MODULARIZACE VÝUKY EVOLUČNÍ A EKOLOGICKÉ BIOLOGIE CZ.1.07/2.2.00/15.0204 Bi9009 Geografické informační systémy v botanice a zoologii II Cvičení 8 Změny krajinného pokryvu – rastrová analýza 0. Zadání Naším dnešním úkolem je popsat změny ve využití půdy (Land use resp. změny krajinného pokryvu Land cover) v České republice za posledních cca 20let. Pro okresy ČR spočítáme změny jednotlivých kategorií Land cover a odhadneme jejich vliv na změnu retenční schopnosti krajiny, tedy schopnost krajiny zadržovat vodu, zpomalovat odtok a bránit tak povodním. 1. Stažení dat Jaká data máme k dispozici? Pro území Evropské unie a některých dalších států Evropy lze získat data Corine Land Cover (CLC) na stránkách EEA (European Environment Agency). Databáze obsahuje data z let 1990, 2000, 2006, vznikla klasifikací snímku z družice Landsat. Stáhnout data můžeme ze stránek EEA ( http://www.eea.europa.eu/ ) v rastrovém (pixel 100m nebo 250m) i vektorovém formátu. Nás budou zajímat roky 1990 a 2006, takže si stáhneme a rozzipujeme příslušné soubory. 2. Nastavení Souřadného systému Kromě samotného .tif souboru obsahuje .zip také soubor s definicí souřadného systému, legendu pro qgis, seznam tříd Corine land cover v excelu a také .lyr soubor pro symbologii v ArcGISu. Při přídání obou souborů (g100_90.tif a g100_06.tif ) do ArcMapu bude výhodné vytvořit pyramidy – zabre to sice chvilku času ale více času nám pyramidy ušetří při překreslování vrstev. Všiměme si, že soubory nemají definován souřadný systém, přesto jej známe (je popsán v .prj souboru – jedná se o Projected Coordinate Systems > Continental > Europe > ETRS_1989_LAEA). Můžeme tedy definovat souřadný systém ArcToolbox > Data Management Tools > Projection and Transformations > Define Projection objema souborům. Budeme potřbovat mít i pro Data Frame nastavený správný souřadný systém, můžeme to udělat třemi způsoby: 1. Otevřít čistý .mxd mapový dokument a přidat .tif soubory, (které teď už mají definován souřadný systém) a Data Frame se tak nastaví do stejného souřadného systému. 2. Definovat souřadný systém v Data Frame Properties výběrem ETRS_1989_LAEA 3. Definovat souřadný systém v Data Frame Properties importem z vrstvy (v našem případě z jednoho z našich .tif souborů. Pokud přidáme do ArcMapu vrstvu okresů, vidíme, že i u ní je nějaký problém, v Properties vrstvy zjistíme, že také vrstvy okresů nemá definován souřadný sytém. Podle souřadnic odhadneme, že se jedná o S42 a definujeme (pokud se vrstvy po definici souřadného systému neposune na správné místo do středu Evropy, můžeme ji odeberat z mapového dokumentu a znovu přidat). Pro další práci budeme ale dnes potřebovat mít všechny vrstvy ve stejném souřadném systému – nebude stačit OnTheFly projekce. Nástrojem ArcToolbox > Data Management Tools > Projection and Transformations > Features > Project tedy vytvoříme novou vrstvu okresů a to v S42 (Projected Coordinate Systems > Gauss Kruger > Pulkovo 1942 > Pulkovo 1942 GK Zone 3) 3. Export .TIF souborů do GRIDu Nevýhodou uložení rastru ve formátu .TIF je nemožnost pracovat s atributovou tabulkou. Naproti tomu rastrový format GRID umožňuje (u tematických rastrů) pracovat s atributovou tabulkou podobně jako u vektoru (přidávat pole, připojovat jiné tabulky). Tyto možnosti oceníme při práci s kategoriemi Corine Land cover. Převedeme tedy oba rastry do formátu GRID (PTM na název vrstvy > Data > Export Data). Nebudeme potřebovat data z celé Evropy, zoomujeme tedy na rozsah vrstvy okresů (a tedy ČR) a Extend nastavíme na Data Frame (Current) – tím dojde vlastně k oříznutí rastru. Nyní už je atributová tabulka přístupná, můžeme si ji prohlédnout (Kdybychom exportovali do GRIDU v rozsahu původní vrstvy, tedy celou Evropu, bylo by v atributové tabulce více záznamů, byly by tam i kategorie, které se ve střední Evropě nevyskytují (např. Salt marshes)). 4. Připojení tabulky kategorií V souboru clc_legend.xls najdeme dělení kategorií Corine Land cover ve třech úrovních. První úroveň je pro naše účely příliš hrubá – např v rámci „Agricultural areas“ jsou jak „Arable land“ (které budeme považovat ze snižující retenční schopnost krajiny), tak také „Pastures“ (které naopak zpomalují odtok). Třetí úroveň je zase příliš jemná – s 30 kategoriemi by se nám už obtížně pracovalo. Zvolíme tady pro analýzu členění podle střední úrovně, celkem bude v ČR 13 kategorií střední úrovně. Tabulku clc_legend.xls připojíme k atributovým tabulkám GRIDů. Lépe než .xls se ale ke GRIDu připojí .dbf soubor. Protože Excel verze 2010 nepodporuje uložení v .dbf (na rozdíl od dřívějších verzí), přidáme do ArcMapu clc_legend.xls, exportujeme ho do .dbf (dBase table) a ten poté připojíme k oběma GRIDům. Nejprve tedy PTM > Data > Export… …exportujeme jako dBASE Table…. …a poté připojíme ke GRIDům Připojení proběhlo (můžeme to zkontrolovat pohledem do atributové tabulky rastrů). Názvy polí jsou ale trochu krkolomné a při práci s Field Calculatorem by to působilo problémy. Oba rastry proto znovu exportujeme i s připojenými tabulkami (stanou se pevnou součástí GRIDů a bude se nám s nimi lépe pracovat). Provedeme tedy stejný export do GRIDu jako v bodu 3, tentokrát již s rozsahem podle vrstvy (nikoliv Data Framu). 5. Příprava dvouciferného pole pro reklasifikaci Rozhodli jsem se pro klasifikaci Corine Land cover podle prostřední úrovně. K tomu by nám stačilo textové pole LABEL2. Ukážeme si ale, jak bychom postupovali, kdyby toto pole nebylo k dispozici. V tom případě bychom potřebovali dvouciferné číslo, reprezentující kategorie střední úrovně Corine Land cover, které bychom spočítali z originálního trojciferného CLC_CODE. Pridáme si tedy do tributové tabulky GRIDu číselné pole a spočítáme do něj funkcí Left první dva znaky z pole CLC_CODE. Provedeme pro oba GRIDy a máme tak rastry připravené na nástroj Lookup. 6. Environment Settings Nástroj Lookup bychom mohli použít pro změnu hodnot v tematickém rastru a nebo pro reklasifikaci (pokud je jedno členění nadřazeno druhému – to je náš případ). Podle dvouciferného pole (vytvořeného v předchozím bodu 5) reklasifikujeme rastr na hrubší (prostřední) členění Land coveru. Ještě než funkci spustíme, nastavíme něktreré vlastnosti prostředí Geoprocessing > Environments… Toto nastavení je obecné a platí pro všechny nástroje geoprocessingu. Kromě těchto nastavení lze Environment Settings nastavit také pro každá nástroj zvlášť (v okně každého z nástrojů). My využijeme možnosti Current Workspace a Scratch Workspace a nastavíme si aktuální složku s daty pro cvičení (tato hodnota teď bude přednastavena v jednotlivých nástrojích). Pro zmenšení rozsahu rastru na rozsah vrstvy okresy použijeme nastavení Processing Extend > Extend a pro oříznutí rastrů vrstvou okresů (za hranicemi ČR budou hodnoty rastru NoData) použijeme nastavení Raster Analysis > Mask. 7. Reklasifikace tematického rastru nástrojem Lokup Funkci Lookup vyhledáme v okně Saerch (a zjistíme, že je k nalezení zde: ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Reclass > Lookup). Použijeme ji pro oba rastry. Že jsou opravdu za hranicemi ČR hosnoty NoData se přesvědčíme v záložce Symbology, kde lze změnit nastavení barvy pixelů s hodnotou NoData. 8. Příprava polí pro společnou tabulku Protože budeme data z let 1990 a 2006 porovnávat v jedné tabulce, budeme je potřebovat od sebe odlišit. V každém rastru proto vytvoříme pole, ve kterém bude kromě informace o kategorii Land cover také informace o roku. Do tabulky obou rastrů přidáme textové pole a do něj hodnoty roku a dvouciferného kódu Land cover. 9. Tabulate Area Pro výpočet zastoupení jednotlivých kategorií Land cover v okresech ČR použijeme nástroj Tabulate Area (ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Zonal > Tabulate Area). Jedná se v podstatě o zonální statistiku pro tematický rastr. Před použitím je třeba najít v tabulce vhodný atribut pro jednoznačnou identifikaci okresů (tento atribut použijeme pro připojení výsledků nástroje Tabulate Area k vrstvě okresů) Obě tabulky připojíme k tabulce vrstvy okresů a exportujeme do nové vrstvy, aby se nám lépe pracovalo s názvy polí. 10. Aktualizace pole AREA Rozdíly v Land cover v okresech budeme počítat jako procentuální změnu z celkové plochy okresu, tedy např.: (2006_11 - 1990_11) / AREA * 100 Protože si nemůžeme být jisti aktuálností a správností údajů v poli AREA, pro jistotu hodnoty rozlohy jednotlivých okresů přepočítáme pomocí Calculate Geometry. Hodnoty se trošku změní, je to také tím, že jsme měnili souřadný systém z S42 na LAEA (pokud bychom místo shapefilu jako output nástroje Project zvolili Feature Class do Geodatabáze, rozloha by se vypočítala a také aktualizovala automaticky) 11. Přidání polí dávkou (Batch) Většina nástrojů ArcToolboxu umožňuje dávkové zpracování dat. To by se hodilo např. pokud bychom nástrojem Clip chtěli oříznout veliké množství vrstev (např. všechny vrstvy ZABAGEDu) jedním územím (např. vrstva obce). My potřebujeme přidat 13 nových polí do tabulky, dávkové zpracování nám pomůže. Na nástroj ArcToolbox > Data Management Tools > Fields > Add Field klikneme PTM > Batch. Každý řádek bude reprezentovat jedno přidané pole, celkem tedy tlačítkem přidáme 13 řádků. Vyplníme pro každý atribut jedinečné jméno a pak už zase stejné hodnoty velikosti pole i počtu desetinných míst. 12. Výpočet rozdílů Land cover Do každého z nově přidaných polí spočítáme podle vzorce (2006_11 - 1990_11) / AREA * 100 procentuální změnu Land cover kategorie v okrese. Nyní můžeme symbolizovat změny v mapě a znázornit např. úbytek orné půdy nebo přírůstek rozlohy lesa. 12. Výpočet změny retenční schopnosti krajiny V souboru weight.txt najdeme návrh koeficientů pro jednotlivé kategorie. Samozřejmě může každý použít koeficienty vlastní podle toho, jak vnímá retenční schopnost kategorií Land cover.