Jak mogę zamienić moje dane w mapę termiczną / mapę intensywności?

Mam bazę danych, która śledzi dużą liczbę podmiotów. Każdy podmiot ma „obszar zasięgu” lub „obszar ciążenia” - promień w milach od określonego brytyjskiego kodu pocztowego, np

Leyton office     4.3m    E11 4LL
Stratford office  5.2m    E15 6ZZ
East Ham office   2.1m    E4 8QQ

Chcę przekształcić to w mapę intensywności geograficznej - mapę regionu, który jest zacieniony lub pokolorowany, aby wskazać liczbę jednostek pokrywających każdy punkt na mapie. Podział na małe regiony jest również dopuszczalny.

Jest to prawdopodobnie projekt jednorazowy, więc jest mało prawdopodobne, że moja organizacja zapewni pieniądze na zakup oprogramowania. Oznacza to, że preferowane są zero lub przynajmniej tanie rozwiązania.

Może te linki pomogą ci:

Jak budować skuteczne mapy cieplne?

z QGIS: http://alexsciuto.com/blog/2010/11/how-to-make-your-own-heat-map-pt-1-gathering-the-materials/

Skrypt w języku Python: http://www.sethoscope.net/heatmap/

http://sk53-osm.blogspot.com/2011/01/heat-maps-from-osm-pois.html

Przepraszamy za niewyszukaną odpowiedź ..

Zakładam, że potrzebujesz mapy gęstości tego, jak „dobrze pokryty” jest każdy obszar, tj. Ile biur jest w pobliżu, z uwzględnieniem „promienia” tych biur?

Możesz to wszystko zrobić w PostgreSQL lub przynajmniej w PostGIS , który jest bezpłatnym rozszerzeniem. Sugeruję, abyś to wziął i przeczytał niektóre dokumenty.

Prawdopodobnie wtedy będziesz musiał geokodować swoje kody pocztowe. Prostym rozwiązaniem jest pobranie zestawu danych Ordnance Survey Code Point ( https://www.ordnancesurvey.co.uk/opendatadownload/products.html ) (który jest bezpłatny) i podanie swoim punktom bazy danych lokalizacji kodu pocztowego za pomocą PostGIS funkcje - musisz użyć ST_GeomFromText () i prawdopodobnie przeczytać o dobrze znanych współrzędnych tekstowych.

Powinieneś mieć tabelę przestrzenną wszystkich swoich punktów.

Następnie możesz buforować je (utworzyć promień wokół każdego punktu) w nową tabelę przestrzenną za pomocą funkcji ST_Buffer.

W PostGIS trzeba będzie utworzyć nakładającą się nakładkę na wielokąt - patrz Oddzielanie wielokątów na podstawie przecięcia za pomocą PostGIS . Powinno to podzielić segment danych na małe regiony, jak powiedziano powyżej.

Następnie musisz zapytać, ile buforów przecina twoje nowe segmentowane regiony. To będzie dość skomplikowane zapytanie SQL, ale powinno być możliwe.

Jest to dość skomplikowana procedura, jak widać nawet dla osób doświadczonych w GIS, i istnieje wiele pułapek, takich jak prognozy itp., Więc rozważę twoją potrzebę przed rozpoczęciem, jednak mogą być lepsze rozwiązania, które ktoś inny może oferta.

O wiele łatwiejszym sposobem byłoby prawdopodobnie regularne rozmieszczenie siatki punktów i obliczenie średniej odległości, powiedzmy, pięciu najbliższych biur i oznaczenie kolorami każdego kwadratu według średniej odległości. Nie uwzględniłoby to jednak „promienia” wpływu biur - nie jestem pewien, co to oznacza - wpływ?

Możesz to zrobić po prostu online, korzystając z Mapsdata.co.uk

Aplikacja odczytuje dane z .xls lub .csv i jest wstępnie zaprogramowana do konwersji danych geograficznych, takich jak brytyjskie kody pocztowe. Możesz zrobić kilka wizualizacji: jedną z nich może być mapa bąbelkowa wykorzystująca jako obszar zlewni wartość, szpilki z kryciem pokazującym gęstość lub mapa termiczna. We wszystkich opcjach możesz zmienić krycie, kolor itp., A następnie wyeksportować jako plik PNG lub iframe html do wykorzystania na innych stronach internetowych.

Czy potrzebujesz georeferencji wielkości bąbelków? Można to również osiągnąć, wprowadzając pewne poprawki.