Tytuł pozycji:
Comparative analysis of ArcGIS i QGIS in terms of the transformations’ runtime
These days there is a variety of software on the market that enables spatial analysis. Spatial data has been becoming increasingly large. More and more, the analyses are done repetitively at a mass-scale and consist of many distinct transformations. Thus, the time of single one proves to be essential. The aim of the research is to compare the execution time of the selected transformations between two geographical information system programs: ArcGIS Desktop 10.5.1 vs. QGIS 2.18.20 ‚Las Palmas’. Buffer, convex hull and intersection were selected as transformations. The measurements were carried out on a specially prepared representative dataset for GIS vector analyses. At the data exploration stage, the influence of size, geometry type, no. of vertices/objects of the input data and the characteristics of the output data on the measured time were examined. In addition, computational complexity was investigated for the point layers. The results of the experiment can be taken into account when selecting the program that will be the most suitable for a particular GIS user.
Współcześnie istnieje na rynku wiele programów umożliwiających przeprowadzenie analiz przestrzennych. Coraz częściej analizy wykonywane są iteracyjnie oraz na masową skalę a przetwarzane dane mają większe rozmiary. Ponadto tworzy się rozbudowane modele rzeczywistości składające się z wielu pojedynczych analiz przestrzennych. Z tego powodu czas wykonania takiej pojedynczej analizy jest istotny. Celem badania jest porównanie czasu wykonania wybranych przekształceń geometrycznych między dwoma programami systemu informacji geograficznej, tj. ArcGIS Desktop 10.5.1 oraz QGIS 2.18.20 „Las Palmas”. Jako przekształcenia wybrano ekwidystantę, otoczkę wypukłą i nakładanie. Pomiary przeprowadzono na specjalnie przygotowanym reprezentatywnym w analizach przestrzennych zbiorze danych. Na etapie eksploracji danych sprawdzono wpływ rozmiaru, typu geometrii, liczby wierzchołków i liczby obiektów danych wejściowych oraz charakterystykę danych wyjściowych na uzyskany w pomiarze czas analizy. Dodatkowo dla warstw punktowych zbadano złożoność obliczeniową. Wyniki eksperymentu mogą być brane pod uwagę podczas wyboru programu, który będzie najbardziej odpowiedni dla konkretnego użytkownika GIS.
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
