আরকজিআইএস 10 এর জন্য কি এখানে একটি নিখরচাগুলি পয়েন্টস সরঞ্জাম আছে?

Question

আমার কিছু গেটিস-অর্ড বিশ্লেষণ করা দরকার তবে প্রথমে আমার পয়েন্টগুলি একত্রিত করা দরকার। আমি এক্সটুলসপ্রো সম্পর্কে জানি, তবে সামগ্রিক পয়েন্ট ফাংশনটি লক হয়ে গেছে এবং এটি ব্যবহারের জন্য আপনাকে অবশ্যই লাইসেন্স কিনতে হবে a আমি ভাবছি যে সেখানে কোনও নিখরচায় সরঞ্জাম আছে, বা আর্কম্যাপে এমন একটি কার্যকারিতা রয়েছে যা আমি সামগ্রিক পয়েন্টগুলিতে মিস করছি।

কিছু প্রসঙ্গ: আমার যা আছে তা 8,000 পয়েন্টেরও বেশি, যার অনেকেরই আলাদা আলাদা বৈশিষ্ট্য রয়েছে, তবে একই (আনুমানিক) ভূ-স্থানগত অবস্থান ভাগ করতে পারে। এই বিশ্লেষণের জন্য, আমি সংখ্যার সাথে সংখ্যার মান যুক্ত ক্ষেত্রের ভিত্তিতে একে অপরকে ওভারল্যাপ করে যে কোনও পয়েন্ট একত্রিত করতে হবে। উদাহরণ স্বরূপ:

Point A overlaps Point B and Point C.  
Point A field value = 1.4
Point B = 2.4, and 
Point C = 5.2.  

A, B এবং C পয়েন্টের সমষ্টিগত বিন্দু D 9.0 এর মান সহ ফিরে আসবে

আশা করি এটা বোধ গম্য। হতে পারে আমি সত্যিকারের মৌলিক কিছু ব্যবহার করে পালিয়ে যেতে পারি তবে এখনও এটি একসাথে পাইনি। আপনি যে কোনও সহায়তা দিতে পারেন তা প্রশংসা হবে!

Answer 1

আরকজিআইএস ভি 10 এটি করবে। প্রথমে "XY স্থানাঙ্ক যুক্ত করুন" চালান। তারপরে দ্রবীভূতকরণ চালান, দ্রবীভূত ক্ষেত্রগুলি হিসাবে পয়েন্ট_ এক্স এবং পয়েন্ট_ওয়াই নির্বাচন করুন, একটি পরিসংখ্যান ক্ষেত্র যোগ করুন, যোগফল। আমি এটি ওভারল্যাপিং পয়েন্টগুলিতে পরীক্ষা করেছি। আউটপুটে প্রতিটি ওভারল্যাপের স্থানে একক পয়েন্ট থাকে এবং সেই ক্ষেত্রের জন্য সংখ্যাটি ক্ষেত্রটি সংক্ষিপ্ত থাকে।

Comments

+1 শুনে শুনে খুব সুন্দর হয়েছে যে তাদের সফ্টওয়্যার থেকে এই কার্যকারিতাটি সরিয়ে দেওয়ার 10 বছর পরে , ESRI এটিকে আবার ফিরিয়ে দিয়েছে। (এটি টেবিলের সংক্ষিপ্তকরণের অংশ হিসাবে আরকভিউ 2/3 তে বিদ্যমান ছিল))

— হুবুহু

ধন্যবাদ ক্লেউইস! যদিও একটি জিনিস - পয়েন্টগুলি একে অপরকে একেবারে ওভারল্যাপ করে না (অর্থাত্ Xy স্থানাঙ্কগুলি নিকটবর্তী তবে একে অপরের সমান নয়), তবে আমার কেবল পয়েন্টগুলি একে অপরের 100 ফুটের মধ্যেই একত্রিত করতে হবে। এটি নির্দিষ্ট দূরত্বের চৌম্বকটির মধ্যে দ্রবীভূত করার উপায় হিসাবে দ্রবীভূত বৈশিষ্ট্যটি প্রদর্শিত হবে না। আমি তখন ধরেই নিচ্ছি যে আমার কিছু নৈকট্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কিছু পরিষ্কার করা দরকার?

— মাইক্রোন

এটি একটি নিখরচায় সরঞ্জাম যা অন্যান্য অনেক সরঞ্জামের সাথে সাথে কুমিয়ান ক্লাস্টারিং করে। এটির জন্য আর্কজিআইএস 10 দরকার তবে এটি আরকভিউ স্তরের লাইসেন্সের সাথে কাজ করে। আমি সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করে দেখিনি তবে এর মধ্যে এমন সরঞ্জাম রয়েছে যা কেবলমাত্র একটি আর্কইনফো লাইসেন্স সহ উপলব্ধ। আপনাকে অবশ্যই জিএমই, আর এবং স্ট্যাটকন ইনস্টল করতে হবে। spatialecology.com/gme/kmeans.htm BTW, আর্ক 10.1 clusering kmeans থাকবে। forums.arcgis.com/threads/20288-fuzzy-c-means-cluster- analysis

— ক্লিভিস

Answer 2

এটি সম্পর্কে অনেক উপায় আছে। একটি সোজা দক্ষ একটি সমন্বিত:

1. বৈশিষ্ট্য সারণীতে ক্ষেত্র হিসাবে x এবং y স্থানাঙ্কগুলি গণনা করুন।

2. এই স্থানাঙ্ককে একটি সনাক্তকারী হিসাবে সংহত করুন।

3. এই শনাক্তকারীর উপর সারণি সংক্ষেপে সংখ্যার ক্ষেত্রের যোগফল এবং পাশাপাশি x এবং y উভয়ের প্রথম উদাহরণগুলির অনুরোধ করে ing

4. স্থানাঙ্কগুলির জন্য (x, y) ব্যবহার করে সারাংশ সারণির পয়েন্ট ইভেন্ট ইভেন্ট থিম তৈরি করুন theme

সম্পাদন করা

একটি মন্তব্যে, @ মাই ক্লোন লিখেছেন

পয়েন্টগুলি একে অপরকে একেবারে ওভারল্যাপ করে না (অর্থাত্ Xy স্থানাঙ্কগুলি নিকটবর্তী তবে একে অপরের সমান নয়), তবে আমার কেবল একে অপরের 100 ফুটের মধ্যে পড়া পয়েন্টগুলি একত্রিত করতে হবে।

সাধারণভাবে কোনও অনন্য সমাধান নেই। উদাহরণস্বরূপ, একটি লাইনে তিনটি পয়েন্ট বিবেচনা করুন যেখানে প্রতিটি তার প্রতিবেশী থেকে 75 ফুট দ্বারা পৃথক করা হয়:

*     *     *    
a     b     c

দূরত্ব (ক, গ)> ১০০ থাকা সত্ত্বেও আপনি কি তিনটিই ক্লাস্টার করেন? যদি তা না হয় তবে আপনি কোন সমাধানটি বেছে নেবেন: (ক, খ), (গ) বা (ক), (খ, সি)?

এই জাতীয় ক্ষেত্রে বিভিন্ন উত্তর দেওয়ার জন্য দুটি পন্থা হ'ল:

(i) সমস্ত পয়েন্টগুলি 50 = 100/2 ফুট দ্বারা বাফার করুন, বাফারগুলি একত্রিত করার জন্য অনুরোধ করুন। স্থানগতভাবে বাফারগুলিকে পয়েন্টগুলিতে ফিরে আসুন: এটি প্রতিটি পয়েন্টটি এতে থাকা মার্জ হওয়া বাফারের বৈশিষ্ট্যের সাথে সমাপ্ত হয়। এটি আমার আসল সমাধানে পদক্ষেপের লক্ষ্য (2) অর্জন করে। ঠিক আগের মতোই সেখান থেকে এগিয়ে যান। উদাহরণস্বরূপ এটি এক, খ এবং সি ক্লাস্টার হবে।

(ii) 100 বাই 100 ফুট গ্রিড তৈরি করুন এবং তাদের গ্রিড কোষ দ্বারা পয়েন্টগুলি শনাক্ত করুন। এর জন্য আসলে গ্রিড আঁকার বা এমনকি এর বৈশিষ্ট্যগুলি সংরক্ষণ করার প্রয়োজন হয় না, কারণ যে ঘরে কোষটি (x, y) থাকে তা অর্ডারযুক্ত জোড় (ফ্লোর ((x-x0) / 100), মেঝে ((y-y0 দ্বারা নির্ধারিত হয়) ) / 100)) যেখানে (x0, y0) আপনার পছন্দ মতো কোনও গ্রিড উত্স। ঘরটি সনাক্ত করতে এই স্থানাঙ্কগুলি একত্রিত করুন, আমার মূল সমাধানে আবার পদক্ষেপে (2) পৌঁছে যাবে। আগের মত এগিয়ে চলুন।

স্পষ্টতই পদ্ধতি (ii) 100 পয়েন্টের মধ্যে সমস্ত পয়েন্ট-জোড়কে মোটামুটি একত্রিত করে না, কারণ এটি একে অপরের একসাথে 100 * স্কয়ার্ট (2) = 141 ফুট পর্যন্ত জোড়া একত্রিত করতে সক্ষম। আপনি গ্রিডের আকারটি 100 / স্কয়ার্ট (2) = 71 ফুট কমিয়ে ক্ষতিপূরণ দিতে পারেন, তবে তারপরে 100 ফুটের মধ্যে কিছু জোড় একত্রিত করা হবে না । আপনার বিষ বাছুন।

নোট করুন যে পদ্ধতিতে সমাধানগুলি (ii) গ্রিডের উত্স এবং ব্যবধানের উপর নির্ভর করে। ১০০ ফুট গ্রিড ব্যবহার করে, এটি উত্সের উপর নির্ভর করে either (a, b), (c)} বা {(a), (b, c) yield উত্পাদন করবে। একটি 71 ফুট গ্রিড ব্যবহার করে, এটি মূল নির্বিশেষে সমস্ত তিনটি পয়েন্ট আলাদা রাখবে।

অন্যান্য পদ্ধতি , যা আমি গ্রুপ একসঙ্গে ডেলা পাবেন:

(iii) কাজটি করার জন্য একটি পরিসংখ্যানগত ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া , যেমন কে-মানে বা শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করুন। এটি সম্পর্কে আমাদের বোন সাইটে প্রচুর ব্যবহারিক তথ্য রয়েছে, এসইএস পরিসংখ্যান । সাধারণত পরিসংখ্যান সফটওয়্যার (আইডি, এক্স, ওয়াই) ট্রিপলকে ইনপুট এবং আউটপুট হিসাবে গ্রহণ করে (বা আউটপুটকে বোঝাতে পারে) একটি টেবিলে (আইডি, ক্লাস্টার) ট্রিপল। এই আউটপুট সারণীতে ফিরে আসুন পয়েন্ট অ্যাট্রিবিউট টেবিলের সাথে, আবার আমাদের মূল সমাধানে ধাপে (2) ফিরিয়ে আনা ইত্যাদি

(iv) কিছু জিওস্ট্যাটিকাল সফ্টওয়্যার , যেমন জিএসলিবের মধ্যে বিভিন্ন "ডিক্লাসটারিং" রুটিন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা ভেরোগ্রাফি এবং ক্রিগিংয়ের ডেটা প্রস্তুত করার উদ্দেশ্যে। তাদের আউটপুট সাধারণত জিআইএস সফ্টওয়্যারটিতে ফিরে আমদানি করা যায় এবং একটি বিন্দু স্তর হিসাবে তৈরি করা যায়।

এ পর্যন্ত বর্ণিত পদ্ধতিগুলি আপনাকে যা চলছে তার উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ দেয়, আপনাকে জ্ঞান এবং পেশাগতভাবে (আপনার সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলিকে রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ার না করে) আপনার কাজটি চালিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেয়।

অবশেষে, এটি উল্লেখ করা উচিত

(v) আরকজিআইএসের সাম্প্রতিক কপিগুলিতে ডিক্লাস্টার করার একটি সরঞ্জাম রয়েছে । আমার মনে আছে, এটি কীভাবে কাজ করে তা অস্পষ্ট; কী চলছে তা বের করার জন্য আপনাকে অন্তর্নিহিত কোডটি পড়তে হবে।