मैं श्रेणीबद्ध डेटा को ग्रिड करने के लिए एक विधि की तलाश कर रहा हूं। मैंने समुद्र के तल की सतह की प्रकृति को निर्दिष्ट करने वाले बिंदुओं का एक संग्रह समुद्री चार्ट और फील्ड शीट से निकाला है। ये डेटा संख्यात्मक के बजाय स्पष्ट हैं और वे नियमित रूप से और न ही यादृच्छिक रूप से नमूना नहीं हैं। नेविगेशन और एंकरिंग में सहायता के लिए समुद्री चार्ट बनाए जाते हैं; वे निवास स्थान का नक्शा बनाने के लिए नहीं बने हैं। जैसे, अधिक ध्वनि किनारे के करीब बने होते हैं जहां अपेक्षाकृत उथले गहराई से नेविगेशन के लिए खतरा हो सकता है और जहां जहाजों को लंगर डालना पड़ता है। किनारे से आगे, जहां नेविगेशन के लिए गहराई पर्याप्त से अधिक है और एंकरिंग अव्यवहारिक है, ध्वनि बहुत कम बार बनाए जाते हैं।
क्या किसी और ने नॉटिकल चार्ट से ग्रिड वाले सब्सट्रेट मैप बनाने की कोशिश की है?
मैंने थिएसेन (वोर्नोई) बहुभुज को देखा, लेकिन किनारे के साथ ध्वनि की एकाग्रता तट के किनारे, बड़े पॉलीगॉन अपतटीय और लंबी पाई के आकार के बहुभुज के बीच में एक सुंदर 'मधुकोश' की ओर ले जाती है। निकटतम पड़ोसी का उपयोग करके ग्रिड का परिणाम बहुत अधिक होता है।
मुझे किनारे के बिंदुओं के पास, उथले के प्रभाव को सीमित करने का एक तरीका चाहिए - उन लंबे पाई-आकार के बहुभुजों को सीमित करने का एक तरीका। गहरे पानी में मुझे उम्मीद नहीं है कि नीचे की प्रकृति निकट किनारे के तल की निरंतरता होगी। मैंने दो लाइनों के साथ सोचना शुरू किया - दोनों गहराई का उपयोग करते हुए। एक ग्रिड सेल और पड़ोसी बिंदुओं के बीच गहराई में अंतर का उपयोग करते हुए 'निकटतम' पड़ोसी की पसंद को वेट कर रहा है। एक और पड़ोसी बिंदुओं को डी-सेलेक्ट कर रहा है जो गहराई में कुछ निर्दिष्ट सहिष्णुता से अधिक हैं। या, शायद एक पूर्व-निर्दिष्ट सहिष्णुता के बजाय, मैं गहराई की सीमा को पार कर सकता था और फिर उसी गहराई की सीमा या बिन में पड़ोसी बिंदुओं की पसंद को सीमित कर सकता था।
इन दोनों विकल्पों में से किसी को लागू करने के बारे में कोई विचार?
अन्य मंचों पर सहयोगियों के साथ बात करने के बाद से, मैं कुछ अन्य दृष्टिकोणों को देख रहा हूं। पहले एक बाधा का उपयोग करना शामिल है - 100 मीटर गहराई समोच्च - निकट किनारे के डेटा के प्रभाव को सीमित करने के लिए। इस दृष्टिकोण के साथ चुनौती यह है कि ईएसआरआई इंटरपोलेशन रूटिन में से कोई भी अवरोधों का उपयोग कर सकता है जिसे बंद डेटा के बजाय निरंतर डेटा के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मैं थिएसेन पॉलीगॉन बनाने से पहले किनारे और गहरे बिंदुओं के पास उथले में बिंदुओं को तोड़ने के लिए बाधाओं का उपयोग कर सकता था। हालाँकि, मैं प्रबल बढ़त प्रभावों का अनुमान लगाता हूँ क्योंकि आर्कगिस आयताकार बहुभुज बनाता है आयताकार क्षेत्रों के लिए नहीं जटिल क्षेत्रों के लिए।
दूसरा दृष्टिकोण - कई सहयोगियों द्वारा सुझाव दिया गया था - सिंचाई कर रहा था। मैंने शुरू में हाथ से बाहर निकलने की कोशिश को खारिज कर दिया था क्योंकि मैंने केवल इसे निरंतर डेटा के लिए माना है। क्रिगिंग के साथ चुनौती यह है कि यह भी श्रेणीबद्ध डेटा के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। अब, मैं गहराई और सतह की प्रकृति के साथ cokriging को देख रहा हूं, लेकिन सतह की प्रकृति के लिए पूर्णांक संख्यात्मक कोड का उपयोग करके किसी भी प्रकार की सिंचाई करना शामिल है। बाद में परिणामी फ्लोटिंग पॉइंट संख्यात्मक कोड को मूल पूर्णांक कोडिंग में वापस लाना होगा। सुंदर नहीं।
क्या कोई भी अन्य लाइनों का अनुसरण करने का सुझाव दे सकता है? (एक, शायद, इलाके विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, रिपोज के कोण की तुलना में ढलानों का तलछट तलछट नहीं हो सकता है। मैं कुछ सरल और किसी भी दर पर देख रहा हूं, मेरे पास पर्याप्त स्थानिक संकल्प पर डेटा नहीं है।)
सादर,