タグ付けされた質問 「kernel-density」

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 閉じた2年前。 道路の大きな（〜70MB）シェープファイルがあり、これを各セルの道路密度を持つラスターに変換したい。理想的には、必要に応じてGDALコマンドラインツールとともにRでこれを実行したいと思います。 私の最初のアプローチは、このスレッドごとに各セルの線分セグメントの長さを直接計算することでした。これにより目的の結果が得られますが、シェープファイルが私のものよりはるかに小さい場合でも非常に遅くなります。正しいセル値が明らかな非常に単純化された例は次のとおりです。 require(sp) require(raster) require(rgeos) require(RColorBrewer) # Create some sample lines l1 <- Lines(Line(cbind(c(0,1),c(.25,0.25))), ID="a") l2 <- Lines(Line(cbind(c(0.25,0.25),c(0,1))), ID="b") sl <- SpatialLines(list(l1,l2)) # Function to calculate lengths of lines in given raster cell lengthInCell <- function(i, r, l) { r[i] <- 1 rpoly <- rasterToPolygons(r, na.rm=T) lc …

13 raster  r  road  kernel-density  spatstat 

同じ空間範囲内にスタックされたポイントでKDEを実行して、平均カーネル密度マップを作成しました。たとえば、同じ形状とサイズの3つの異なる森の隙間にある苗木を表す3つのポイントシェープファイルがあるとします。ポイントシェープファイルごとにKDEを実行しました。次に、Arcのラスター計算機で平均を計算するために、KDEからの出力が空間範囲に基づいてスタックされましたFloat(("KDE1"+"KDE2"+"KDE3")/3)。次に例を示します。これが最終的な製品です。 次に、平均化されたKDEに関連するエラーを表すマップを作成することに関心があります。エラーマップを使用して、ホットスポットに関連付けられているエラーの量を視覚的に示したいと思います（たとえば、SWホットスポットは、1つのギャップ内のポイントに完全に起因していますか？）。平均化されたKDEに関連するエラーのマップを作成するにはどうすればよいですか？うMSEは、この場合のエラーの最も適切な尺度で？

10 arcgis-desktop  spatial-statistics  kernel-density 

カーネル密度出力の各レベルの面積を測定できるArcMapのツールまたはメソッドはありますか？ これは単なるカーネル密度プロットであることに注意してください（シェープファイルやポリゴンではありません）。カーネル密度分析（濃い緑（10％）から赤（90％））（1） いくつか試しましたが、正確である必要があります。

9 arcgis-desktop  raster  arcmap  kernel-density