QGISでポイントフィーチャを空間的に平均化するにはどうすればよいですか？

トラックポイントを含むGPXファイルがあり、ポイントフィーチャの精度を向上させるために、ポイントを空間的に平均化したいと考えています。特定の場所で重複するポイントの数が、ポイントの少ない別の場所よりも結果に「重み付け」するため、ポリゴンを作成してその重心を見つけることはできません。すなわち。フィールドデータコレクターが1つのスポットに2分間立っていた場合、ポイントの可能性のある場所の周りに大量のポイントが「ドリフト」し、その周りに外れ値が散在しているはずです。平均化におけるクラスター化されたポイントを優先して割引。

小さな解像度でラスターグリッドを作成し、それを自分のポイントにオーバーレイして、各セルのポイントを数える必要がありますか。平均中心？

1. [Processing Toolbox]ウィンドウペインを開きます。[Processing]メニュー-> [Toolbox]
2. ウィンドウペインの下部で、高度なインターフェースを有効にします
3. 処理ツールボックスから-> QGISアルゴリズム->ベクトル分析ツール->平均座標。

外れ値を割引するように編集する：これは、逆距離重み付けを使用して外れ値を割引する1つの方法です。このアプローチでは、他のポイントまでの平均距離が小さいポイントほど、重みが高くなり、平均ポイントの位置により影響を与えます。

1. ポイント間隔を説明する要約統計量で距離行列を作成します。

   • 処理ツールボックス-> QGISアルゴリズム->ベクトル分析ツール->距離行列
   • タイプの下：サマリー距離行列
   • 考慮すべき点の数を選びます。保有しているポイント数までの数が大きいほど、正確になりますが、計算に時間がかかります。

2. 距離行列をポイントレイヤーに結合します。

   • レイヤーウィンドウペインでベクターレイヤーを右クリック
   • プロパティに移動
   • 左側に沿って、Joinsを選択します
   • 下部にある緑色のプラス記号をクリックして、テーブルを追加します
   • 結合層は距離行列です
   • 結合フィールドとターゲットフィールドは一意の識別子（行番号など）である必要があります

3. それらが結合されたら、逆距離を計算します。これは、平均点の重み付けに使用されます。

   • ポイントレイヤーの属性テーブルを開く
   • オープンフィールド計算機をクリック
   • 出力フィールド名：inv_dist（または何でも）
   • 出力フィールドタイプ：10進数（実数）
   • 式：1 / "Distance matrix_MEAN"
   • [OK]を押して計算します

4. 重み付けフィールドとして逆平均距離を使用して平均座標を実行します。

   • 処理ツールボックス-> QGISアルゴリズム->ベクトル分析ツール->平均座標
   • 入力レイヤーは元のポイントベクトルレイヤーです
   • ウェイトフィールドはinv_distです
   • 大丈夫

結果は、平均的に他のポイントから遠く離れたポイントが割引かれる平均的な場所になります。

まず、これを行うためにラスターを作成してポイントをカウントする必要はありません。あなたの目標は「平均中心」を計算することだとあなたは言う。文字通りそれを意味する場合、「平均中心」を計算します。これは、X座標を平均して平均Xを見つけ、Y座標を平均して平均Yを見つけることによって行われます。これは、QGISでを使用して実行されVector→Analysis Tools→Mean Coordinates…ます。座標が別々のバッチ（調査1、調査2）に含まれているが、同じデータファイルに含まれている場合は、一意のIDフィールドを指定でき、平均座標はグループごとに個別に計算されます。

外れ値を心配していると言います。外れ値の影響を最小限にしたい場合は、平均中心ではなく中央値中心を計算することをお勧めします。ただし、この機能はArcGISで利用できますが、（私の知る限り）QGIS（コアまたはプラグイン）では利用できません。他のすべてのポイントへの総移動距離が最小のポイントを表す中央値の中心を計算することは反復的であり、複数のソリューションがある場合があります。QGISでこれを行う場合は、プログラムする必要があります。

ただし、問題の説明に基づいて、中央値の中心を忘れて、平均座標ツールで平均中心を計算することができると思います。興味のある場所の「実際の」中心の近くに複数のポイントがある場合、それらは単一の外れ値のプルを克服する傾向があります。1）平均に近くない値は必ずしも外れ値ではないこと、2）外れ値が特定の方向に偏っていない場合（たとえば、ポイントが東向きの丘でGPSで測られ、測量士が下り/東にドリフトする傾向がある）ことに注意してください。 、キャンセルする傾向があり、平均に影響を与えません。

短く完全に非科学的なデモンストレーションとして、人間が配置した、実際にはランダムではない点の集まりは、いくつかの離れた点から悪影響を受けていないように見える平均中心を生成します。