ArcGIS IDW स्थानिक प्रक्षेप का उपयोग करते समय बिंदु डेटा को समान होना चाहिए?


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मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई यह स्पष्ट कर सकता है कि क्या आर्कगिस आईडीडब्ल्यू स्थानिक प्रक्षेप का उपयोग करते समय बिंदु डेटा को एक समकालिक प्रक्षेपण के लिए अनुमानित किया जाना चाहिए?

मैं पश्चिमी उत्तरी अमेरिका के एक डेटासेट पर काम कर रहा हूँ, जिसमें लगभग 30 डिग्री अक्षांश है। वर्तमान में डेटा Lat / Long (NAD83) में हैं।

क्या आर्कगिस "प्रोजेक्ट ऑन द फ्लाई" या किसी तरह अक्षांश के लिए समायोजित करता है जब प्रक्षेप प्रक्रिया के दौरान मेरे नमूना बिंदुओं के लिए दूरी की गणना करता है या क्या मुझे एक प्रक्षेपण में सब कुछ आपूर्ति करना चाहिए जो दूरी को संरक्षित करता है?


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कोई भी प्रक्षेपण सभी दूरी को संरक्षित नहीं करता है। एक "इक्विडिस्टेंट" प्रोजेक्शन मानचित्र पर एक, दो या अधिकतम तीन प्रतिष्ठित बिंदुओं की दूरी को बनाए रखता है। ऐसा करने के लिए, यह आमतौर पर अन्य जोड़े के बीच की दूरी में एक बड़ी विकृति का परिचय देता है। इस उत्तर और टिप्पणियों को देखें ।
whuber

जवाबों:


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IDW प्रक्षेप के प्रत्येक बिंदु के सबसे पास स्थित डेटा बिंदुओं को खोजने के लिए काम करता है , उन बिंदुओं के लिए दिए गए पावर पी के अनुसार डेटा मानों को भारित करता है, और भारित औसत का निर्माण करता है। (अक्सर पी = -2)

मान लीजिए कि एक प्रक्षेप बिंदु के चारों ओर कुछ दूरी की विकृति है जो सभी दिशाओं में समान है। यह कुछ निरंतर मान x से सभी दूरियों को गुणा करेगा । वजन इसलिए सभी एक्स ^ पी से गुणा हो जाते हैं । क्योंकि यह सापेक्ष भार नहीं बदलता है , भारित औसत पहले जैसा है।

जब दूरी की विकृति दिशा के साथ बदलती है, तो यह चालकता अब धारण नहीं करती है: कुछ दिशाओं में डेटा बिंदु अब दिखाई देते हैं (मानचित्र पर) वे अपेक्षाकृत अधिक करीब होते हैं जबकि अन्य बिंदु अपेक्षाकृत आगे दिखाई देते हैं। यह वज़न बदलता है और इसलिए IDW भविष्यवाणियों को प्रभावित करता है।

नतीजतन, IDW प्रक्षेप के लिए हम मानचित्र पर प्रत्येक बिंदु से सभी दिशाओं में लगभग समान विकृतियां पैदा करने वाले प्रक्षेपण का उपयोग करना चाहेंगे। इस तरह के एक प्रक्षेपण को अनुरूप के रूप में जाना जाता है सुधार संबंधी अनुमानों में मर्केटर (ट्रांसवर्स मर्केटर (टीएम) सहित), लैम्बर्ट कॉनिक और यहां तक ​​कि स्टरोग्राफिक पर आधारित हैं।

यह महसूस करना महत्वपूर्ण है कि अनुरूपता एक "स्थानीय" संपत्ति है। इसका मतलब यह है कि दूरी विरूपण सभी बिंदुओं के छोटे पड़ोस के भीतर सभी बीयरिंगों पर स्थिर है। अधिक दूरी वाले बड़े पड़ोस के लिए, सभी दांव बंद हो जाते हैं (सामान्य रूप से)। एक सामान्य - और अति - उदाहरण मर्केटर प्रोजेक्शन है, जो हर जगह के अनुरूप है (डंडे को छोड़कर, जहां इसे परिभाषित नहीं किया गया है)। भूमध्य रेखा से पर्याप्त उत्तर-दक्षिण की दूरी पर इसकी दूरी विकृति अनंत हो जाती है, जबकि भूमध्य रेखा के साथ यह पूरी तरह से सटीक है।

कुछ अनुमानों में विकृति की मात्रा बिंदु से इतनी तेज़ी से बदल सकती है कि अनुरूपता भी हमें नहीं बचाएगी जब निकटतम पड़ोसी एक दूसरे से या प्रक्षेपण के डोमेन के चरम सीमा के पास हो। यह बुद्धिमान है, फिर, अध्ययन क्षेत्र के लिए अनुकूलित एक अनुरूप प्रक्षेपण का चयन करने के लिए: इसका मतलब है कि अध्ययन क्षेत्र को ऐसे क्षेत्र के भीतर शामिल किया गया है जहां इसकी विकृति सबसे छोटी है। उदाहरणों में भूमध्य रेखा के पास मर्केटर, उत्तर-दक्षिण लाइनों के साथ टीएम और पोल के पास स्टरोग्राफिक शामिल हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, लैम्बर्ट कॉनफॉर्मल कॉनिक अक्सर एक अच्छा डिफ़ॉल्ट विकल्प होता है, जब संदर्भ अक्षांश को अध्ययन क्षेत्र के भीतर रखा जाता है, लेकिन इसके उत्तरी और दक्षिणी चरम सीमा के पास।

ये विचार आम तौर पर केवल उन अध्ययन क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण होते हैं जो बड़े देशों या अधिक में फैले होते हैं। अमेरिका के छोटे देशों या राज्यों के भीतर, लोकप्रिय पारंपरिक समन्वय प्रणाली मौजूद हैं (जैसे कि विभिन्न राष्ट्रीय ग्रिड और स्टेट प्लेन निर्देशांक) जो उन विशेष देशों या राज्यों के भीतर कम दूरी की विकृति का परिचय देते हैं। अधिकांश विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए वे अच्छे डिफ़ॉल्ट विकल्प हैं।


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विस्तृत प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद। मैंने LCC में प्रोजेक्ट करने के बाद विश्लेषण को फिर से शुरू किया है। असुरक्षित डेटा से थोड़े बहुत अंतर हैं इसलिए मैं इस नए अनुमानित संस्करण के साथ जाऊंगा।
जूली

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चूंकि आप एक ऑपरेशन का उपयोग कर रहे हैं जो आपके इनपुट डेटासेट की दूरी की गणना एक अनुमानित समन्वित प्रणाली में होनी चाहिए। मैं आपके बिंदु डेटा को UTM प्रोजेक्शन में फिर से पेश करने का सुझाव दूंगा ( UTM संदर्भ मानचित्र देखें )।


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UTM उपयुक्त है जब अनुदैर्ध्य की सीमा छोटी है: आधिकारिक तौर पर, सात डिग्री से कम। (अधिक चरम अक्षांशों पर आप थोड़ी अधिक सीमा के साथ दूर हो सकते हैं।) पश्चिमी अमेरिका काफी बड़ा है कि एक UTM समन्वय प्रणाली सबसे अच्छा विकल्प या एक अच्छा भी होने की संभावना नहीं है।
whuber

मैंने UTM का सुझाव दिया क्योंकि प्रश्न में देशांतर से अधिक अक्षांश वाले डेटा होने की बात की गई थी।
कलाकृति २१
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