การทำคลัสเตอร์แรสเตอร์หลายชั้นเพื่อสร้างภูมิภาคย่อยโดยใช้ QGIS


23

ฉันกำลังพยายามสร้างn sub-region จากรูปหลายเหลี่ยมตามการวิเคราะห์คลัสเตอร์ของเลเยอร์แรสเตอร์ที่ซ้อนทับกัน (เลเยอร์ทางกายภาพเช่น: ความลึก, กระแส, คลื่น)

ขณะนี้ฉันสามารถสร้างกริดปกติข้ามรูปหลายเหลี่ยมแล้วดึงคุณสมบัติทางกายภาพจากเลเยอร์แรสเตอร์ทางกายภาพ (เช่น: Gridspot หรือเครื่องมือที่เทียบเท่า) จากนั้นเรียกใช้การวิเคราะห์กลุ่มที่ จำกัดจำนวนnกลุ่ม (ใน R หรือแพคเกจสถิติอื่น ๆ )

จากนั้นฉันสามารถระบุแต่ละกลุ่มคลัสเตอร์และพล็อตกลับมาใน GIS (QGIS หรือ ArcMap) อย่างไรก็ตามฉันคิดว่ากลุ่มคลัสเตอร์บางกลุ่มจะถูกแยกย้ายกันไป (เชิงพื้นที่และไม่มีความหมาย) ในขณะที่บางกลุ่มจะถูกรวมกลุ่มกัน (น่าจะเป็นกลุ่มย่อย)

จากนั้นฉันสามารถวาดภาพกลุ่มตัวแทนเพื่อสร้างnภูมิภาคย่อย

มีเครื่องมืออย่างเช่น ArcMap 10.1 Grouping Analysisที่สามารถเรียกใช้ใน QGIS ได้หรือไม่? ฉันใช้งาน 10.0 เท่านั้น

มีคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีที่ดีกว่าในการวิเคราะห์คลัสเตอร์ของเลเยอร์แรสเตอร์หลาย ๆ ชั้นเพื่อสร้างพื้นที่ย่อย (พื้นที่ชีวภาพ) หรือไม่?


5
ไม่แน่ใจว่าฉันเข้าใจบทบาทของรูปหลายเหลี่ยม หากคุณมีรูปหลายเหลี่ยมเพียงอันเดียวบางทีคุณสามารถคลิปแรสเตอร์เป็นกระบวนการก่อนแล้วจึงเรียกใช้การวิเคราะห์กลุ่มของคุณโดยตรงบน rasters? สมมติว่าคุณจะสร้างแรสเตอร์ / อาเรย์หลายมิติเป็นอินพุทคุณควรจะได้ชุดรหัส id กลับมาคุณสามารถเห็นภาพนี้ได้ (โดยการแสดงแรสเตอร์โดยตรงหรือแปลงกลับเป็นตัวแทนเวกเตอร์)
Roland

2
อาจจะดูที่คลัสเตอร์โดย ?
โจเซฟ

1
@Joseph ฉันมีเพียงความโปรดปรานนี้เพื่อพยายามช่วยเหลือgis.stackexchange.com/questions/176805/…ดังนั้นหากคุณคิดว่า clusterPy จะช่วยได้โปรดเพิ่มคำตอบ
PolyGeo

1
@PolyGeo - clusterPy อาจช่วยโพสต์นี้เนื่องจากการวิเคราะห์กลุ่มใน rasters เป็นหลัก แต่ฉันไม่ได้ใช้ด้วยตัวเองดังนั้นไม่แน่ใจว่ามันจะช่วยในการจัดกลุ่มคะแนนเท่านั้นหรือไม่
Joseph

1
ดูที่โพสต์นี้ - gis.stackexchange.com/questions/159285/ …
jbalk

คำตอบ:


1

ดูเหมือนว่าปัญหาของคุณคือกระบวนการวิเคราะห์คลัสเตอร์เช่น k-mean ใน R ไม่ได้พิจารณาข้อมูลเชิงพื้นที่ดังนั้นผลลัพธ์น่าจะถูกกระจายออกไป (อย่างน้อยเชิงพื้นที่!) คุณได้พิจารณาการเพิ่มค่าของแถวแรสเตอร์และคอลัมน์ในตัวแปรเพิ่มเติมซึ่งจะทำให้อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม 'รับรู้' ของการกำหนดค่าเชิงพื้นที่ของข้อมูลหรือไม่

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.