Daugiau

Kaip QGIS sukurti OD kelio atstumo matricą?


Ieškau žingsnių, kurių reikia norint sukurti kilmės-paskirties (OD) išlaidų matricą.

Aš ieškau matricos kelias atstumus. Atstumo matricos įrankis sukuria tik euklidinius atstumus. „QGIS Roadgraph“ papildinys sukuria trumpiausią kelio atstumą vienas kilmės į N paskirties vietas. Man reikia failo, kuriame yra atstumai nuo visi kilmės iš N artimiausių vietų. Aš turiu daug kilmės, todėl pakartoti analizę naudojant „Roadgraph“ nėra išeitis. Ačiū dar kartą.

Ieškau nuoseklaus aprašymo, pradedant nuo nulio (ty su 3 formų failais: kilmė, paskirties vieta, kelių tinklas).


„QGIS“ turi visus būtinus algoritmus, tačiau kol kas nėra GUI matricoms kurti. Turint tam tikrų žinių apie „Python“, tinklo analizės bibliotekos dokumentacija turėtų padėti jums pradėti.


ATNAUJINTI - QGIS3:

Kadangi tai atrodo svarbi tema, norėčiau pasidalinti savo atsakymu į panašų klausimą.

Jei naudojate dabartinę versiją QGIS (3), galite naudoti papildinį QNEAT3. Siūloma keli apdorojimo algoritmai kurie iš dėžutės gamina kilmės ir paskirties matricas (OD-Matrix) kaip eilutės sluoksnį, lentelę ar csv failą. Visi algoritmai remiasidijkstra ()metodasqgis.analizėmodulis, todėl visos išlaidos apskaičiuojamos pagal trumpiausius kelius ir naudojant C ++ kodą, kad būtų greičiau įvykdytas.

Daugiau informacijos apie papildinį galite rasti adresu „qgis“ papildinių saugykla ir papildiniuose dokumentacija.


Manau, kad „pgRouting“ jums būtų geriausias pasirinkimas. Ar galėtumėte peržvelgti šiuos įrašus ir pasakyti, ar tai apskritai tai, ko ieškote?

Daugelio kilmės ir paskirties maršrutų kūrimas naudojant „pgRouting“ (Otto Costerio atsakymas) Jei taip, reikės papildomos kilpos, apskaičiuokite visas paskirties vietas


QGIS yra atstumo matricos įrankis iš viršutinės juostos: vektoriaus/analizės įrankiai/atstumo matricos įrankis (tikiuosi, kad vertimas yra teisingas dėl mano teritorinės versijos).

Tikiuosi, tai padės


Apskaičiuokite atstumo matricą

„Bing Maps“ atstumo matricos API suteikia kelionės laiką ir atstumus, skirtus įvairioms kilmės ir paskirties vietoms. Grąžinti atstumai ir laikas yra pagrįsti „Bing Maps Route“ API apskaičiuotais maršrutais. Laikai yra pagrįsti nuspėjama eismo informacija, priklausomai nuo užklausoje nurodyto pradžios laiko. Atstumo matricas galima apskaičiuoti važiavimo, ėjimo ir viešojo transporto maršrutams. Ši API taip pat gali generuoti atstumo matricas, kurios pasirinktinai apima kelionės laiko histogramą per tam tikrą laikotarpį su nustatytu intervalu, atsižvelgiant į numatytą srautą tuo metu.

Atstumo matricos naudojamos kelioms skirtingoms programoms. Dažniausiai įjungiami algoritmai, kurie išsprendžia keliaujančio pardavėjo problemą (TSP) ir transporto priemonės maršruto nustatymo problemą (VRP). Kai kurios kitos įprastos programos apima:

  • Rūšiuokite paieškos rezultatus pagal jų faktinį kelionės atstumą ar laiką.
  • Atvykimo laiką nustatykite pagal kelionės laiką.
  • Apskaičiuokite kelionių į darbą ir atgal skirtumą tarp vietovių. Pavyzdžiui: mes ketiname persikelti į naują biurą, kokį poveikį mūsų darbuotojų kelionės į darbą ir atgal laikas turi?
  • Duomenų grupavimas pagal kelionės laiką ir atstumus. Pavyzdžiui: raskite visus namus, esančius 1 mylios atstumu nuo kampinės parduotuvės.

Kai pateikiate užklausą naudodami vieną iš šių URL šablonų, atsakymas pateikia atstumo matricos išteklių, kuriame yra atstumo matricos langelių masyvas arba informacija apie asinchroninę užklausą, kuri buvo apskaičiuota atstumo matricai. Kiekvienoje atstumo matricos ląstelėje yra kilmės ir paskirties vietos ir rodyklės, su kuria ji susijusi, kelionės laikas ir atstumas. Jei prašoma atstumo matricos histogramos, bus įtrauktas išvykimo laikas, kada histogramoje bus nurodyta ląstelė, su kuria ji susijusi. Norėdami gauti daugiau informacijos apie atstumo matricos išteklius, žr. Taip pat galite peržiūrėti pavyzdinį URL ir atsako reikšmes skiltyje Pavyzdžiai.

Norėdami apskaičiuoti atstumo matricos geografinį pasiekiamumą, žr. Toliau pateiktą „travelMode“ parametrą.


Peržiūrėjau jūsų užklausą https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/xml?origins=12413&destinations=12211&key=YOUR_API_KEY

Atminkite, kad 12413 ir 12211 kilmės ir paskirties parametrai yra labai dviprasmiškos vertės. Norėdami gauti rezultatų, turite nurodyti tikslesnius adresus. „Distance Matrix“ API geokoduos 12413 ir 12211 viduje.

Pvz., 12413 bus koduojamas JAV pašto kodu „Kairas, NY 12413, JAV“. Tai galite pamatyti „Geocoder“ įrankyje:

12211 bus geokoduotas į „Albany, NY 12211, USA“:

Abiem atvejais tai nėra PIN kodas Kambodžoje, kaip tikitės.

Dar daugiau, kai bandau rasti pašto kodą 12413 arba 12211 Kambodžoje, naudodamas komponentų filtravimą, gaunu ZERO_RESULTS:

Bandymai gauti pašto kodą naudojant atvirkštinį koordinačių geokodavimą Kambodžoje taip pat lemia ZERO_RESULTS:

Nors tos pačios koordinatės vietovę galima rasti:

Tai „Pnompenis“ su vietos ID ChIJ42tqxz1RCTERuyW1WugOAZw.

Atsižvelgiant į visus šiuos faktus atrodo, kad „Google“ savo duomenų bazėje neturi Kambodžos PIN kodo informacijos.

Galiu pasiūlyti programoje naudoti automatinio užbaigimo vietą. Tokiu būdu vartotojas gali pasirinkti siūlomą adresą, o jūs galite naudoti vartotojo pasirinktą vietos ID, kad įvykdytumėte atstumo matricos užklausas. Taip pat pažvelkite į geokodavimo geriausią praktiką oficialiuose dokumentuose:


Naudokite nuorodų API, kad gautumėte „maršrutą“ iš „GeoPoint X“ į „GeoPoint Y“. Gausite taškų sąrašą, vaizduojantį linijas (kojas ar segmentus), kurių turėsite imtis, kad pasiektumėte Y iš X.

Galite išmatuoti atstumus tarp taškų, bet Darykite NE Darykite tai, nes XML arba JSON rezultatas valia nurodykite bendrą maršruto atstumą. Galite naudoti informaciją apie kiekvieną liniją, kad žemėlapyje nubrėžtumėte poliliniją.

Atrodo, kad nėra „Android“ API, tik API, kuri grąžina XML arba JSON, kuriuos turėsite išanalizuoti. Kaip čia daroma: „Google“ žemėlapių nuorodos - kuri API?


2 atsakymai 2

OSRM matrica yra labai greita (sekundės 300 vietų), tačiau ji suteikia tik vairavimo laiką. Norėdami gauti atstumus, turėsite skambinti reguliaria maršruto tarnyba kiekvienai koordinačių porai (valandoms).

Kitos savarankiškai priglobtos alternatyvos yra „GraphHopper“ (be matricos, pakartotiniai skambučiai į maršrutą) ir „Valhalla“ (atstumo ir laiko matrica).

Jei matricą turite paruošti tik vieną kartą, mokama už naudojimąsi matricos paslauga galėtų būti geresnis pasirinkimas. Tiek „GraphHopper“, tiek „Valhalla's Mapzen“ pateikia vieną, patikrinkite, ar jūsų matricos dydis palaikomas ir kokia kaina.


Kaip apskaičiuoti ir administruoti atstumo lenteles - Techninė informacija

„PTV xDima“ modulis siūlo atstumo lentelių apskaičiavimo ir administravimo funkciją.

Importuoti ir eksportuoti „Dima“ failų formatus: Daugiau informacijos apie dvejetainius failų formatus ir teksto failų formatus galima gauti.

Failo formatas dvejetainis vietos failas apibrėžiama taip:

  • X koordinatė Xi ir Y koordinatė Yi iš kiekvienos vietos Li yra
    saugoma 4 baitų pasirašyto sveiko skaičiaus reikšme.
  • Dvigubai XYi dėl i = 1. n (vietų skaičius) yra saugomi tiesiškai.

Failo formatas dvejetainio atstumo lentelės failas apibrėžiama taip:

  • Atstumas dij ir vairavimo laikotarpis pij tarp vietų Li ir
    Lj kiekvienas saugomas 4 baitų pasirašyto sveiko skaičiaus reikšme. Kortelė iš
    atstumas ir laikotarpis yra vadinami dpij.
  • Dvigubai dpij dėl i = 1. n (vietų skaičius) ir j = 1. n yra
    saugomas tiesiškai.
  • Pavyzdžiui: atstumo lentelė, kurią sudaro atstumai ir važiavimas
    laikotarpiai tarp 3 vietų yra saugomi taip:
    dp11,dp12,dp13,dp21,dp22,dp23,dp31,dp32,dp33

Toliau pateikiamos galimos klaidų vertės yra saugomos nuotolinės dalies dalyje:

  • -1: kortelė dpij susieto ryšio dar nėra apskaičiuotas.
  • -2: maršrutas tarp susieto ryšio vietų dpij nepavyko rasti.

Failo formatas teksto vietos failas apibrėžiama taip:

  • X koordinatė Xi ir Y koordinatė Yi iš kiekvienos vietos Li yra
    saugomi atskiroje eilutėje, atskirtoje kabliataškiu ().

Failo formatas teksto atstumo lentelė failas apibrėžiamas taip:

  • Atstumas dij ir vairavimo laikotarpis pij tarp starto vietos Li
    ir kiekviena paskirties vieta Lj dėl j = 1. n yra saugomi atskirai
    eilutės, atskirtos kabliataškiu (). Dvigubas atstumas ir vairavimas
    laikotarpis vadinamas dpij.
  • Pavyzdžiui: atstumo lentelė, kurią sudaro atstumai ir važiavimas
    laikotarpiai tarp 3 vietų yra saugomi taip:
    dp11dp12dp13
    dp21dp22dp23
    dp31dp32dp33

Toliau pateikiamos galimos klaidų reikšmės yra saugomos nuotolinėje rinkinio dalyje:

  • -1: kortelė dpij susieto ryšio dar nėra apskaičiuotas.
  • -2: maršrutas tarp susieto ryšio vietų dpij nepavyko rasti.

Doktorantūros gynyba: didelio našumo tinklo atstumo skaičiavimai erdvinei analizei bet kurioje parduotuvėje

Per pastaruosius dešimtmečius buvo sukurti trumpiausi kelių tinklų skaičiavimo metodai, skirti sutelkti dėmesį į tai, kaip pagreitinti vienos šaltinio ir tikslinės poros atstumo užklausos vėlavimą. Didelėms kelių tinklų analitinėms programoms, įskaitant modeliavimą (pvz., Evakuacijos planavimą), logistikai, reklamai pagal vietą ir transporto planavimui, reikalingi metodai, užtikrinantys didelį našumą (ty atstumo skaičiavimus per sekundę) ir galimybę „išplėsti mastą“ naudojant didelius paskirstytos skaičiavimo grupės. Nors sumažinus vienos šaltinio tikslinės užklausos delsos laiką sutrumpėja bendras erdvinės analitinės užklausos atsako laikas, to toli gražu nepakanka, nes taikant šiuos metodus neatsižvelgiama į tokius aspektus kaip talpyklos rezultatai, užklausos optimizavimas, kelios gijos , paskirstytos sistemos ir kt. Šioje disertacijoje plačiai išplečiamas atstumo orakulo naudojimas kelių tinkluose, siekiant aukščiau išvardytų tikslų. Pirmoje dalyje pristatome naują sistemą, pavadintą „All-Store Distance Oracle“ (ASDO), skirtą dideliems kelių tinklams, ir parodome, kaip efektyviai ją apskaičiuoti bet kokiam dideliam kelių tinklui paskirstytame klasteryje. ASDO atvaizdas yra gerai atskirtas kelių tinklo porų skaidymas (WSPD), naudojant tinklo atstumą, o ne Euklido atstumą. ASDO reprezentacijai naudingas mažas WSPD dydis, leidžiantis ASDO reprezentacijai atsakyti į $ epsilon $ apytikslę tinklo atstumo užklausą dideliu pralaidumu ir gali būti lengvai įterpiamas į bet kurią duomenų bazės sistemą, įskaitant RDBMS, stulpeliui orientuotą DBVS, ir raktų parduotuvėse. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad JAV kelių tinklo ASDO atvaizdą galima apskaičiuoti per kelias valandas, naudojant nedidelio dydžio grupę. Palyginimui, ankstesni į duomenų bazę orientuoti metodai nėra pritaikyti dideliems kelių tinklams arba yra keliais laipsniais lėtesni už siūlomą erdvinių užklausų ASDO. Antroje dalyje parodome, koks naudingas ASDO atvaizdavimas realiose programose, įvertinant du siūlomus architektūros pagal įvairias bendro naudojimo erdvines analitines užklausas, tokias kaip KNN, atstumo matrica ir trajektorijos užklausos. Viena architektūra yra mūsų ASDO reprezentacija, įterpta į „PostgreSQL“, o kita - plačiai naudojama hibridinė architektūra pramonėje. Įdėjus ASDO atvaizdą į „PostgreSQL“, galima atlikti sudėtingas analitines užklausas kelių tinkluose naudojant standartinį SQL. Dėl to ASDO rezultatai yra paprasti naudoti, tačiau žymiai išraiškingesni, palyginti su tradiciniais metodais, kuriems reikia daug pastangų. Eksperimentiniai rezultatai rodo, kad mūsų ASDO architektūra „PostgreSQL“ gali apskaičiuoti daugiau nei 60 000 kelio atstumų per sekundę dideliame kelių tinkle (pvz., JAV), o tai pasiekia 20 kartų didesnį pralaidumą, palyginti su naujausiais mažiausio atstumo skaičiavimo metodais. Trečioje dalyje, kadangi kai kurioms programoms reikia galimybės išplėsti dideles paskirstytas skaičiavimo grupes, pateikiama sistema, vadinama SPDO, įgyvendinanti itin greitą paskirstytą algoritmą erdvinių analitinių užklausų skaičiavimui „Apache Spark“. Šis metodas išplečia ASDO vaizdavimą, kuris dabar buvo pritaikytas naudoti „Spark“ elastingą paskirstytą duomenų rinkinį (RDD). SPDO pagerina pralaidumą bent dviem dydžiais, todėl šis metodas tinka programoms, kurioms reikia apskaičiuoti milijonus tinklo atstumų per sekundę. Interviu su dešimtimis susijusių bendrovių, kurios, mūsų manymu, yra linkusios atlikti kai kurias analitines užklausas kelių tinkluose privertė mus pastebėti, kad jie dažniausiai susitelkia vietinėje teritorijoje, apimančioje kelis miestus, ir jiems reikia didelio našumo sprendimo, pavyzdžiui, atlikti milijonus trumpiausių atstumų skaičiavimų per sekundę. Ketvirtoje dalyje pirmiausia parodome sprendimą, vadinamą miesto atstumo orakulais (CDO), kaip miesto kelių tinkle pasiekti net 7 milijonus trumpiausių atstumų skaičiavimų per sekundę. Toliau pratęsiame CDO demonstraciją, kad gautume naują atstumo stebėjimo sistemą (DOS), skirtą bendriems kelių tinklams. Jis gali išspręsti daugumą erdvinių analitinių užklausų, o jo pralaidumas pasiekia 5 milijonų atstumų skaičiavimus per sekundę net visame JAV kelių tinkle. Be to, 10K X 10K kilmės atstumo (OD) matricą galima apskaičiuoti per 20 sekundžių.
Egzamino komisija:

Pirmininkas: Dr. Hanan Samet Dekano atstovas: Dr. Shunlin Liang Nariai: dr. Ramani Duraiswami Dr. David Mount Dr.


Anotacija

Dalį energijos, gaunamos iš iškastinio kuro, pakeisti bioenergija, gaunama iš kietųjų atliekų srautų, gali būti perspektyvus būdas įveikti dvigubą krizę-didėjantį atliekų kaupimąsi ir pasaulinę klimato kaitą. Šiame tyrime Singapūre siūlome decentralizuotą nuotekų dumblo ir sumedėjusios biomasės bendrinimo sistemą. Mes įvertiname siūlomos sistemos šiltnamio efektą sukeliančių dujų emisiją ir palyginame ją su esama sistema, įvertindamas gyvavimo ciklą. Tikimasi, kad siūloma sistema leis sumažinti metinį išmetamų teršalų kiekį 137,0–164,1 kilotonų CO2ekv. Elektros energijos panaudojimo padidėjimas, anglies dioksido susikaupimas gaminamoje bioakyje ir vengimas naudoti papildomą kurą nuotekų dumblui deginti yra pagrindiniai veiksniai, padedantys sumažinti išmetamųjų teršalų kiekį. Siūloma sistema gali 3–24%padidinti grynąją elektros energijos gamybą iš nuotekų dumblo ir sumedėjusios biomasės. Dėl to kasmet elektros energijos panaudojimas gali padidėti 12,1–74,8 GWh. Skaičiuojama, kad siūloma sistema kasmet gali pagaminti 34 kilotonų bioakmens. Nustatyta, kad decentralizavimas padeda sumažinti metinį tonkilometrį 4,23 milijono tonkilometrių, o tai gali sumažinti atliekų tvarkymui reikalingų kelių transporto priemonių skaičių.


Anotacija

Sparti urbanizacija keičia kraštovaizdį, todėl dažnai blogėja ekosistemos paslaugos ir miesto gyvenimo kokybė. Nuotolinio stebėjimo ir GIS įrankiai gali suteikti vertingos informacijos, padedančios geriau suprasti šių pokyčių dinamiką, kad galėtume geriau planuoti ir kurti tvarius miestus ateičiai. Naudodamiesi nuotolinio stebėjimo duomenimis, socialiniais ir ekonominiais duomenimis bei lauko stebėjimais, mes modeliavome erdvės ir žemės naudojimo dinamiką ir žemės dangos pokyčius Thimphu mieste. Modeliavimo rezultatai atskleidžia, kad Thimphu miesto kraštovaizdis tyrimo laikotarpiu labai pasikeitė ir prognozuojama, kad pokyčių tendencija tęsis ir 2050 m. (65,5%), po to šiek tiek padidėjo plikos žemės danga. Priešingai, miškų plotas smarkiai sumažėjo (15,25%), po to - žemės ūkis (1,01%). Pagrindiniai šių pokyčių veiksniai yra spartus gyventojų skaičiaus augimas, kurį sukelia migracija į kaimo vietoves ir greitas socialinis ir ekonominis vystymasis po demokratijos. Dėl šių pokyčių suskaidyta miško danga, padidėjusi dirvožemio ir griovių erozija, paviršinis nuotėkis ir audros sukeltos audros ir sanitarinių nuotekų potvyniai, o tai daro įtaką bendrai miesto gyvenimo kokybei. Pagal įprastą scenarijų, 2050 m. Prognozių analizė rodo, kad užstatyta teritorija sunaudos beveik visą miesto teritoriją (73,21 proc.), O miškas gerokai sumažės iki lopų, sudarančių tik apie 16 proc. Miesto. Šios išvados reikalauja skubiai įgyvendinti veiksmingą planavimą, ypač siekiant apsaugoti esamus miškus ir vandens išteklius nuo tolesnio degradacijos.


Anotacija

Vietos, kurioje ketinama įrengti kietųjų atliekų deginimo komunalines jėgaines, parinkimas atsižvelgiant į darnaus vystymosi perspektyvas, yra daugelio kriterijų sprendimas. Nustačius veiksnius, turinčius įtakos tai, turėsite daugiau privalumų, įskaitant išlaidų mažinimą ir bendruomenės nepasitenkinimo pašalinimą. Šiame tyrime, siekiant pateikti optimaliausią modelį, buvo sukurti MSWI jėgainės įrengimo kriterijai pagal tris pagrindinius aplinkos, ekonominius ir sociokultūrinius kriterijus. Pirma, sprendimų priėmimo bandymo ir vertinimo laboratorijos (DEMATEL) metodas buvo naudojamas nustatyti veiksnių tarpusavio ryšius. Tada jie buvo suskirstyti pagal svarbą pagal neryškų analitinio tinklo procesą (FANP). Remiantis rezultatais, didžiausias ir mažiausiai reikšmingas buvo priskirtas pagrindiniams ekonominiams, socialiniams ir kultūriniams kriterijams, atitinkamai žemės naudojimui ir geležinkeliui. Galiausiai Rasht grafystėje buvo atliktas atvejo tyrimas, siekiant įvertinti gauto modelio efektyvumą. Naudodami geografinės informacijos sistemą, GIS, galutinius svorius pritaikėme kiekvieno subkriterijaus sluoksniams ir juos perdengėme. Išvesties žemėlapio rezultatai nurodė gauto modelio, pagrįsto FANP ir GIS, galimybes pasirinkti tinkamą vietą MSWI jėgainei įrengti ir jos pritaikymą kituose panašiuose tyrimuose.


Laiko (laiko) duomenų stilizavimas QGIS

Taigi šiais metais pirmasis universalus semestras baigtas ir dulkėtas, dabar turiu laisvo laiko. Rašykite dienoraštyje visus dalykus!

Tai yra tolesnis diskusijos įrašas, kuris buvo pradėtas „LinkedIn“ apie senesnių ar naujesnių, tada tam tikros datos, skirtingų spalvų funkcijų rodymą Pagrindinis pranešimas buvo apie nemokamų arba nebrangių sprendimų naudojimą, siekiant padėti susieti vandens tinklus. Rekomenduoju visiems pažiūrėti. Labai geras pristatymas.

Aš rekomendavau naudoti taisyklėmis pagrįstą atvaizdavimo variklį, tačiau QGIS išraiškos variklis dar neturi jokių datos funkcijų. Viskas gerai, mes galime juos pridėti, jei mums to reikia, ir kai tik susisuksiu į išraiškos variklį, planuoju tai padaryti. Tačiau kol kas galime tai padaryti kitaip.

Mes ketiname naudoti „Spatialite“, tačiau bet kuri duomenų bazė tai padarys (Sintaksė ir procesas skirsis).

Pažvelkime į patikrinimo sluoksnį, kurį turime savo „Spatialite“ duomenų bazėje, peržiūrėtą QGIS:

Gana nuobodu ir sunku suprasti, kas buvo padaryta per pastarąsias 30 dienų. Kadangi trūksta išraiškos variklio datų palaikymo, turime naudoti kitus metodus. Šiame pavyzdyje naudosime tikrai patogų „DBManger“ papildinį, kuris dabar pristatomas kartu su QGIS nuo 1.8. Įkelkite jį, prisijunkite prie savo duomenų bazės ir paleiskite šią užklausą:

Kaip matote, bet kas, kas yra per 30 dienų, dabar stulpelyje „Amžius“ yra eilutė “Per 30 dienų ”, arba ji turi “iš senesnį ”. CASE teiginiai kartais gali būti labai galingi dalykai SQL.

Dabar įkelkite jį į QGIS, stilių ir pažymėkite jį naudodami naują amžiaus stulpelis

Dabar turite sluoksnį, kuris yra stilingas pagal amžių, bet taip pat yra dinamiškas. Naujo tikrinimo punkto pridėjimas bus sukurtas pagal tas taisykles. (Nors turėsite redaguoti įprastą tikrinimo sluoksnį, kai jis bus išjungtas, nes peržiūros/užklausos negali būti redaguojamos ir#8211 bet kokiu būdu nenustačius)

Kai kuriems tai gali būti paprastas dalykas, tačiau kartais sunku rasti tinkamų žodžių, apibūdinančių tai, ko norite, kai ieškote tokio dalyko. Tikimės, kad tai padėjo keliems žmonėms pradėti vizualizuoti savo laiko/datos duomenis QGIS.


Žiūrėti video įrašą: DOWNLOAD OSM DATA BY RECTANGLE SELECTION USE QUANTUM GIS (Spalio Mėn 2021).