ক্রিগিংয়ের জন্য ওপেন সোর্স পদ্ধতি?


42

আমার কাছে একটি পয়েন্ট ডেটাসেট রয়েছে যা আমি ক্রিজ করতে চাই , আদর্শভাবে একটি মুক্ত-উত্স সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করে। যদি সম্ভব হয় তবে অনুমানটি উন্নত করতে আমি প্রক্রিয়া চলাকালীন আধা-ভেরোগ্রাম মডেলটিও বেছে নিতে চাই।

উত্তর:


45

আপনি কোন ক্রিগিং টাইপ প্রয়োগ করতে চান তার উপর নির্ভর করে বেছে নিতে বিভিন্ন প্যাকেজ রয়েছে:

সাধারণ ক্রিগিং

সর্বাধিক প্রচলিত সংস্করণ উদাহরণস্বরূপ:

সরল ক্রিগিং

সাধারণ ক্রিগিং পুরো ডেটা সেটটির গড় ব্যবহার করে যখন সাধারণ ক্রিগিং স্থানীয় গড় ব্যবহার করে। অতএব, সরল ক্রিগিং কম সঠিক হতে পারে তবে এটি সাধারণত "মসৃণ" ফলাফল দেয় produces এটি এতে প্রয়োগ করা হয়েছে:

ইউনিভার্সাল ক্রিগিং

ইউনিভার্সাল ক্রিগিং ডেটা বামন বিবেচনা করার অনুমতি দেয়। বাস্তবায়নগুলি এতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

অন্যান্য ক্রিগিং প্রকারগুলি

জিআরএসএস ভি.ক্রিজ ব্লক ক্রিগিংকে সমর্থন করে।

এইচপিজিএল প্রচুর পরিমাণে কম পরিচিত ক্রিগিং পদ্ধতি প্রয়োগ করে ( সেগুলির বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য ম্যানুয়ালটি পরীক্ষা করুন ):

  • সূচক ক্রিগিং (আইকে)
  • লোকাল ভেরিং মিন ক্রিগিং (এলভিএম ক্রিগিং)
  • সাধারণ কোক্রিগিং (মার্কভ মডেল 1 এবং 2)
  • সিকোয়েন্সিয়াল ইনডিকেটর সিমুলেশন (এসআইএস)
  • কোরিলোগ্রাম লোকাল ভেরিয়িং মানে এসআইএস (সিএলভিএম এসআইএস)
  • লোকাল ভেরিং মিন এসআইএস (এলভিএম এসআইএস)
  • সিকোয়েন্সাল গাউসী সিমুলেশন (এসজিএস)
  • কাটা গাউসিয়ান সিমুলেশন (জিটিএসআইএম) [পাইথন স্ক্রিপ্টস সংগ্রহে]

সাগা সাধারণ এবং ইউনিভার্সাল ক্রিগিং উভয়ের বিভিন্ন সংস্করণ সরবরাহ করে

জাস্টাট ক্রিজ অতিরিক্তভাবে ব্লক এবং পয়েন্ট ক্রিগিংকে সমর্থন করে।


1
দুর্দান্ত ক্রিগিংয়ের উত্তর!
রাগী ইয়াসার বুড়হুম

1
আপনার ফিউনালিয়া লিঙ্কগুলি কাজ করছে না ...
অ্যালেক্স লিথ

17

দেখে মনে হচ্ছে গ্রাস জিআইএস সহ কয়েকটি বিকল্প রয়েছে। গ্রাস ক্রিগিং উইকির পৃষ্ঠাটি দেখুন: http://grass.osgeo.org/wiki/Kriging ing

২০০৯ সালে একটি গুগল গ্রীষ্মকালীন কোড প্রকল্পটি ভি.ক্রিজে উত্পাদন করেছিল: http://grass.osgeo.org/wiki/V.krige_GSoC_2009

জিপিএল জিস্ট্যাট প্যাকেজটি নিজেই কাজ করা উচিত বা গ্রাস জিআইএসের সাথে ইন্টারফেস করা উচিত। http://www.gstat.org/

ডিলান বিউডেটের গ্রাসের সাথে ক্রিগিংয়ের দুর্দান্ত উদাহরণ রয়েছে। http://casoilresource.lawr.ucdavis.edu/drupal/node/438 (তাঁর ব্লগ ওপেনসোর্স জিআইএস এবং পরিসংখ্যানমূলক সরঞ্জামগুলি ব্যবহারের দুর্দান্ত এবং আকর্ষণীয় উদাহরণে পূর্ণ!)


14

আর-প্রকল্পের সুত্রে নম্বর আছে স্থানিক পরিসংখ্যান সফটওয়্যার প্যাকেজ , কিন্তু আর বরং খাড়া লার্নিং কার্ভ আছে।


লোকেরা সর্বদা এটি বলে, তবে আমি অবাক: কি খাড়া সম্পর্কিত?
ম্যাট পার্কার

আমি "খাড়া লার্নিং কার্ভ" মন্তব্যটি কয়েকবার আর এ ফেলেছি তা আমার কাছে বোধগম্য নয়। আমি আর ম্যাটল্যাবের সাথে আমার সম্পর্কের এক বছর ছিলাম যখন আমি আর আবিষ্কার করি R আমি আর শিখতে এত সহজ পেয়েছি যে আমি ম্যাটল্যাবকে একটি আঙুলের সালাম দিয়েছি এবং তাড়াতাড়ি এটি ভারী ব্যবহার করা ছেড়ে দিলাম।
শার্পি

1
আমি মনে করি এটি এ কারণে যে লোকেরা খুব কমই পরিসংখ্যান বোঝার চেষ্টা করে এবং এর কারণেই এটি খাড়া শেখার কার্ভ বাক্য গঠন বুদ্ধিমান হয়, খুব
সম্ভবতই

2
আমি মনে করি সিনট্যাক্স বুদ্ধিমান এটি শেখার অন্যতম সহজ ভাষা। একটি পরিসংখ্যানগত ভাষার উদাহরণ যা কমান্ড লাইন থেকে শিখতে সহজ। আমি মনে করি লোকেরা অভিযোগ করে কারণ এটি এক্সেল নয়।
TheSteve0

1
এটি একটি জিইউআই ভিত্তিক প্রোগ্রামের সাথে তুলনা করার পদক্ষেপ। আপনি যদি সারাজীবন উইন্ডোজ এবং জিইউআই ভিত্তিক প্রোগ্রামগুলি ব্যবহার করেন, আপনি যখন কমান্ড লাইনের চেহারা দেখবেন তখন দৌড়াবেন। এক্সেল তুলনা প্রকৃতপক্ষে তাদের চালানো। যদি কেউ আপনাকে প্রাথমিক কৌশলগুলি প্রদর্শন করতে পারে তবে তা ব্যবহার করা খুব সহজ R আপনাকে অবশ্যই ভেক্টর, ম্যাট্রিক্স, ফাংশন, লুপগুলির মতো নতুন ধারণাগুলি শিখতে প্রস্তুত থাকতে হবে, যা কোনও এক্সেল / উইন্ডোজ জগতে বিদ্যমান নেই। আপনি যদি আগে লিনাক্স ব্যবহার করেন তবে এটি কোনও ধাপে বাঁকা হবে না।
নিকুলিটা মিহাই

14

যদি আপনি আপনার রাস্টারটিকে একটি অদ্ভুত অ্যারেতে পড়তে খুশি হন ( জিডাল এটি করতে পারে) তবে আপনি পাইথন বা সি / সি ++ থেকে উচ্চ পারফরম্যান্স জিওস্টাটিক্স লাইব্রেরি প্রয়োগ করতে পারবেন ।

এইচপিজিএল নিম্নলিখিত আলগোরিদিমগুলি প্রয়োগ করে:

  1. সরল ক্রিগিং (এসকে)
  2. সাধারণ ক্রিগিং (ঠিক আছে)
  3. সূচক ক্রিগিং (আইকে)
  4. লোকাল ভেরিং মিন ক্রিগিং (এলভিএম ক্রিগিং)
  5. সাধারণ কোক্রিগিং (মার্কভ মডেল 1 এবং 2)
  6. সিকোয়েন্সিয়াল ইনডিকেটর সিমুলেশন (এসআইএস)
  7. কোরিলোগ্রাম লোকাল ভেরিয়িং মানে এসআইএস (সিএলভিএম এসআইএস)
  8. লোকাল ভেরিং মিন এসআইএস (এলভিএম এসআইএস)
  9. সিকোয়েন্সাল গাউসী সিমুলেশন (এসজিএস)
  10. কাটা গাউসিয়ান সিমুলেশন (জিটিএসআইএম) [পাইথন স্ক্রিপ্টস সংগ্রহে]

আমি নিজে এটি ব্যবহার করি নি তবে এটি সম্পর্কে ভাল জিনিস শুনেছি, বিশেষত গতির প্রতি শ্রদ্ধার সাথে।


8

এই নিখরচায় বইটি পরীক্ষা করে দেখুন, এটি আর-তে জিওস্ট্যাটাস্টিক্স করা সম্পর্কে এবং এতে সাগা এবং গ্রাসে এটি করার বিষয়ে কিছু তথ্য রয়েছে। http://spatial-analyst.net/book/ http://spatial-analyst.net/book/sites/default/files/Hengl_2009_GEOSTATe2c1w.pdf


4

আমার মনে আছে কিছু বন্যা মডেলিং আউটপুট জন্য কয়েক বছর আগে এটি করার জন্য সাগা ব্যবহার করে । ওপেন সোর্স এবং এক নজর মূল্যবান।


4

জিভিএসআইজি (অন্য একটি ফ্রি জিআইএস) সিক্সেন্টেটি ব্যবহার করে ক্রিগিংয়ের অনুমতি দেয়। এটি মূলত সাগা ব্যবহার করার মতোই তবে জিভিএসআইজি আরও একটি 'টিপিকাল' (অর্থাৎ ইএসআরআই-জাতীয়) জিএস অভিজ্ঞতা সরবরাহ করে।


3

আপনি সার্ফপ্যাক সংস্করণ ১.১-তে ক্রিগিং মডেলটি চেষ্টা করতে পারেন (ডাকোটা দলে থাকাকালীন আমি এটি লিখেছিলাম), অথবা সর্বশেষতম এবং সর্বশ্রেষ্ঠ সংস্করণ যা ডকোটার "স্থিতিশীল" সংস্করণ নিয়ে আসে (সার্ফপ্যাকটি ডাকোটার একটি উপ-প্যাকেজ) , এটি আধা-ভেরোগ্রামের চেয়ে পারস্পরিক সম্পর্কের ক্রিয়াকলাপের দৃষ্টিকোণ থেকে সর্বজনীন ক্রিগিং করে।

সম্প্রতি জোয়েল গেরেরো নামের এক ব্যবহারকারী এটিকে অন্যান্য বাস্তবায়নের এক গোষ্ঠীর তুলনায় মাথা তুলনা করে বলেছে যে "সারফ্যাকের সাথে সর্বদা সম্পর্কিত, আমরা এটিকে অন্য বাস্তবায়নগুলির সাথে তুলনা করছি (একটি বাণিজ্যিক সহ) এবং এ পর্যন্ত এটি সকলকেই ছাড়িয়ে গেছে, এমন বিন্দুতে যে কখনও কখনও মনে হয় যে এটি কালো যাদু করছে "


3

জিএসআইএলআইবি ( জিওস্ট্যাটিস্টিকাল সফটওয়্যার লাইব্রেরি) শীর্ষস্থানীয় ফাইল / কমান্ড-চালিত সফ্টওয়্যার যা স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় থেকে বিকাশিত হয়েছিল এবং গত দশকে কিছুটা রক্ষণাবেক্ষণের মাধ্যমে 1990 সালে প্রকাশিত হয়েছিল। ফোর্টারান সংকলকটি ব্যবহার করে উত্স কোডটি নিখরচায় লিনাক্স / উইন্ডোজ ডাউনলোড এবং সংকলন করা যায়। আছে অনলাইন রিসোর্স এবং একটি বই পাওয়া যায়।

ক্রিগিং হ'ল সফ্টওয়্যারটির অন্যতম শক্তি:

  • 1, 2 বা 3-ডি গ্রিড ক্রিগিং, ক্রস বৈধকরণ, জ্যাকনিফিং
  • এসকে, ওকে, ইউকে, বাহ্যিক প্রবাহের সাথে ক্রাগিং
  • cokriging
  • সূচক ক্রিগিং
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.