Trong tài liệu của sptôi thấy rằng coordsđối số của SpatialPolygonshàm chỉ chấp nhận 2 cột. Có phải là không thể tạo đa giác 3 chiều? Tôi đang thực hiện việc phá hoại không gian theo thời gian bằng gstatcách thêm thời gian như một chiều không gian thứ ba của a SpatialPointsDataFrame. Tôi muốn mở rộng điều đó để chặn việc giết người với đa giác dưới dạng khối. Có cách nào để làm điều đó?
Câu trả lời:
Trong sp, SpatialPoints*, SpatialPixels*và SpatialGrid*(có *bỏ qua hoặc thay thế bằng DataFrame) làm hỗ trợ hơn 2 chiều không gian, như OP đã làm, nhưng SpatialPolygons*và SpatialLines*không. Với gstatbạn có thể thực hiện khối 3-D với các khối 3-D (sử dụng block = c(10,10,10)), nhưng bạn không thể làm điều này cho các khối không phải hình chữ nhật, như OP muốn. Hoàn toàn ổn khi thay thế thời gian cho chiều thứ ba, nhưng bạn bị giới hạn trong phép đo biến thiên ST.
library(gstat)
vignette("st")cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn hơn cho các mô hình variogram, nhưng không phải để dự đoán các giá trị trung bình của khối (đây là FYI, không phải là câu trả lời cho câu hỏi).
Câu trả lời duy nhất cho câu hỏi sẽ là thực hiện mô phỏng có điều kiện 3D và tổng hợp các giá trị điểm trên các khối 3D (đa giác 2D + phạm vi thời gian) tùy ý của bạn. Vô dụng, nhưng có thể; cũng chỉ dọc theo đường dẫn 3D, không phải dọc theo đường dẫn được mô tả trong họa tiết ST ( krigeSTchưa thực hiện mô phỏng - chưa!).
Bạn thực sự cần nghiên cứu thêm một chút về phương pháp luận của mình và đọc tài liệu để hiểu cấu trúc của các đối tượng lớp sp S4 và sự tương tác của các đối tượng sp với các hàm gstat có liên quan. Trong sp Vignette có một lời giải thích chi tiết về sự khác biệt giữa các đối tượng SpatialPolygons (chỉ cấu trúc liên kết đa giác) và SpatialPolygonDataFrame (đa giác với các thuộc tính).
Những gì bạn đang giải thích không chặn Kriging và sử dụng thời gian làm thuộc tính không dẫn đến ước tính không gian-thời gian. Phương pháp khái niệm bạn mô tả là khá không hợp lệ. Sử dụng đa giác hoặc đa giác trung tâm vi phạm các giả định Kriging của một trường ngẫu nhiên thống nhất, bất đẳng hướng và không cố định.
Dưới đây là một họa tiết gstat đẹp trên các mô hình không gian-thời gian bằng cách sử dụng giao diện cho gói không thời gian. Tôi cũng cần lưu ý rằng gói Kìm bị ràng buộc có thể tiến hành chặn Kriging trên các khối có hình dạng tùy ý bằng cách sử dụng hàm trung bình không cố định và phương pháp đo biến dạng tĩnh không đẳng hướng.
Điều đó nói rằng, để trả lời câu hỏi của bạn, bạn có thể chuyển trực tiếp một đối tượng Sp SpatialPointsDataFrame cho một mô hình variogram / Kriging trong gstat. Trong loại đối tượng sp này, các thuộc tính nằm trong khe "dữ liệu" và đã được gắn vào tọa độ thông qua cấu trúc lớp S4 bên trong.
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")Thời gian sẽ là chiều thứ tư, cấp z hoặc chiều cao sẽ là chiều thứ ba, tin hoặc dems hoặc z xử lý chiều cao tính bằng gis, thời gian có thể được biểu thị bằng cơ sở dữ liệu được phiên bản. bạn có thể ánh xạ đa giác vào một hộp thiếc hoặc giao với một cột dem hoặc liên kết cột az với các cột xy đại diện cho các điểm hình dạng đa giác. Có lẽ bạn có thể thêm trường thời gian cũng như một phạm vi giá trị và thay đổi giá trị theo thời gian, tăng dần dưới dạng cột. Tất nhiên ESRI có thể có một công cụ cho việc đó.