QGIS का उपयोग करके उप-क्षेत्र बनाने के लिए कई रेखापुंज परतों का क्लस्टरिंग?


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मैं अति-रेखापुंज रेखापुंज परतों (भौतिक परतों, जैसे: गहराई, धाराओं, तरंगों) के एक समूह के क्लस्टर विश्लेषण के आधार पर बहुभुज से n उप-क्षेत्र बनाने का प्रयास कर रहा हूं ।

वर्तमान में, मैं, शारीरिक रेखापुंज परतों से शारीरिक विशेषताओं बहुभुज भर में एक नियमित ग्रिड बनाने तो निकाल सकते हैं (जैसे: Gridspot या समकक्ष उपकरण) तो, एक क्लस्टर विश्लेषण करने के लिए प्रतिबंधित चलाने n (आर में या अन्य आँकड़े पैकेज) समूहों की संख्या।

फिर, मैं प्रत्येक समूह-समूह की पहचान कर सकता हूं, और उन्हें वापस जीआईएस (क्यूजीआईएस या आर्कपॉट) में प्लॉट कर सकता हूं। हालांकि, मैं यह कल्पना करता हूं कि कुछ समूह-समूहों को फैलाया जाएगा (स्थानिक आउटलेर और सार्थक नहीं), जबकि कुछ को क्लंप किया जाएगा (उप-क्षेत्र होने के योग्य)।

मैं तब n उप-क्षेत्र बनाने के लिए प्रतिनिधि क्लैंप के आसपास मैन्युअल रूप से आकर्षित कर सकता था ।

क्या आर्कप्स 10.1 ग्रुपिंग एनालिसिस जैसा कोई टूल है जिसे QGIS में चलाया जा सकता है? मैं केवल 10.0 चला रहा हूं।

क्या n उप-क्षेत्र (जैव-क्षेत्र) बनाने के लिए कई रेखापुंज परतों के क्लस्टर विश्लेषण करने के लिए एक बेहतर तरीके के सुझाव हैं?


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मुझे यकीन नहीं है कि मैं बहुभुज की भूमिका को समझ रहा हूं। यदि आपके पास केवल एक बहुभुज है, तो शायद आप सिर्फ पूर्व प्रक्रिया के रूप में चूहों को क्लिप कर सकते हैं और फिर अपने क्लस्टर विश्लेषण को सीधे चूहों पर चला सकते हैं? मान लें कि आप इनपुट के रूप में एक बहुआयामी रेखापुंज / सरणी बनाएंगे, आपको क्लस्टर आईडी का एक सेट वापस मिल जाना चाहिए, आप इसकी कल्पना कर सकते हैं (या तो सीधे रेखापुंज प्रदर्शित करके या वेक्टर प्रतिनिधित्व में वापस परिवर्तित करके)।
रोलैंड

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शायद क्लस्टर पर एक नज़र डालें ?
जोसेफ

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@Joseph मैं केवल बाहर मदद करने की कोशिश करने के लिए इस पर इनाम रखा है gis.stackexchange.com/questions/176805/... इसलिए अगर आपको लगता है clusterPy तो मदद मिलेगी एक जवाब जोड़ना सुनिश्चित करें।
PolyGeo

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@PolyGeo - क्लस्टरपाइ इस पोस्ट के साथ मदद कर सकता है क्योंकि यह मुख्य रूप से चूहों में समूहों का विश्लेषण करता है। लेकिन मैंने इसका उपयोग खुद नहीं किया है, इसलिए यह सुनिश्चित नहीं है कि यह केवल क्लस्टरिंग बिंदुओं के साथ मदद करेगा।
जोसेफ

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इस पोस्ट को देखें - gis.stackexchange.com/questions/159285/…
jbalk

जवाबों:


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ऐसा लगता है कि आपकी समस्या यह है कि क्लस्टर विश्लेषण प्रक्रियाएँ जैसे- k का मतलब R में स्थानिक जानकारी पर विचार नहीं करता है, इसलिए आउटपुट के छिटकने की संभावना है (कम से कम स्थानिक रूप से!)। क्या आपने रेखापुंज पंक्ति और स्तंभ मानों को अतिरिक्त चर के रूप में जोड़ने पर विचार किया है, इससे डेटा के स्थानिक विन्यास का क्लस्टरिंग एल्गोरिदम 'जागरूक' हो जाएगा?

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