คำถามติดแท็ก r

ฉันมีแรสเตอร์ประเภทที่อยู่อาศัยสำหรับพื้นที่เฉพาะในสกอตแลนด์ ฉันต้องสร้างสถานการณ์ที่อยู่อาศัยในอนาคตด้วยการเปลี่ยนแปลงที่อยู่อาศัยเพื่อประเมินความมีชีวิตของประชากรนกชนิดนี้ ตัวอย่างเช่นในอนาคตอาจมีการทำป่าไม้เพิ่มขึ้น 10% ในพื้นที่ ฉันต้องการแก้ไขแผนที่ปัจจุบันโดยการสุ่มเพิ่มป่าไม้เป็นบล็อกขนาดที่แน่นอน ตอนนี้ฉันกำลังคิดถึงการเลือกจุดสุ่มจากแรสเตอร์ซึ่งระบุพื้นที่ที่ป่าไม้อาจเกิดขึ้นและเพิ่มขนาดบล็อกที่ถูกต้องโดยใช้ออโตมาตาเซลลูล่าร์ สิ่งนี้ดูเหมือนจะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินเรื่องนี้ มีวิธีที่ดีกว่านี้ไหม? หากนี่เป็นวิธีที่ดีที่สุดที่มีอยู่ฉันจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไรโดยเฉพาะอย่างยิ่ง R (ฉันกำลังดูฟังก์ชัน rpoints ใน "spatstat" พร้อมกับแพ็คเกจ CellularAutomata) ฉันยังสามารถเข้าถึง GRASS, QGis และ ArcMap 10 หากมีวิธีที่ง่ายกว่า

12 raster  r 

ฉันจะเลือกเชิงพื้นที่หรือตัวกรองใน R ได้อย่างไร? ฉันสามารถทำได้ใน PostGIS โดยใช้ (เช่น): SELECT * FROM mypoint, mypoly WHERE ST_Within(mypoint.geom, mypoly.geom); และมันก็คล้าย ๆ กับเค้กในซอฟต์แวร์ GIS อื่น ๆ ส่วนใหญ่ ดังนั้นฉันคาดหวังบางสิ่งใน R ให้มีลักษณะดังนี้: mypoint[within(mypoint, mypoly),] แต่ฉันไม่พบโอกาสในการขายใด ๆ ฉันกำลังมองหาบางสิ่งที่ใช้คำศัพท์เชิงปริภูมิทั่วไปที่ใช้ใน PostGIS / GEOS / JTS / Shapely (ภายในมีจุดตัดซ้อนทับซ้อนสัมผัส ฯลฯ ; DWithin จะเป็นโบนัส) ฟังก์ชันหรือไลบรารีนี้มีอยู่สำหรับ R หรือไม่ ถ้าไม่มีสิ่งที่คล้ายกันหรือไม่ หมายเหตุ: ใน R ฉันใช้spคลาสสำหรับวัตถุ …

12 vector  analysis  r  point-in-polygon 

ฉันกำลังพยายามคำนวณค่าปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยจากหลาย ๆ จุดโดยใช้เครื่องมือ Inverse Weighted Distance ใน ArcGIS 9.3 ปัญหาของฉันคือว่า: แต่ละจุดมีอนุกรมเวลาเป็นของตัวเองดังนั้นกระบวนการแก้ไขควรจะสามารถดำเนินการได้ตลอดทั้งปี ต่อไปนี้เป็นตารางแอตทริบิวต์ตัวอย่าง: ID X Y Name Rain1990 Rain1991 Rain1992 Rain1993 .... Rain2010 1 xx1 yy1 AA 1210 1189 1863 1269 ...... 2 xx2 yy2 BB 1492 1502 2187 1923 ...... ...... ใครช่วยแสดงวิธีการทำเช่นนั้นได้บ้าง? แก้ไข 1: ในที่สุดฉันก็ทำสิ่งนี้โดยใช้รหัส C ++ ซึ่งจำเป็นต้องใช้ตารางกริดหน้ากาก ArcGIS ไฟล์ข้อมูลและตำแหน่งของทุกจุด …

12 arcgis-desktop  r  interpolation  spatial-statistics  time-series 

เมื่อใช้แพ็คเกจ R sfจะรวมsfcวัตถุได้อย่างไร ตัวอย่างเช่นให้รหัสต่อไปนี้หนึ่งจะสร้างsfcวัตถุเดียวsfc12ที่มีรูปทรงเรขาคณิตจากทั้งสองsfc1และsfc2? ( length(sfc12)ควรเป็น 2) library(sf) pt1 = st_point(c(0,1)) pt2 = st_point(c(1,1)) sfc1 = st_sfc(pt1) # An sfc object sfc2 = st_sfc(pt2) # Another sfc object # sfc12 = ? วิธีการบางอย่างที่ไม่ทำงาน: sf_sfc(sfc1, sfc2) # Error in vapply(lst, class, rep("", 3)) : values must be length 3, # but …

12 r  sf 

ฉันมี และNE lat lng SW lat lngเป้าหมายของฉันง่ายมากฉันใช้ RStudio และฉันต้องการสร้างกล่องกระโดดจากสองด้านบนและด้านล่างจากนั้นสร้างรูปหลายเหลี่ยมและฉันต้องการเพิ่มจุดสุ่มลงในรูปหลายเหลี่ยมสี่เหลี่ยมจัตุรัส ฉันมี NELat / Lng และ SW-Lat / Lng ในไฟล์ csv ที่ฉันสามารถนำเข้าสู่ data.frame ฉันแค่ต้องการคำแนะนำเล็กน้อยในการเริ่มต้นฉันยังใหม่กับภาษา R มันแตกต่างจากที่ฉันคุ้นเคย จนถึงตอนนี้ฉันมีสิ่งนี้: coords = cbind(78.46801, 19.53407) coordsmax = cbind(78.83157, 19.74557 ) sp = SpatialPoints(coordsmax) sp2 = SpatialPoints(coords) r1 = rbind(coords, coordsmax[1, ]) # join P1 = Polygon(r1) …

11 r  rgdal 

ฉันใช้สคริปต์ 'R' เพื่อดาวน์โหลดตัวดัดแปลง MODIS อย่างไรก็ตามมันไม่ได้ให้ผลิตภัณฑ์ MOD16 ฉันไม่พบผลิตภัณฑ์ MOD16 ในเว็บไซต์ earthexplorer แม้ว่าผลิตภัณฑ์ที่ต้องการจะมีให้ที่http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16#data-productแต่ฉันไม่พบสคริปต์ที่จะดาวน์โหลด มีสคริปต์ใด ๆ สำหรับมันหรือไม่? หรือฉันต้องคลิกแต่ละภาพเพื่อดาวน์โหลด ตัวอย่างเช่นหากฉันต้องการดาวน์โหลดภาพ " h02v08 " จากแต่ละเดือนและทุกปีจะทำอย่างไร?

11 qgis  r  remote-sensing  modis 

ลองนึกภาพคุณมีการติดตาม GPS ที่คุณต้องการระบุตัวตนในแง่กฎหมาย คุณจะทำอย่างไร การจัดระยะห่างที่ใกล้ที่สุดและทำให้เวลาเพียงพอหรือไม่ มีมาตรฐานที่ตกลงกันในระดับสากลในเรื่องนี้หรือไม่? มีใครเขียนอัลกอริทึมเพื่อทำสิ่งนี้อยู่แล้ว? ถ้าไม่ใช่ฉันวางแผนที่จะทำฟังก์ชั่นในแพ็คเกจ stplanr ที่กำลังพัฒนาของฉันเพื่อทำสิ่งนี้ ตัวอย่างที่ทำซ้ำได้ (ใช้ฟังก์ชั่นการหมุนที่ยอดเยี่ยมจาก @geospacedman) จากข้อมูล 'ตัวตนของฉัน': library(rgdal) library(tmap) downloader::download("https://www.openstreetmap.org/trace/1619756/data", "test.gpx") r <-readOGR(dsn = "test.gpx", layer = "tracks") r <- spTransform(r, CRS("+init=epsg:27700")) rproj <- rotateProj(rs, 90) # rotate projection for plotting r <- spTransform(r, rproj) rs <- rgeos::gSimplify(r, 1000) # snap to …

11 r  gps  gpx  simplify 

ก่อนอื่น; ฉันพยายามค้นหาคำถามที่คล้ายกัน แต่ไม่ประสบความสำเร็จ อาจเป็นเพราะฉันค่อนข้างใหม่กับ GIS และฉันไม่รู้จริงๆว่าฉันต้องการอะไร หากมีคนชี้ให้ฉันเห็นปัญหาคล้ายกันฉันยินดีที่จะลบโพสต์นี้ ฉันต้องการสร้างตัวแปร 'ต่อเนื่อง' หรือแรสเตอร์ (ในเซลล์กริดเล็ก) ของความหลากหลายของประชากรสำหรับประเทศหนึ่ง ๆ ฉันมีไฟล์รูปร่างที่แสดงการแพร่กระจายของกลุ่มชาติพันธุ์ในรูปหลายเหลี่ยม (รูปที่ 1) และผลลัพธ์ที่ฉันมองหาคือ 'ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของความหลากหลาย' ในแต่ละหน่วยการปกครอง (AU ในกรณีนี้คือ 360 เขตเลือกตั้งไนจีเรีย) รูปที่ 1 รูปประชากรกลุ่มโพลิกอนในไนจีเรีย วิธีแก้ปัญหาที่ฉันคิดคือหาเปอร์เซ็นต์พื้นที่ของแต่ละรูปหลายเหลี่ยมในแต่ละ AU และคำนวณดัชนีความหลากหลายจากนั้น แต่ปัญหาคือฉันจะทิ้งข้อมูลไว้ค่อนข้างมากเนื่องจากการกระจายของหน่วยงานบริหาร ดังที่แสดงในรูปที่ 2, สี่เหลี่ยม 'a', 'b' และ 'c' จะมี 'ดัชนีการแยก' เหมือนกัน แต่เป็นที่ชัดเจนว่าพวกเขาไม่ได้อยู่ในตำแหน่งเดียวกันกับ 'ฮอตสปอต' รูปที่ 2 ดังนั้นฉันจึงคิดว่าวิธีแก้ปัญหาอื่นสามารถสร้างแผนที่กริดและคำนวณระยะทางไปยังชายแดนที่ใกล้ที่สุด แต่การแบ่งปันเพียงครั้งเดียวจะไม่เหมือนกับการอยู่ในใจกลางของแผนที่ซึ่งมีหลายกลุ่มอยู่ด้วยกัน หลังจากค้นหาคำถามนี้ฉันเดาว่ารูปหลายเหลี่ยมสามารถเปลี่ยนเป็นจุดโดยใช้เซนทรอยด์ของพวกเขาแล้วใช้วิธีการเดียวกัน แต่ความจริงก็คือฉันยังใหม่กับสิ่งนี้และคำถามนั้นไม่ได้ตอบอย่างชัดเจน ฉันจะทำสิ่งนั้นได้อย่างไร ใช้ตัวอย่างอื่นฉันต้องการสร้างสิ่งนี้ …

11 qgis  raster  polygon  r 

ฉันมีคะแนน lat-long-points หลายร้อยจุดกระจายอยู่ทั่วโลกและต้องสร้างวงกลมรูปหลายเหลี่ยมรอบแต่ละจุดด้วยรัศมี 1,000 เมตร ฉันเข้าใจว่าจุดต่าง ๆ จะต้องถูกฉายจากองศา (ความยาว lat) เป็นบางสิ่งบางอย่างด้วยหน่วยเมตร แต่จะทำอย่างไรได้โดยไม่ต้องค้นหาด้วยตนเองและกำหนดเขต UTM สำหรับแต่ละจุด นี่คือความกังวลสำหรับจุดแรกในฟินแลนด์ library(sp) library(rgdal) library(rgeos) the.points.latlong <- data.frame( Country=c("Finland", "Canada", "Tanzania", "Bolivia", "France"), lat=c(63.293001, 54.239631, -2.855123, -13.795272, 48.603949), long=c(27.472918, -90.476303, 34.679950, -65.691146, 4.533465)) the.points.sp <- SpatialPointsDataFrame(the.points.latlong[, c("long", "lat")], data.frame(ID=seq(1:nrow(the.points.latlong))), proj4string=CRS("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84")) the.points.projected <- spTransform(the.points.sp[1, ], CRS( …

11 r  coordinate-system 

R มีความสามารถในการแบ่งส่วนภาพแม้ว่าตัวอย่างทั้งหมดที่ฉันพบจะใช้ย่านความถี่เดียวสำหรับการแบ่งส่วน ( ตัวอย่าง ) ฉันสนใจที่จะรวมความสามารถของ R สำหรับการจัดหมวดหมู่ภาพป่าแบบสุ่มด้วยวิธีการแบ่งส่วนแบบเชิงวัตถุ R มีฟังก์ชั่นอะไรบ้างสำหรับการแบ่งส่วนภาพหลายส่วนที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์โดยใช้ทรัพยากรธรรมชาติ หรือวิธีการเชื่อมโยงผลลัพธ์ของการแบ่งส่วนย่านความถี่เดียวสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

11 r  remote-sensing  digital-image-processing  image-segmentation  random-forest 

ตามที่ชื่อของฉันบอกว่าฉันต้องการ "เติบโต" กลุ่มของเซลล์จากเมล็ดภายในแรสเตอร์ แรสเตอร์ฐานของฉันเต็มไปด้วย 1 และ 0 ของ 1 ระบุที่ดินและพื้นที่ทะเล / NA ของ 0 จาก 1 ของฉันต้องการเลือก 60 พิกเซลสุ่ม / เซลล์เป็นเมล็ดของฉันแล้วสุ่มกอเชื่อมต่อที่ไม่มีการกำหนดไว้ล่วงหน้า จำนวนพิกเซล / เซลล์ จำกัด จากเมล็ดนั้น ฉันได้ยินมาว่าเทคนิคนี้สามารถเรียกได้ว่า 'การย้อมสีสเปรด' แต่ก็ไม่มีโชคที่ค้นพบมันมาก เซลล์เมล็ดจะถูกเปลี่ยนเป็นค่า 2 จากนั้นเซลล์ถัดไปที่เลือกจากรอบ 1 จะถูกแปลงเป็น 2 เช่นกัน 2 ไม่สามารถแปลงได้ในอนาคต เธรดนี้จะช่วยได้เล็กน้อยเนื่องจากฉันยินดีที่จะทำเช่นนี้ใน R เนื่องจากฉันคุ้นเคยกับการอ่านและจัดการข้อมูล GIS ใน R อย่างไรก็ตามสิ่งที่ฉันต้องการคือชุดของกฎเพื่อเลือกพิกเซลแบบสุ่มรอบ ๆ กลุ่มที่มีอยู่แบบสุ่ม . หากใครทำรูปแบบพื้นฐานของออโตมาตาเซลลูล่าร์ในการตั้งค่า GIS …

11 raster  r  cellular-automata 

ฉันอยู่ในขั้นตอนการสร้างggplotแผนที่ประชากรในเขตปกครองในเวลส์ ฉันได้ดาวน์โหลดข้อมูล Boundary-Line จากการสำรวจอาวุธยุทโธปกรณ์และแยกสิ่งที่ดูเหมือนว่าจะเป็นรูปร่างที่ถูกต้อง (community_ward_region.shp) ใช้ R ฉันได้เท่าที่อ่านในรูปร่างไฟล์ require(maptools) shape <- readShapePoly(wards) str(shape) ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ฉันสัญญานี้: Formal class 'SpatialPolygonsDataFrame' [package "sp"] with 5 slots ..@ data :'data.frame': 1690 obs. of 4 variables: .. ..$ NAME : Factor w/ 1507 levels "Abbey Cwmhir",..: 969 90 111 200 441 477 1455 249 255 305 …

11 shapefile  r 

ฉันพยายามที่จะตัดสอง SpatialPolygonsDataFrames และรับ SpatialPolygonsDataFrame เป็นผลลัพธ์ น่าเสียดายที่การใช้gIntersectionฟังก์ชั่นจากrgeos(ซึ่งทำงานได้อย่างน่าประทับใจอย่างรวดเร็วเพื่อตัดรูปหลายเหลี่ยม) ฉันไม่สามารถเรียกข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้ ลองพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้: > fracPoly <- gIntersection( toSingle, fromSingle ) > class(toSingle) [1] "SpatialPolygonsDataFrame" > class(fromSingle) [1] "SpatialPolygonsDataFrame" > class(fracPoly) [1] "SpatialPolygons" ฉันสามารถเขียนฟังก์ชั่น wrapper ที่จัดการการถ่ายโอนdata.framesแต่มันจะเป็นความเจ็บปวดเล็กน้อยที่จะได้รับการตรวจสอบที่ถูกต้องและก่อนที่ฉันจะทำฉันหวังว่าจะมีคนยืนยันว่าไม่มีทางที่ดีกว่าหรือชี้ให้ฉันฟังก์ชั่นอื่น สำหรับgIntersection) ซึ่งจะอนุญาตให้ฉันรักษาความสัมพันธ์data.framesไว้ ปรับปรุง gIntersectionสะท้อนต่อไปนี้อาจอาจจะมีพฤติกรรมเจตนามาก ท้ายที่สุดของ SPDF สองตัวที่มี data.frame คุณผ่านมาได้บ้าง ดังนั้นฉันอาจต้องเขียนเสื้อคลุมที่ผสานทั้งสอง

11 polygon  r  intersection 

รับกล่องขอบเขตฉันจะนับจำนวนค่าเฉพาะได้อย่างไร (พูดว่าฉันสนใจจำนวนvalue == 1) ในแรสเตอร์ใน 1) arcpy หรือ 2) แพ็คเกจแรสเตอร์ใน R

11 python  raster  r 

ฉันมีฐานข้อมูลที่มีคู่ Lat / Long เพื่อระบุตำแหน่งของจุดสนใจ ฉันต้องการจัดกลุ่มจุดสนใจเป็นกลุ่ม 10 กลุ่มควรอยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์และมี 10 คะแนนอย่างแน่นอน แต่ละกลุ่มควรมีพื้นที่น้อยที่สุด ฉันได้ดูการใช้งานที่หลากหลายใน R แต่ไม่มีพวกเขา (ที่ฉันเห็น) อนุญาตให้คุณระบุขนาดคลัสเตอร์ที่แน่นอน ก่อนหน้านี้ฉันถามจุดแผนที่การจัดกลุ่มเป็นขนาดคลัสเตอร์คงที่หรือไม่ แต่ฉันไม่คิดว่าฉันจะตอบคำถามได้ดีพอ ทางภูมิศาสตร์ในท้องถิ่น - ฉันคิดว่าฉันหมายความว่ากลุ่มไม่ควรทับซ้อนกันอย่างมีนัยสำคัญ ในแอปพลิเคชันของฉัน (การจัดสรรผู้คนให้กับกลุ่มเพื่อการตรวจสอบ) มันจะเหมาะถ้าแต่ละกลุ่มมีขนาดเล็กที่สุดในพื้นที่ทางกายภาพ พื้นที่ขั้นต่ำ - อีกครั้งพยายามรักษาพื้นที่กลุ่มให้น้อยที่สุด ฉันคิดว่านี่อาจเป็นปริมาณที่ทำให้พื้นที่ของแต่ละกลุ่มต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนด (เพื่อหลีกเลี่ยงกลุ่มเล็ก ๆ นับสิบและกลุ่มใหญ่หนึ่งกลุ่ม)

11 r  geoprocessing  clustering  point-of-interest