Compararea modelelor spațiale în datele raster este o parte a multor tipuri de analiză spațială. Cu această sarcină, dorim să știm cum diferă aranjarea fizică a observațiilor dintr-un raster de aranjarea fizică a observațiilor dintr-un alt raster.
Această serie de postări pe blog va explica motivația pentru compararea tiparelor spațiale în datele raster, considerentele generale atunci când selectați o metodă de comparare și inventarul de metode pentru compararea tiparelor spațiale în datele raster. În continuare, va arăta cum să utilizați R pentru a compara modele spațiale în date raster continue și categorice. În cele din urmă, se va discuta proprietățile metodelor, aplicabilitatea lor și modul în care pot fi extinse.
Inspecție vizuală
Pentru a ne gândi la acest subiect, să luăm în considerare exemplele datelor Corine Land Cover (CLC) pentru Tartu, Estonia în 2000 și 2018, și pentru Poznan, Polonia în 2018:
Putem începe să comparăm modelele spațiale din aceste rastere doar uitându-ne la ele: acoperirea terenului pentru Tartu în 2000 și 2018 arată similar, dar este diferit pentru Poznan în 2018 (mult mai multe zone urbane, mai puține păduri). O comparație între Tartu în 2000 și 2018 sugerează că zonele urbane s-au extins în zone care anterior erau acoperite în mare parte de terenuri agricole. Inspecția vizuală este un bun punct de plecare, deoarece ochiul uman poate detecta mai multe modele care nu sunt ușor cuantificabile. În același timp, este subiectivă și poate să nu fie potrivită pentru seturi mari de date.
Generalizarea principalelor aspecte de luat în considerare
Alternativ, putem folosi metode cantitative pentru a compara modelele spațiale din aceste rastere. Figura 1 prezintă considerații generale atunci când ne gândim la proprietățile metodelor de comparare a modelelor spațiale în datele raster.
flowchart TB
A(Arbitrary regions) ---|Yes| B(Spatial context)
A ---|No| C(Spatial context)
B ---|Yes| D{{Outcome}}
B ---|No| E{{Outcome}}
C ---|Yes| F{{Outcome}}
C ---|No| G{{Outcome}}
D --> H((Single value))
E --> I((Single value))
F --> J((Single value))
F --> K((Multiple values))
F --> L((Raster))
G --> M((Single value))
G --> N((Multiple values))
G --> O((Raster))
style D stroke:transparent
style E stroke:transparent
style F stroke:transparent
style G stroke:transparent
Figura 1: Generalizarea principalelor aspecte de luat în considerare la compararea tiparelor spațiale în datele raster
Primul aspect principal de luat în considerare atunci când comparăm modele spațiale în datele raster este dacă avem de-a face sau nu cu regiuni arbitrare. Lucrul la regiuni care se suprapun (adică, nearbitrare), de exemplu, CLC în Tartu în 2000 și 2018, permite abordări diferite față de lucrul pe regiuni arbitrare, de exemplu, CLC în Tartu în 2018 și Poznan în 2018. Cu regiuni nearbitrare, fiecare celulă dintr-un raster (sau fiecare celulă dintr-o fereastră în mișcare) poate fi comparată cu o celulă corespunzătoare dintr-un alt raster. Astfel, un rezultat posibil al comparației este un alt raster, care evidențiază unde modelele spațiale sunt similare sau diferite. Acest lucru nu este posibil cu regiuni arbitrare, iar comparația include de obicei modele spațiale ale rasterelor întregi.
Al doilea aspect principal de luat în considerare atunci când se compară modelele spațiale în datele raster este dacă metoda utilizată permite integrarea contextului spațial al analizei. O diferență între valorile a două celule este ușor de calculat și interpretat, dar nu ia în considerare celelalte valori locale. Alternativ, unele metode folosesc contextul spațial al analizei, de exemplu, prin compararea valorilor într-o fereastră în mișcare sau într-o zonă locală.
De asemenea, este de remarcat faptul că compararea modelelor spațiale în datele raster poate duce la diferite tipuri de date. Pentru regiuni suprapuse, rezultatul poate fi o singură valoare, mai multe valori sau un raster, iar pentru regiunile arbitrare, este de obicei o singură valoare (sunt posibile și mai multe valori, dar adesea ca o colecție de rezultate ale unor valori individuale).
Considerațiile de mai sus pot fi aplicate atât datelor raster continue, cât și categorice, dar metodele utilizate pentru compararea tiparelor spațiale în aceste două tipuri de date sunt diferite.
