বিভিন্ন রেজোলিউশনের রাস্টারদের সাথে কথা বলার সময় কি সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন রেজোলিউশনে পুনরায় নমুনা নেওয়া উচিত?


16

আমি বিভিন্ন রেজোলিউশন এবং প্রজেকশন সহ রাস্টার ডেটা স্তরগুলি মোকাবেলার জন্য সেরা অনুশীলনের বিষয়ে সুপারিশ খুঁজছি। আমাকে যে পরামর্শ দেওয়া হয়েছে তা হ'ল যে কোনও বিশ্লেষণ করার আগে সর্বনিম্ন রেজোলিউশনের সাথে স্তরটির পুনরায় নমুনা করা, তবে এটি আমার কাছে নির্ভুলতার বর্জ্যের মতো বলে মনে হচ্ছে এবং কেন এটি করা উচিত তার জন্য আমাকে কখনও কোনও কঠোর ব্যাখ্যা দেওয়া হয়নি।

কখন উচ্চতর রেজোলিউশন গ্রিডের সাথে পুনর্নির্মাণ করা যুক্তিসঙ্গত এবং কম রেজোলিউশনের সাথে পুনরায় মডেল করার তুলনায় এর প্রভাবগুলি কী?

আমি বুঝতে পারি যে এটি সম্ভবত অত্যন্ত পরিস্থিতি নির্ভর। আমি বেশিরভাগই সাধারণ নির্দেশিকা খুঁজছি, তবে এখানে রেফারেন্সের জন্য আমার নির্দিষ্ট দৃশ্যটি রয়েছে:

পরিস্থিতি: আমি বিভিন্ন পরিবেশগত ও আর্থ-সামাজিক স্তরগুলির উপর ভিত্তি করে ভূমি ব্যবহারের পূর্বাভাস হিসাবে একটি স্থানিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই। আমার ভূমি ব্যবহারের মানচিত্রটি ল্যান্ডস্যাট থেকে প্রাপ্ত এবং তাই 30 মিটার রেজোলিউশন। ব্যাখ্যামূলক স্তরগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে এসআরটিএম ডেম (৩ টি চাপ-সেকেন্ড, ~ 90 মি) এবং বায়োক্লিম জলবায়ু স্তর (30 আর্ক-সেকেন্ড, ~ 1 কিলোমিটার)।


1
আপনি দয়া করে রিগ্রেশন মডেল এবং বাস্তবায়ন পদ্ধতি সম্পর্কে আরও তথ্য সরবরাহ করতে পারেন? একটি ভাল নির্মিত, আকর্ষণীয় প্রশ্নের জন্য +1!
হারুন

আমি সময় দুটি পয়েন্টে বন কভার তুলনা করছি এবং আমার প্রতিক্রিয়া হিসাবে বনজ কাটার সম্ভাবনা (বাইনারি) সঙ্গে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করছি। আমি এটি আর তে প্রয়োগ করব
ম্যাট এসএম

উত্তর:


17

আসলে এটি সমস্ত পরিস্থিতি নির্ভর করে না এবং এটি পরিসংখ্যানগত ত্রুটি সম্পর্কিত।

যে কোনও সময় আপনি উচ্চতর রেজোলিউশনে পুনরায় নমুনা নিলে আপনি মিথ্যা নির্ভুলতার পরিচয় দিচ্ছেন। কেবল পুরো সংখ্যায় পায়ে পরিমাপ করা ডেটার একটি সেট বিবেচনা করুন। যে কোনও প্রদত্ত পয়েন্টটি তার আসল অবস্থান থেকে +/- 0.5 ফুট হতে পারে। আপনি যদি নিকটতম দশমীতে পুনরায় নমুনা পান তবে আপনি এখন বলছেন যে কোনও প্রদত্ত সংখ্যা তার আসল অবস্থান থেকে +/- 0.1 এর বেশি নয়। তবুও আপনি জানেন যে আপনার আসল পরিমাপগুলি এতটা সঠিক ছিল না এবং আপনি এখন ত্রুটির ব্যবধানে কাজ করছেন। তবে আপনি যদি অন্য পথে যান এবং নিম্ন রেজোলিউশনে পুনরায় নমুনা পান তবে আপনি জানেন যে কোনও নির্দিষ্ট পয়েন্টের মান অবশ্যই সঠিক কারণ এটি বৃহত্তর নমুনার ত্রুটির মার্জিনের মধ্যে রয়েছে।

পরিসংখ্যানের গণিতের বাইরে, এটির প্রথম যে বিষয়টি মনে আসে তা হ'ল ভূমি সমীক্ষা। পুরানো জরিপগুলি কেবলমাত্র নিকটস্থতা অর্ধ মিনিট এবং দশ ফুটের দশমিতে দূরত্ব নির্দিষ্ট করে। এই পরিমাপের সাহায্যে সীমানা পেরোতে যাওয়ার ফলে প্রায়শই একটি বিস্মরণ ঘটে (প্রারম্ভ পয়েন্ট এবং শেষের পয়েন্ট একই হওয়া উচিত তবে তা নয়) পায়ে পরিমাপ করা হয়। আধুনিক সমীক্ষাগুলি কমপক্ষে নিকটতম দ্বিতীয় এবং এক ফুটের পিছনে যায়। উত্পন্ন মান (যেমন অনেকের ক্ষেত্রের ক্ষেত্র) যথার্থতার পার্থক্যের দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হতে পারে। উদ্ভূত মান নিজেও অতিরিক্ত পরিমাণে সুনির্দিষ্ট হিসাবে দেওয়া যেতে পারে।

আপনার বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, আপনি যদি উচ্চতর রেজোলিউশনে পুনরায় নমুনা পান তবে আপনার ফলাফলগুলি তার উপর ভিত্তি করে থাকা ডেটার চেয়ে অনেক বড় নির্ভুলতা বোঝাবে। 90 মিটারে আপনার এসআরটিএম বিবেচনা করুন। তারা যে পদ্ধতিতে উচ্চতা (গড় / সর্বোচ্চ / গড় ফেরত) পরিমাপ করে তার ক্ষুদ্রতম ইউনিট (পিক্সেল) যা তার প্রতিবেশীদের থেকে পৃথক করা যায় 90 মিমি। আপনি যদি এটি 30 মিটার পুনরায় নমুনা করেন তবে হয়:

  • আপনি অনুমান করেছেন যে ফলস্বরূপ সমস্ত পিক্সেলগুলির মধ্যে নয়টি একই উচ্চতা যখন সত্য হতে পারে কেবলমাত্র একটি - কেন্দ্র, বা উপরের বাম - (বা কিছুই নয়!)
  • আপনি পিক্সেল মধ্যে বিভক্ত, উদ্ভূত মান আগে উপস্থিত না করে তৈরি

সুতরাং উভয় ক্ষেত্রেই আপনি মিথ্যা নির্ভুলতার পরিচয় দেন কারণ আপনার নতুন সাবমেলগুলি আসলে পরিমাপ করা হয়নি।

সম্পর্কিত প্রশ্ন: ভূমি উপযুক্ততার মডেলিংয়ের জন্য কোন অনুশীলনগুলি পাওয়া যায়?


এটি অবশ্যই পয়েন্ট ডেটা ধারণ করে। তবে আমি অবাক হয়েছি যে এটি রাস্টার ডেটার পক্ষে আলাদা যা স্থির পরিমাণে পরিবর্তিত স্থানিক পরিমাণের গড় যেখানে পরিমাপের পরিমাণ এবং পরিমাপের পরিমাণের যথার্থতা রয়েছে verages এছাড়াও, বিভিন্ন পরিমাণে স্থানিক প্রকরণের বিভিন্ন স্তর রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, উচ্চতর ডেটাগুলিকে পুনর্নির্মাণের জন্য উচ্চতর রেজোলিউশনের জন্য পার্বত্য অঞ্চলে প্রিরিগুলির চেয়ে বেশি ত্রুটি প্রবর্তন করতে হবে।
ম্যাট এস এম

@ ম্যাটএসএম এটি সমস্ত স্থানিক তথ্য সত্য এবং মাপা পরিমাণের পরিসংখ্যানগত ত্রুটি দ্বারা মিশ্রিত। 90 মিটারে আপনার এসআরটিএম বিবেচনা করুন। তারা যে পদ্ধতিতে উচ্চতা (গড় / সর্বোচ্চ / গড় ফেরত) পরিমাপ করে তার ক্ষুদ্রতম ইউনিট (পিক্সেল) যা তার প্রতিবেশীদের থেকে পৃথক করা যায় 90 মিমি। আপনি যদি এটির 30 মিটার পুনরায় নমুনা দেখান, আপনি এখন বলছেন যে 9 টি ফলাফলের পিক্সেল একই রকমের উচ্চতা যখন সত্য সত্যই কেবল একটি (বা কোনও নয়!) হয় - কেন্দ্র, বা উপরের বামে। অথবা আপনি পিক্সেলগুলির মধ্যে বিভক্ত হন, মানগুলি আগে উপস্থিত না করে তৈরি করেন, এভাবে মিথ্যা যথার্থতা। এবং হ্যাঁ, মান পরিসীমা সম্ভাব্য ত্রুটির জন্য কাজ করে।
ক্রিস ডব্লিউ

পার্শ্ব দ্রষ্টব্য যেমন নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে নিদর্শনটি স্পষ্টভাবে সীমাবদ্ধ রয়েছে সুনির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে বিভক্ত করা সম্ভব - এক, অ-ভৌগলিক, বৈশিষ্ট্য যা মনে আসে তবে আপনি কী দেখছেন তা আপনার জানতে হবে আমি এমন কয়েকটি ক্ষেত্রে স্মরণ করলাম যেখানে নম্বর প্লেট পুনর্গঠন ব্যর্থ হয়েছিল কারণ প্রশ্নে থাকা প্লেটটি আরবীয়ের মতো একটি ইউরোপীয় স্ক্রিপ্টে ছিল।
স্টিভ বার্নস

আর্ক ভিত্তিক রেজোলিউশন সহ রেস্টারদের সম্পর্কে কী তাদের গ্রিড কোষগুলি নেই যা বিভিন্ন অঞ্চলে বিভিন্ন দিক / দিক-অনুপাত হতে পারে?
সিএমসিডিগ্রাগনকাই

@ সিএমসিডিগ্রাগনকাই আমি কীভাবে এটি সমাধান করব তা নিশ্চিত নই কারণ আপনি ডেটা উপস্থাপনায় বনাম ফর্ম্যাট এবং সিস্টেম / প্রজেকশন সমন্বয় করতে চলেছেন। হ্যাঁ, কোনও রাস্টারে ভৌগলিক অঞ্চলটি বর্গক্ষেত্রের (বা অন্যান্য দিক অনুপাত) পিক্সেলের মতো অভিন্ন নয়। অনেকগুলি স্যাটেলাইট স্পেস আপনাকে এটি বলবে (পিক্সেলটি নাদিরের উপর x এবং সোয়াথ প্রান্তে y)। তবে পুনরায় মডেলিংয়ের সমস্যাগুলি এখনও প্রযোজ্য - যদি কিছু হয় তবে এটি কেবল সমস্যাটিকে মিশ্রিত করে। (এবং বিলম্বের জন্য দুঃখিত, আমি কিছু সময় এসই তে ছিলাম না))
ক্রিস ডব্লু
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.