クイーンvsルーク周辺

クイーンとルークの近傍は、フォーカルセルの統計を計算する2つの一般的な方法です。彼らはまた、ムーアと（フォン）ノイマン地区としても知られています。「ビショップバージョン」、つまり左下から右上のコーナーもあると思います。しかし、これらの2つの方法がソフトウェアパッケージにまだ実装されているのはなぜですか？

出典：Lloyd、C.（2010）。空間データ分析：GISユーザー向けの紹介。オックスフォード大学出版局。

ルークは計算能力が低い「昔」の時代に使用され、クイーンのケースは可能な限りGIS分析で使用されるべきだといつも思っていました。ルークvsクイーンのアドバンテージはあるのでしょうか？

spatial-statistics filter gis-principle

— イェンス
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このドキュメントは、隣接性の定義

— GeoStoneMarten、2015

@GeoStoneMartenは、実際にはさらに混乱しています。「これら3つのルークのケースが最も一般的に使用されており、ほとんどのプログラムはこの特定のケースのみを計算します。」しかし、なぜ？クイーンズ事件は私にはもっと進んだようです。だから...質問はまだ開いています。

— Jens

結果の比較：クイーンの場合のベクトルでは、すべての中心エンティティに接触できます。ルークでは、ポイントジャンクションが1つだけのエンティティをフィルタリングできます。それは単なる例です

— GeoStoneMarten 2015

Rookグループをポリゴンに変換すると、単一パーツのポリゴンになり、作業する喜びになると思います。8つの近傍がマルチパートポリゴンになる可能性があります、brrr

— FelixIP

@Jensはすべて、マトリックスジオメトリと形状タイプの規則性に依存します。例：均一な行列（正方形、三角形、45°回転の正方形）不均一（管理境界）これも伝播に依存します（実際の場合は、ジグザグに特定の伝播を作成することもできます）。これは単なる方法です。スタディケースに最適な選択が必要

— GeoStoneMarten

ルークはクイーンよりも短い距離のしきい値と考えてください。重心から重心まで、ルークの距離は1、クイーンは〜1.2（4 * 1 + 4 *√2）/ 8です。30ピクセルのラスターがある場合、ルークを使用すると、クイーンよりも細かい「解像度」が得られます。

— モックス
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