయి, సాంస్కృతిక అభివృద్ధి స్థాయి, భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి యొక్క సామాజిక భాగం. ఈ ఇతివృత్తాలు తప్పుగా నిర్వచించబడిన సమగ్ర భావనలు మరియు అనేక పరస్పర సంబంధిత కారకాలను కలిగి ఉంటాయి.

విశ్లేషణ కోసం పారామితులను ఎంచుకోవడానికి కొన్ని అల్గోరిథం ఉపయోగించి (నిపుణుల ప్రమేయంతో సహా), మేము భూభాగం యొక్క అభివృద్ధి యొక్క ఒక అంశం యొక్క ఆలోచనను అందించే నేపథ్య మ్యాప్‌లను పొందుతాము.

సమగ్ర లక్షణాలు మొదటి ప్రధాన భాగాలుగా అర్థం చేసుకోబడతాయి, ప్రాథమికంగా అత్యంత ఇన్ఫర్మేటివ్ ఫస్ట్ ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ మరియు ఎంచుకున్న పారామితుల ప్రకారం భూభాగం యొక్క క్లస్టరింగ్.

అభివృద్ధి యొక్క వివిధ అంశాల కోసం మొదటి ప్రధాన భాగాల నేపథ్య పటాలు క్రింది బొమ్మలలో ప్రదర్శించబడ్డాయి.

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ ఉదాహరణను ఉపయోగించి థీమాటిక్ మ్యాప్ “సాంస్కృతిక వస్తువులు”

నిజ్నీ నొవ్‌గోరోడ్ ఉదాహరణను ఉపయోగించి నేపథ్య మ్యాప్ “సామాజిక గోళం”

సమగ్ర లక్షణాలు సమాచారం యొక్క కనీస నష్టంతో అనేక అంశాలను ఉపయోగించి భూభాగం యొక్క లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం సాధ్యపడుతుంది.

ముగింపులో, పట్టణ వాతావరణాన్ని అభివృద్ధి చేయడం, నిర్మాణంలో పెట్టుబడి పెట్టడానికి స్థలాలను ఎంచుకోవడం, కొత్త సౌకర్యాలు మరియు ఇతర పనుల కోసం అత్యంత ప్రయోజనకరమైన స్థలాన్ని కనుగొనడంలో సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఈ రోజు భూభాగాల విశ్లేషణ చాలా ముఖ్యమైన దశ అని మరోసారి గమనించాలి.

విభిన్న స్వభావం గల కారకాల నుండి "థర్మల్" నమూనాను ఉపయోగించి వ్యాసంలో ప్రతిపాదించబడిన భూభాగ విశ్లేషణ యొక్క పద్ధతి కారకాల సమితికి క్లిష్టమైనది కాదు, అనగా ఇది ప్రారంభ సమాచారంపై పరిమితులు లేదా అవసరాలు విధించదు.

సోర్స్ సమాచారం యొక్క వైవిధ్యం మరియు రిడెండెన్సీ, అలాగే ఓపెన్ డేటాను ఉపయోగించుకునే అవకాశాన్ని అందిస్తుంది ఏదైనా భూభాగాన్ని విశ్లేషించడానికి అపరిమిత అవకాశాలు శాంతి.

ప్రాదేశిక విశ్లేషణ యొక్క సమస్యలకు అంకితమైన క్రింది ప్రచురణలలో, ప్రధాన భాగాలు మరియు అటువంటి పనుల కోసం వాటి అమలు కోసం పద్ధతులను ఉపయోగించి నమూనాలను కంపైల్ చేయడం యొక్క లక్షణాలను బహిర్గతం చేయడానికి మేము ప్లాన్ చేస్తున్నాము:

- కొత్త వస్తువును ఉంచేటప్పుడు ఉత్తమ స్థానాన్ని ఎంచుకోవడం;
- మార్కెట్ విలువను ఉపయోగించి వస్తువుల యొక్క నిర్దిష్ట వర్గం కోసం ధర ఉపరితలం నిర్మాణం;
- వస్తువుల స్థానాన్ని బట్టి నిర్దిష్ట రకమైన కార్యాచరణ యొక్క లాభదాయకత యొక్క అంచనా.

ప్రధాన భాగాల నుండి కారకాలకు రివర్స్ పరివర్తన కోసం పద్ధతులను ప్రదర్శించడానికి కూడా ప్రణాళికలు ఉన్నాయి, ఇది ఇచ్చిన భూభాగం కోసం కారకాల నుండి నమూనాను పొందడం సాధ్యం చేస్తుంది.

మూలం: www.habr.com