QGIS/C2/Raster-Data-Styling/Bengali

Time	Narration
00:01	Raster Data Styling in QGIS এর টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।
00:07	এই টিউটোরিয়ালে আমরা শিখব: একটি ক্রমাগত raster স্টাইল করা।
00:13	Raster Calculator এ এক্সপ্রেশন লেখা।
00:17	raster বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে।
00:20	টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি, Ubuntu Linux OS সংস্করণ 16.04
00:28	QGIS সংস্করণ 2.18
00:32	টিউটোরিয়ালটি অনুসরণ করতে আপনাকে QGIS ইন্টারফেসের সাথে পরিচিত হতে হবে।
00:38	পূর্বশর্ত টিউটোরিয়ালের জন্য আমাদের ওয়েবসাইটে যান।
00:43	প্লেয়ারের নীচে স্থিত Code files লিঙ্কে দেওয়া ফোল্ডারটি ডাউনলোড করুন।
00:49	ডাউনলোড করা zip ফাইলের বিষয়বস্তু এক্সট্র্যাক্ট করুন এবং একটি ফোল্ডারে সংরক্ষণ করুন।
00:56	এখানে আমার Code files ফোল্ডার রয়েছে।
00:59	ফোল্ডার খুলতে ডাবল ক্লিক করুন।
01:02	এই ফোল্ডারে আপনি 2000 এবং 1990 সাল হেতু সমগ্র বিশ্বের Population Density grid files পাবেন।
01:12	এখানে .asc file extension সহ ASCII ফরম্যাটে দুটি ফাইল রয়েছে।
01:20	এই ফাইলগুলি QGIS এ খুলুন।
01:24	Code files ফোল্ডার বন্ধ করুন।
01:27	এখানে আমি QGIS ইন্টারফেস খুলেছি। Layer মেনুতে ক্লিক করুন।
01:34	ড্রপ-ডাউন থেকে Add Layer চয়ন করুন।
01:38	সাব-মেনু থেকে, Add Raster Layer চয়ন করুন।
01:43	একটি ডায়ালগ বাক্স খোলে। আমি Desktop এ Code file ফোল্ডারে যাবো।
01:52	.asc file extension সহ দুটি ফাইল চয়ন করুন।
01:58	Ctrl কী টিপুন এবং ধরে রাখুন, উভয় ফাইলে ক্লিক করুন।
02:04	Open বোতামে ক্লিক করুন।
02:07	Coordinate Reference System Selector খোলে।
02:11	কিছু সেটিংসে, CRS নিজেই চয়নিত হবে।
02:17	এমন পরিস্থিতিতে এই উইন্ডোটি নাও খুলতে পারে।
02:21	Coordinate Reference System Selector না খুললে, এই ধাপটি উপেক্ষা করুন এবং পরবর্তী ধাপে এগিয়ে যান।
02:30	এখানে আমি তালিকা থেকে WGS 84 EPSG 4326 চয়ন করব।
02:39	OK বোতামে ক্লিক করুন।
02:42	যেহেতু আমরা একই সময়ে দুটি লেয়ার যোগ করছি, Coordinate Reference System Selector এখানে আরো একবার খোলে।
02:51	আবার WGS 84 EPSG 4326 চয়ন করুন।
02:58	OK বোতামে ক্লিক করুন।
03:01	ক্যানভাসে আপনি grayscale এ প্রস্তুত বিশ্বের মানচিত্র দেখতে পাবেন।
03:07	হালকা রঙের pixels অধিকতম জনসংখ্যা এবং গাঢ় রঙের pixels নিম্নতম জনসংখ্যা নির্দেশ করে।
03:15	Layers Panel এ, আপনি উভয় লোড raster layers দেখবেন।
03:21	raster এ প্রতিটি pixel এ সেই গ্রিডের জন্য জনসংখ্যা ঘনত্বের মান থাকে।
03:27	pixel এর মান দেখতে, টুলবারের উপরের ডানদিকে Identify Features টুলে ক্লিক করুন।
03:35	ম্যাপে জুম করতে মাউস হুইল ব্যবহার করুন।
03:38	raster মানচিত্রে যে কোনো জায়গায় ক্লিক করুন।
03:41	Pixel মান Identify Results প্যানেলে প্রদর্শিত হবে।
03:48	লক্ষ্য করুন হালকা রঙে pixel উচ্চতম মান এবং গাঢ় রঙে pixel এ নিম্নতম মান হয়।
03:57	Identify Results প্যানেল বন্ধ করুন।
04:00	ম্যাপ জুম আউট করুন। Pan Map টুলে ক্লিক করুন এবং ক্যানভাসে মানচিত্র সামঞ্জস্য করুন।
04:09	জনসংখ্যা ঘনত্বের প্যাটার্নকে উপযুক্ত ধরনের স্টাইলিং সহ ভালোভাবে দেখা যেতে পারে।
04:16	Layers Panel এ প্রথম লেয়ারে ডান ক্লিক করুন।
04:21	কনটেক্সট মেনু থেকে Properties বিকল্প চয়ন করুন।
04:26	Layer Properties ডায়ালগ বাক্স খোলে।
04:30	ডায়ালগ বাক্সে Style ট্যাব চয়ন করুন।
04:35	Band Rendering বিভাগে, Render type কে Singleband pseudocolor এ বদলান।
04:42	Interpolation কে Linear করুন।
04:46	Color ড্রপ-ডাউনে, Spectral চয়ন করুন।
04:51	নীচে স্ক্রোল করুন।
04:54	Mode কে Continuous চয়ন করুন। Classify বোতামে ক্লিক করুন।
05:00	আপনি 5টি নতুন রঙের মানের নির্মাণ দেখতে পাবেন।
05:05	Apply বোতামে ক্লিক করুন এবং ডায়ালগ বাক্সের নীচে ডানদিকের কোণায় OK বোতামে ক্লিক করুন।
05:14	আবার QGIS ক্যানভাসে, আপনি বর্ণালী রঙের রেন্ডারিংয়ের 5টি ক্লাসে প্রদর্শিত raster ম্যাপ দেখতে পাবেন।
05:24	যেমনকি প্রথম লেয়ারে দেখানো হয়েছে সেই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন এবং দ্বিতীয় লেয়ারের জন্য raster style বদলান।
05:45	আমাদের বিশ্লেষণের জন্য, আমরা 1990 এবং 2000 সালের মাঝে সবচেয়ে বেশি জনসংখ্যার পরিবর্তনের এলাকা খুঁজতে চাই।
05:54	এর জন্য, আমাদের উভয় layers এ প্রতিটি গ্রিডের pixel মানের মাঝের পার্থক্য খোঁজা আবশ্যক।
06:02	এই গণনার জন্য, আমরা Raster Calculator tool ব্যবহার করব।
06:07	মেনু বার থেকে Raster মেনুতে ক্লিক করুন। ড্রপ-ডাউন থেকে Raster calculator এ ক্লিক করুন।
06:16	Raster Calculator ডায়ালগ বাক্স খোলে।
06:20	Raster bands বিভাগে, ব্যান্ডগুলির নাম প্রদর্শিত হয়।
06:26	যেহেতু আমাদের প্রতিটি রাস্টারে 1টি ব্যান্ড রয়েছে, আপনি প্রতি রাস্টারে শুধুমাত্র 1টি এন্ট্রি দেখবেন।
06:33	raster calculator, raster pixels এ গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করতে পারে।
06:40	এই ক্ষেত্রে আমরা 2000 সালের জনসংখ্যার ঘনত্ব থেকে 1990 সালের জনসংখ্যার ঘনত্ব বিয়োগ করতে একটি সহজ সূত্র লিখতে চাই।
06:52	Raster bands বিভাগে, 2000 সালের জন্য raster layer এ ডাবল ক্লিক করে layer চয়ন করুন।
07:00	এক্সপ্রেশনটি এখন Raster calculator expression বিভাগে জুড়ে যায়।
07:06	Operators বিভাগ থেকে, subtraction operator বোতামে ক্লিক করুন।
07:12	আবার Raster bands বিভাগ থেকে, 1990 সালের জন্য raster layer এ ডাবল-ক্লিক করুন।
07:20	এখন গণনার সূত্র Raster calculator expression বিভাগে প্রদর্শিত হয়।
07:27	Result Layer বিভাগে, আপনি Output layer বাক্স দেখবেন।
07:33	বাক্সে, আপনি output layer এর নাম pop-change.tif লিখুন।
07:41	Output format ড্রপ-ডাউনে, Geo TIFF চয়ন করুন।
07:47	Output CRS বিকল্প নিজেই চয়নিত হয়। এটি এভাবে রেখে দিন।
07:54	Add result to project এর পাশের বাক্সটি চেক করুন।
08:00	ডায়ালগ বাক্সের নীচে OK বোতামে ক্লিক করুন।
08:04	আপনি Layers Panel এ নতুন layer লোড দেখবেন।
08:08	তৃতীয় লেয়ারের ম্যাপ দেখতে, Layers Panel এ pop-2000 এবং pop-1990 লেয়ারের জন্য চেক বাক্সগুলি আনচেক করুন।
08:21	আমরা লেয়ারের স্টাইল বদলে অধিক তথ্যপূর্ণ মানচিত্র বানাতে পারি।
08:27	pop-change layer এ ডান ক্লিক করুন। কনটেক্সট মেনু থেকে, Properties বিকল্প চয়ন করুন।
08:36	Layer Properties ডায়ালগ বাক্স খোলে।
08:40	আমরা layer কে এমনভাবে স্টাইল করতে চাই যাতে নির্দিষ্ট রেঞ্জে pixel মান একই রঙ পায়।
08:47	Metadata ট্যাবে ক্লিক করুন, Properties বিভাগে স্ক্রোল করুন।
08:55	সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মান লক্ষ্য করুন।
08:59	সর্বোচ্চ মান হল 6000 এর কাছাকাছি।
09:02	সর্বনিম্ন মান হল -2000 এর একটু কম।
09:06	Style ট্যাবে যান। Band Rendering এ Render type হিসাবে Singleband pseudocolor চয়ন করুন।
09:14	Interpolation কে Discrete সেট করুন।
09:19	নীচে স্ক্রোল করুন। Add Values Manually বোতামে যান।
09:25	এটি Classify বোতামের পাশে স্থিত একটি সবুজ প্লাস চিহ্নিত বোতাম।
09:31	4টি অনন্য ক্লাস বানাতে Add Values Manually বোতামে 4 বার ক্লিক করুন।
09:39	এই মানগুলি মধ্যম প্যানেলে দেখায়।
09:43	এখানে আমাদের প্রতিটি সারিতে মান বদলাতে হবে।
09:47	এন্ট্রি করা মানের থেকে কম জনসংখ্যার মানকে সেই এন্ট্রিকে রঙ দেওয়া হবে।
09:54	মান বদলাতে Values কলামের প্রথম এন্ট্রিতে ডাবল ক্লিক করুন।
10:00	আমরা লক্ষ্য করেছি যে আমাদের metadata বিশ্লেষণে সর্বনিম্ন মান -2000-এর একটু কম। প্রথম এন্ট্রিতে -2000 লিখুন।
10:12	রঙের বাক্সে ডাবল-ক্লিক করুন এবং রঙ বদলান।
10:20	প্রথম সারিতে Label কলামে ডাবল ক্লিক করুন। No Data values লিখুন।
10:28	একইভাবে এখানে দেখানো সকল মান এবং লেবেল পূরণ করুন।
10:33	Negative পরিবর্তন বোঝাতে দ্বিতীয় সারিতে -10.
10:46	Neutral বোঝাতে তৃতীয় সারিতে 10.
10:59	অবশেষে 6000, Positive পরিবর্তন বোঝানোর জন্য।
11:03	কারণ metadata বিশ্লেষণ থেকে আমাদের সর্বোচ্চ মান 6000 এর কাছাকাছি।
11:23	উইন্ডোর নীচে-ডান কোণায়, Apply বোতামে ক্লিক করুন এবং তারপর OK বোতামে ক্লিক করুন।
11:30	এখন ক্যানভাসে আপনি জনসংখ্যার তথ্যের আরো শক্তিশালী দৃশ্য দেখতে পাবেন।
11:37	এখানে আপনি স্পষ্টভাবে সেই এলাকা দেখেন যেখানে ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক জনসংখ্যার ঘনত্বের পরিবর্তন হয়েছে।
11:46	নীল রঙের এলাকাগুলি ধনাত্মক জনসংখ্যার পরিবর্তনকে নির্দেশ করে।
11:52	সবুজ রঙের এলাকাগুলি ঋণাত্মক পরিবর্তন দেখায়।
11:56	গোলাপী এলাকায় জনসংখ্যার খুব বেশি পরিবর্তন দেখা যায়নি।
12:02	সংক্ষেপে,
12:04	এই টিউটোরিয়ালে আমরা শিখেছি: একটি ক্রমাগত raster স্টাইল করা, Raster Calculator এ এক্সপ্রেশন লেখা, raster বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে।
12:17	অনুশীলনী হিসেবে Code files লিঙ্কে প্রদত্ত জনসংখ্যার ডেটা দ্বারা, একটি নতুন রাস্টার ফাইল বানান যা শুধুমাত্র ঋণাত্মক জনসংখ্যার পরিবর্তন দেখায়।
12:28	ইঙ্গিত: Raster Calculator ব্যবহার করুন, 0 এর কম জনসংখ্যা পরিবর্তন চয়ন করতে একটি এক্সপ্রেশন লিখুন।
12:36	আপনার সম্পন্ন অনুশীলনী এইরকম দেখানো উচিত।
12:41	নিম্ন লিঙ্কে উপলব্ধ ভিডিওটি স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্পকে সারাংশিত করে। এটি ডাউনলোড করুন এবং দেখুন।
12:49	স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প দল কর্মশালার আয়োজন করে এবং অনলাইন পরীক্ষা পাস করলে প্রশংসাপত্র দেয়। আরো বিস্তারিত জানতে আমাদের লিখুন।
13:00	এই ফোরামে আপনার নির্দিষ্ট প্রশ্ন পোস্ট করুন।
13:04	স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত। এই মিশন সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদর্শিত লিঙ্কে উপলব্ধ।
13:16	আমি কৌশিক দত্ত আইআইটি বোম্বে থেকে বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।

Contributors and Content Editors

Kaushik Datta