不均一にサンプリングされたカテゴリデータをグリッド化する方法は?


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カテゴリカルデータをグリッド化する方法を探しています。海図とフィールドシートから、海底の性質を特定するポイントのコレクションを抽出しました。これらのデータは、数値ではなくカテゴリであり、定期的またはランダムにサンプリングされることもありません。航海図は、ナビゲーションとアンカーを支援するために作成されます。それらは生息地をマッピングするために作成されていません。そのため、比較的浅い水深が航行に危険をもたらす可能性があり、船が停泊する傾向がある海岸近くで、より多くの探査が行われます。岸からさらに遠く、航行に十分な深さがあり、アンカーが実用的でない場合、探査はそれほど頻繁に行われません。

他の誰かが海図から格子状の基質マップを作成しようとしましたか?

私はティーセン(ボルノイ)ポリゴンを調べましたが、海岸に沿った音響の集中は、海岸沿いの細かい「ハニカム」、オフショア、オフショアに伸びる長いパイ形ポリゴンの間にある大きなポリゴンにつながります。最近傍を使用したグリッドは、ほぼ同じ結果になります。

岸に近い浅いポイントの影響を制限する方法が必要です。長いパイ形のポリゴンを制限する方法です。深い海では、海底の性質が岸に近い底部の続きになるとは思わない。私は2つの線に沿って考え始めました-両方とも深さを使用しています。1つは、グリッドセルと隣接する点の間の深さの違いを使用して、「最も近い」隣接の選択に重みを付けることです。もう1つは、特定の許容差よりも深さが異なる隣接ポイントの選択を解除することです。または、事前に指定された許容値ではなく、深度範囲をビン化して、隣接するポイントの選択を同じ深度範囲またはビン内のポイントに制限することもできます。

これらの2つのオプションのいずれかを実装する方法についての考えはありますか?

他のフォーラムで同僚と話し合って以来、私は他にもいくつかのアプローチを検討してきました。1つ目は、岸壁のデータの影響を制限するために、バリア(深度100mのコンター)を使用することです。このアプローチの課題は、バリアを使用できるすべてのESRI補間ルーチンが、不連続データではなく連続データを処理するように設計されていることです。ティーセンポリゴンを作成する前に、バリアを使用してポイントを岸の近くの浅いポイントとより深いポイントに分割できます。ただし、ArcGISは複雑な領域ではなく長方形の領域に対してティエセンポリゴンを作成するため、エッジ効果が蔓延すると予想しています。

2番目のアプローチ-複数の同僚によって提案された-はクリギングでした。私は、継続的なデータのためにそれを検討したことがないので、最初は手に負えないクリギングを却下しました。クリギングの課題は、クリギングもカテゴリカルデータ用に設計されていないことです。今、私は表面の深さと性質を使ったcokrigingを見ていますが、どのようなタイプのクリギングでも、表面の性質に整数の数値コードを使用する必要があります。その後、結果の浮動小数点数値コードは、元の整数コーディングに戻す必要があります。きれいじゃない。

他の方針に従うことを提案できますか?(おそらく、地形分析を使用できます。たとえば、安息角より急な斜面は堆積物にはなりません。もっと単純なものを探しています。とにかく、十分な空間解像度のデータがありません。)

よろしく、

回答:


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適切に実装されたクリギングのアプローチは有望です。

出発点として、モデルベースの地球統計学(Springer 2007)のDiggle&Ribeiroによって記述された「一般化線形地球統計モデル」を見てください。基礎となるアイデアは魅力的で柔軟です。空間確率プロセス(空間的に連続的)は、カテゴリのさまざまな確率を決定します。不規則な点で観測されたカテゴリを使用して、その空間相関構造(バリオグラム)を含む、その基礎となるプロセスの統計的特性を推測します。次にクリギングは、観測と一致する確率曲面を作成します。その時点で、地理統計シミュレーションを実行するか、確率に関連するマップを作成できます(私が想像する最大確率カテゴリのマップなど)。

これは洗練されたように聞こえますが、実際です。しかし、Diggleとリベイロの議論はかなりアクセス可能です-それは数学だと統計学の知識を前提としていますが、それはどちらかに大きく依存していない-と彼らの技術のほとんどは、Rパッケージに実装されている彼らが説明、geoRおよびgeoRGLM。実際、この本をこれらのパッケージのマニュアルとして解釈するのは公平です。

このサイトの他のスレッドが証明しているように、RをGISデータ(シェープファイルやさまざまなラスター形式を含む)と簡単にやり取りできるため、これは問題になりません。

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