কিউজিআইএস ব্যবহার করে উপ-অঞ্চল তৈরি করতে একাধিক রাস্টার স্তরগুলির ক্লাস্টারিং?


23

আমি বহুচ্ছন্ন রাস্টার স্তরগুলির একটি গুচ্ছ বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে বহুভুজ থেকে এন উপ-অঞ্চল তৈরি করার চেষ্টা করছি (শারীরিক স্তরগুলি, যেমন: গভীরতা, স্রোত, তরঙ্গ)।

বর্তমানে, বহুভুজ জুড়ে আমি একটি নিয়মিত গ্রিড তৈরি করতে পারি, তারপরে শারীরিক রাস্টার স্তরগুলি (যেমন: গ্রিডস্পট বা সমতুল্য সরঞ্জাম) থেকে শারীরিক বৈশিষ্ট্যগুলি বের করতে পারি, তারপরে এন ক্লাস্টারের সংখ্যা (আর বা অন্যান্য পরিসংখ্যান প্যাকেজে) সীমাবদ্ধ একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ চালান run

তারপরে, আমি প্রতিটি ক্লাস্টার-গোষ্ঠী সনাক্ত করতে পারি এবং তাদের জিআইএস (কিউজিআইএস বা আর্কম্যাপ) এ প্লট করতে পারি। তবে আমি অনুমান করি যে কয়েকটি গুচ্ছ-গোষ্ঠী ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকবে (স্থানিক বহিরাগত এবং অর্থবহ নয়), আবার কিছু বিচ্ছিন্ন হবে (উপ-অঞ্চল হওয়ার যোগ্য)।

এরপরে আমি এন উপ-অঞ্চল তৈরি করতে ম্যানুয়ালি প্রতিনিধি ক্লাম্পের চারপাশে আঁকতে পারি ।

আর্কম্যাপ 10.1 গ্রুপিং অ্যানালাইসিসের মতো কি এমন কোনও সরঞ্জাম রয়েছে যা কিউআইজিএসে চালানো যেতে পারে? আমি কেবল 10.0 চালাচ্ছি।

এন-উপ-অঞ্চল (জৈব অঞ্চল) তৈরি করার জন্য একাধিক রাস্টার স্তরগুলির ক্লাস্টার বিশ্লেষণ করার আরও ভাল পদ্ধতির কোনও পরামর্শ আছে কি?


5
নিশ্চিত নয় যে আমি বহুভুজের ভূমিকাটি বুঝতে পারি। আপনার যদি কেবল একটি একক বহুভুজ থাকে, সম্ভবত আপনি কেবল প্রাক-প্রক্রিয়া হিসাবে রাস্টারদের ক্লিপ করতে পারেন এবং তারপরে আপনার ক্লাস্টার বিশ্লেষণ সরাসরি রাস্টারগুলিতে চালাতে পারেন? আপনি ইনপুট হিসাবে একটি বহুমাত্রিক রাস্টার / অ্যারে তৈরি করবেন বলে মনে করে, আপনাকে ক্লাস্টার আইডির একটি সেট ফিরে পাওয়া উচিত, আপনি এটি কল্পনা করতে পারবেন (হয় সরাসরি রাস্টার প্রদর্শিত বা ভেক্টর উপস্থাপনায় ফিরে রূপান্তর করে)।
রোল্যান্ড


1
@ জোসেফ আমি gis.stackexchange.com/questions/176805/… সাহায্য করার চেষ্টা করার জন্য এটি কেবল অনুগ্রহ করে রেখেছি তাই যদি আপনি ভাবেন যে ক্লাস্টারপাই সাহায্য করবে তবে একটি উত্তর যুক্ত করতে ভুলবেন না।
পলিজিও

1
@ পলিজিও - ক্লাস্টারপি এই পোস্টটিতে সহায়তা করতে পারে কারণ এটি মূলত রাস্টারদের ক্লাস্টারদের বিশ্লেষণ করে। তবে আমি নিজে এটি ব্যবহার করি নি তাই নিশ্চিত না এটি কেবল ক্লাস্টারিং পয়েন্টগুলিতে সহায়তা করবে কিনা।
জোসেফ

1
এই পোস্টটি দেখুন - gis.stackexchange.com
প্রশ্নগুলি

উত্তর:


1

দেখে মনে হচ্ছে আপনার সমস্যাটি হ'ল ক্লাস্টার বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া যেমন আর-এর কে-মেনস স্থানিক তথ্য বিবেচনা করে না, ফলে আউটপুট ছড়িয়ে ছিটিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (অন্ততপক্ষে অন্তত!)। আপনি কি অতিরিক্ত ভেরিয়েবল হিসাবে রাস্টার সারি এবং কলাম মানগুলি যুক্ত করার কথা বিবেচনা করেছেন, এটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমকে ডেটার স্থানিক কনফিগারেশন সম্পর্কে 'সচেতন' করবে?

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.