Phân cụm nhiều lớp raster để tạo các tiểu vùng bằng cách sử dụng QGIS?


23

Tôi đang cố gắng tạo n tiểu vùng từ một đa giác dựa trên phân tích cụm của một nhóm các lớp raster chồng chéo (các lớp vật lý, ví dụ: độ sâu, dòng điện, sóng).

Hiện tại, tôi có thể tạo lưới thông thường trên đa giác, sau đó trích xuất các thuộc tính vật lý từ các lớp raster vật lý (ví dụ: Gridspot hoặc công cụ tương đương) sau đó, chạy phân tích cụm được giới hạn ở n số cụm (trong R hoặc gói thống kê khác).

Sau đó, tôi có thể xác định từng nhóm cụm và vẽ lại chúng trong GIS (QGIS hoặc ArcMap). Tuy nhiên, tôi dự tính rằng một số nhóm cụm sẽ bị phân tán (các ngoại lệ không gian và không có ý nghĩa), trong khi một số sẽ bị vón cục (xứng đáng là một tiểu vùng).

Sau đó tôi có thể tự vẽ xung quanh các cụm đại diện để tạo n tiểu vùng.

Có một công cụ như Phân tích nhóm ArcMap 10.1 có thể chạy trong QGIS không? Tôi chỉ chạy 10.0.

Có đề xuất nào về cách tốt hơn để phân tích cụm của nhiều lớp raster, để tạo n tiểu vùng (vùng sinh học) không?


5
Không chắc chắn tôi hiểu vai trò của đa giác. Nếu bạn chỉ có một đa giác duy nhất, có lẽ bạn chỉ có thể cắt các trình quét như là một quá trình trước và sau đó chạy phân tích cụm của bạn trực tiếp trên các trình quét? Giả sử bạn sẽ tạo một raster / mảng đa chiều làm đầu vào, bạn sẽ lấy lại một bộ id cụm, bạn có thể hình dung điều này (bằng cách hiển thị trực tiếp raster hoặc chuyển đổi trở lại thành biểu diễn vector).
Roland

2
Có lẽ hãy xem clusterPy ?
Giuse

1
@Joseph Tôi chỉ đặt tiền thưởng vào việc này để cố gắng giúp đỡ gis.stackexchange.com/questions/176805/ vì vậy nếu bạn nghĩ clusterPy sẽ giúp thì hãy chắc chắn để thêm câu trả lời.
PolyGeo

1
@PolyGeo - clusterPy có thể giúp với bài đăng này vì nó chủ yếu phân tích các cụm trong raster. Nhưng tôi đã không sử dụng nó cho bản thân mình vì vậy không chắc nó sẽ giúp chỉ với các điểm phân cụm.
Joseph

1
Hãy xem bài đăng này - gis.stackexchange.com/questions/159285/ trên
jbalk

Câu trả lời:


1

Có vẻ như vấn đề của bạn là các quy trình phân tích cụm như k-mean trong R không xem xét thông tin không gian, do đó đầu ra có khả năng bị phân tán (ít nhất là về mặt không gian!). Bạn đã xem xét việc thêm các giá trị hàng và cột raster vào như các biến bổ sung, điều này sẽ làm cho thuật toán phân cụm 'nhận thức' về cấu hình không gian của dữ liệu?

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.