คำถามติดแท็ก algorithm

อัลกอริทึมที่ดีที่สุดในการจับคู่กลุ่มคืออะไร ฉันกำลังพยายามจับคู่กลุ่มที่สอดคล้องกันจากแหล่งแผนที่สองแห่งหนึ่งมีความแม่นยำน้อยลง แต่มีชื่อกลุ่มและอีกกลุ่มหนึ่งที่แม่นยำกว่าโดยไม่มีชื่อกลุ่ม ฉันต้องการนำชื่อกลุ่มไปใช้กับแผนที่ที่แม่นยำยิ่งขึ้นแบบกึ่งอัตโนมัติ อัลกอริทึมที่ร้องขอมีคำอธิบายที่ค่อนข้างคลุมเครือเพราะ "การจับคู่" ไม่ได้กำหนดไว้อย่างดีและปัจจัยหลายอย่าง (การวางแนวความยาวสัมพัทธ์ระยะทาง) อาจมีน้ำหนักแตกต่างกันในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามฉันกำลังมองหาความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการทั่วไปในการจัดการปัญหานี้ การใช้งานสำหรับสภาพแวดล้อมโอเพ่นซอร์ส (PostGIS, หุ่นดี, ... ) ยินดีต้อนรับอย่างอบอุ่น กลุ่มตัวอย่าง : ดูคำอธิบายด้านล่างภาพ

23 algorithm  gis-principle  conflation 

ฉันพยายามที่จะหาจุดเบี่ยงเบนเช่นจุดที่เส้นโค้งในเส้นเริ่มต้นและสิ้นสุด หากคุณดูที่ภาพเส้นสีเขียวอาจเป็นถนนหรือกระแสและจุดสีดำเป็นจุดที่เส้นโค้งเริ่มต้นและสิ้นสุด อะไรคือขั้นตอนระดับสูงในการสร้างจุดเหล่านี้โดยอัตโนมัติ ฉันมีเดสก์ท็อป ArcGIS และค่อนข้างมีประโยชน์กับ ArcObjects

22 arcobjects  algorithm 

แม้จะมีการสูญเสียมนุษย์กับคำถามทางภูมิศาสตร์วัตสันยังคงได้รับรางวัล Jeopardy คำอธิบายที่เกี่ยวกับคำตอบที่ไม่ถูกต้องนี้ดูเหมือนจะเป็นเรื่องเล็กน้อยสำหรับฉัน (ที่ 3:40 ในวิดีโอ) ด้วยโลโก้เช่นนี้ฉันคาดว่าวัตสันจะทำงานได้ดีขึ้นในการค้นหาเมืองตามคุณลักษณะของสนามบิน ไม่มีใครมีลิงก์ใด ๆ ที่อธิบายวิธีการใช้เหตุผลเชิงพื้นที่ของวัตสัน ?

22 algorithm 

ในบทความนี้เรากำลังมองหาขั้นตอนวิธีการ / ความคิดเกี่ยวกับวิธีการหาสิ่งที่สูงสุดในพื้นที่สี่เหลี่ยมผืนผ้า ภายในรูปหลายเหลี่ยมนูน ในรูปต่อไปนี้ตัวเลขเป็นพื้นที่ของรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าที่พอดี ดังที่แสดงสี่เหลี่ยมที่ต้องการอาจแตกต่างกันในแต่ละมิติและสามารถอยู่ในมุมใดก็ได้ แก้ไข: เราไม่มีความคิดที่ชัดเจนว่าจะจัดการกับปัญหาที่กล่าวถึงได้อย่างไรดังนั้นเราจึงถามที่นี่ อย่างไรก็ตามเราคาดว่าพื้นที่สี่เหลี่ยมผืนผ้าสูงสุดอาจเป็นหนึ่งในนั้นที่มีการจัดตำแหน่งขอบหนึ่งบน (ไม่จำเป็นต้องเป็นขอบความยาวเท่ากันแน่นอน) เป็นรูปหลายเหลี่ยม

21 polygon  geometry  algorithm 

ฉันมีคะแนนสามมิติ พวกเขาทำตามรูปแบบโค้งที่มีขนาดค่อนข้างคงที่ดังแสดงด้านล่าง อัลกอริทึมในการติดตามเส้นกึ่งกลางโดยประมาณของจุดเหล่านี้คืออะไร

21 algorithm  3d 

ฉันกำลังมองหาเครื่องมือหรืออัลกอริทึมเพื่อตรวจจับรูปหลายเหลี่ยมเว้าและแบ่งออกเป็นรูปหลายเหลี่ยมนูน เช่นเดียวกับที่อธิบายในรูปภาพรูปหลายเหลี่ยมสีน้ำเงินแบ่งออกเป็นรูปหลายเหลี่ยม A และ B ฉันใช้ Arcpy ภายใต้ Arcgis 10.1

20 arcpy  arcgis-10.1  arcgis-desktop  algorithm 

Moran Iซึ่งเป็นมาตรวัดความสัมพันธ์เชิงพื้นที่อัตโนมัตินั้นไม่ได้เป็นสถิติที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษ เทคนิคที่แข็งแกร่งกว่านี้สำหรับการวัดค่าความสัมพันธ์เชิงพื้นที่มีอะไรบ้าง ฉันสนใจเป็นพิเศษในการแก้ปัญหาที่พร้อมใช้งาน / นำไปใช้ในภาษาสคริปต์เช่นอาร์หากการแก้ปัญหานำไปใช้กับสถานการณ์ / การแจกแจงข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันโปรดระบุคำตอบของคุณ แก้ไข : ฉันกำลังขยายคำถามด้วยตัวอย่างบางส่วน (เพื่อตอบสนองต่อความคิดเห็น / คำตอบของคำถามเดิม) มีคนแนะนำว่าเทคนิคการเปลี่ยนแปลง (ที่การกระจายตัวตัวอย่างฉันของโมแรนสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการมอนติคาร์โล) เสนอวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพ ความเข้าใจของฉันคือว่าการทดสอบดังกล่าวจะช่วยลดความจำเป็นที่จะต้องทำให้สมมติฐานใด ๆ เกี่ยวกับการกระจายผมโมแรน (ระบุว่าสถิติการทดสอบสามารถได้รับอิทธิพลจากโครงสร้างเชิงพื้นที่ของชุดข้อมูล) แต่ผมไม่เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงแก้ไขเทคนิคในการที่ไม่ปกติ ข้อมูลแอตทริบิวต์กระจาย ฉันเสนอสองตัวอย่าง: ตัวหนึ่งที่แสดงให้เห็นถึงอิทธิพลของข้อมูลที่บิดเบือนที่มีต่อสถิติของโมแรน I ในท้องที่และอีกอันเกี่ยวกับโมแรน I ของโลก - แม้ภายใต้การทดสอบการเปลี่ยนรูป ฉันจะใช้จางและคณะ 's (2008) วิเคราะห์เป็นตัวอย่างแรก ในบทความของพวกเขาพวกเขาแสดงอิทธิพลของการกระจายข้อมูลคุณลักษณะที่มีต่อMoran I ในท้องถิ่นโดยใช้การทดสอบการเปลี่ยนรูป (9999 แบบจำลอง) ฉันทำซ้ำผลลัพธ์ฮอตสปอตของผู้เขียนสำหรับความเข้มข้นของสารตะกั่ว (Pb) (ที่ระดับความเชื่อมั่น 5%) โดยใช้ข้อมูลดั้งเดิม (แผงด้านซ้าย) และการแปลงบันทึกของข้อมูลเดียวกัน (แผงด้านขวา) ใน GeoDa …

19 algorithm  r  spatial-statistics 

คำถามที่เกี่ยวข้องที่นี่ ฉันสังเกตเห็นว่าการรับรองความถูกต้องของทอพอโลยีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชั่น GIS เนื่องจากข้อมูลจากการดำเนินการบูลีนของผู้ใช้หรือโพลิกอนอาจมีปัญหาโทโพโลยีอย่างรุนแรง (แม้ว่ารูปหลายเหลี่ยมจะดูถูกต้อง) รูปหลายเหลี่ยมที่สะอาดเป็นวิธีที่ Geo Wizards ทำเพื่อรับรองความถูกต้องของโทโพโลยี Arcgis ยังมีคำสั่งให้ล้างเศษไม้ คำถามของฉันไม่ได้เกี่ยวกับวิธีการใช้แพคเกจซอฟต์แวร์ที่มีอยู่เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลอินพุตรูปหลายเหลี่ยมนั้นถูกต้องทอพอโลยี; ค่อนข้างคำถามของฉันเกี่ยวกับวิธีการที่ชุดซอฟต์แวร์เหล่านี้ใช้วิธีการทำความสะอาดเหล่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่งอัลกอริทึมที่ฉันสามารถใช้เพื่อให้แน่ใจว่าฉันสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดทอพอโลยีทั้งหมดได้รับชุดของรูปหลายเหลี่ยมอินพุต?

19 polygon  algorithm  snapping 

ฉันมีไฟล์แผนที่บางไฟล์ที่ประกอบด้วย 'polylines' (แต่ละบรรทัดเป็นเพียงรายการของจุดยอด) ที่แสดงถึงอุโมงค์และฉันต้องการลองค้นหาอุโมงค์ 'เส้นกลาง' (แสดงโดยประมาณเป็นสีแดงด้านล่าง) ฉันประสบความสำเร็จในอดีตโดยใช้Delaunay triangulationแต่ฉันต้องการหลีกเลี่ยงวิธีการนี้เนื่องจากไม่ได้ (โดยทั่วไป) ทำให้สามารถแก้ไขข้อมูลแผนที่ของฉันได้ง่าย / บ่อยครั้ง มีความคิดเห็นเกี่ยวกับวิธีที่ฉันอาจทำสิ่งนี้ได้อย่างไร ฉันทำงานใน C ++ ที่ค่อนข้างดิบ

19 geometry  algorithm  polyline-creation  skeleton 

ฉันกำลังมองหาอัลกอริทึมการแก้ปัญหาระดับสูงหรือแม้แต่ห้องสมุดที่สามารถช่วยฉันพิจารณาว่ารูปหลายเหลี่ยมสองจุดตัดกันใน Python หรือไม่ ฉันมีจุดยอดของรูปหลายเหลี่ยมสองรูป (นี่คือรูปหลายเหลี่ยมส่วนเดียวที่ไม่มีรูใด ๆ ) ในสองอาร์เรย์ที่ต่างกัน รูปหลายเหลี่ยมเป็น 2D (เช่นพิกัด X และ Y) ฉันจะสร้างฟังก์ชั่นซึ่งจะคืนค่าบูลีนโดยระบุว่ารูปหลายเหลี่ยมสองรูปนี้ตัดกันหรือไม่ โปรดทราบว่าฉันไม่สามารถใช้arcpyหรือarcgisส่วนประกอบใด ๆในนี้ คุณสามารถแนะนำอัลกอริทึมหรือไลบรารีสำหรับทำสิ่งนี้ได้หรือไม่?

19 python  algorithm  intersection 

คุณรู้จักแหล่งข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเข้ารหัสภูมิศาสตร์หรือไม่? ฉันมีความสนใจเป็นพิเศษในการวิเคราะห์คำที่อยู่รวมถึงการจับคู่และน้ำหนักส่วนของแบบสอบถามการจัดการกับการสะกดผิดและรูปแบบรวมทั้งรายละเอียดเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลทางกายภาพ (เช่น schemas สำหรับการสืบค้นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยตรง . ฉันได้ศึกษาเอกสารบางอย่างเกี่ยวกับการเข้ารหัสทางภูมิศาสตร์ ArcGIS 10 แต่พวกเขาสัมผัสรายละเอียดการใช้งานจริงเพียงเล็กน้อย เอกสารรายละเอียดของการใช้งานการผลิตที่มีคุณภาพสูงอื่น ๆ ก็อาจเป็นประโยชน์ ยิ่งเทคนิคยิ่งดี กระดาษอัลกอริทึมเชิงทฤษฎีก็ยอดเยี่ยมเช่นกัน ขอบคุณ

19 geocoding  algorithm 

ทุกคนสามารถแนะนำอัลกอริทึมในการสร้างแผนที่ความร้อนเพื่อให้เห็นภาพความหลากหลายของจุดได้หรือไม่? ตัวอย่างการประยุกต์ใช้สำหรับการทำแผนที่พื้นที่ที่มีความหลากหลายของสายพันธุ์สูง สำหรับบางสปีชีส์พืชทุกต้นได้รับการแมปแล้วจึงทำให้มีคะแนนสูง แต่มีความหมายน้อยมากในแง่ของความหลากหลายของพื้นที่ พื้นที่อื่น ๆ อย่างแท้จริงมีความหลากหลายสูง พิจารณาข้อมูลอินพุตต่อไปนี้: x y cat 0.8 8.1 B 1.1 8.9 A 1.6 7.7 C 2.2 8.2 D 7.5 0.9 A 7.5 1.2 A 8.1 1.5 A 8.7 0.3 A 1.9 2.1 B 4.5 7.0 C 3.8 4.0 D 6.6 4.8 A 6.2 2.4 B …

18 algorithm  analysis  heat-map 

ให้ชุดของพิกัดเราจะหาพิกัดขอบเขตได้อย่างไร <== รูปที่ 1 กำหนดพิกัดในชุดด้านบนฉันจะรับพิกัดบนขอบเขตสีแดงได้อย่างไร Boundary เป็นรูปหลายเหลี่ยมซึ่งเกิดจากพิกัดอินพุตสำหรับจุดยอดในลักษณะที่ทำให้พื้นที่นั้นขยายใหญ่สุด ฉันทำงานในแอปซึ่งค้นหาคุณสมบัติภายในไมล์ 'x' ของเมือง สิ่งที่ฉันมีคือ: พิกัดของคุณสมบัติทั้งหมด ชุดของพิกัดสำหรับแต่ละเมือง (ฉันมีหนึ่งพิกัดสำหรับแต่ละ zip และเนื่องจากเมืองส่วนใหญ่มีมากกว่าหนึ่ง zip ทุกเมืองจะมีชุดของพิกัด) เหตุผลที่ฉันขอพื้นที่สูงสุดคือเพื่อที่ฉันจะได้ไม่เกิดรูปหลายเหลี่ยมเหมือนที่อยู่ด้านล่าง: <== รูปที่ 2 สิ่งที่ฉันต้องการคืออัลกอริธึมที่จะเกิดขึ้นกับชุดของพิกัดสำหรับขอบเขต ขั้นตอนวิธีการที่จะช่วยให้ผมที่จะเกิดขึ้นกับพิกัดขอบเขตสำหรับรูปที่ 1

18 algorithm  polygon-creation  vertices  convex-hull 

ฉันมีรายชื่อเมืองสองสามร้อยแห่งที่มีละติจูด / ลองจิจูดของพวกเขา ได้รับตำแหน่งอื่น (เช่น lat / long) ฉันต้องการค้นหาเมืองที่ใกล้ที่สุด ขณะที่ฉันไม่ได้ใช้ GIS ใด ๆ ตอนนี้อัลกอริทึมที่ชัดเจนคือการวนรอบเมืองทั้งหมดคำนวณระยะทางระหว่างจุด การทำลูปนั้นเป็นสิ่งที่ปฏิบัติได้จริงสำหรับฉัน แต่มีวิธีง่าย ๆ ในการใช้อัลกอริทึมเพื่อให้บรรลุผลนั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือไม่ หรือไลบรารี่ไลต์บางตัวที่สามารถช่วยแก้ปัญหานั้นได้? หมายเหตุ : ฉันไม่ต้องการ / ต้องการโซลูชัน GIS ที่สมบูรณ์หรือไลบรารีที่หนัก / ซับซ้อน ฉันชอบโซลูชันที่ดีน้อยกว่า แต่ง่ายและเบากว่าเพราะนั่นเป็นสิ่งเดียวที่ฉันต้องแก้

18 algorithm  distance  java  spherical-geometry  nearest-neighbor 

เป็นเรื่องปกติที่จะใช้ดัชนีเชิงพื้นที่กล่องขอบเขตเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อทำงานกับคุณลักษณะจำนวนมาก มีการดำเนินการที่ไหนเมื่อเทียบกับรูปทรงเรขาคณิตที่มีจุดยอดมาก ๆ ตัวอย่างเช่นมีโครงสร้างข้อมูลใดที่สามารถเร่งความเร็วในรูปหลายเหลี่ยมหรือการดำเนินการร่วม

17 algorithm  optimization  indexing