Aceasta este a șasea parte a unei serii de postări pe blog despre compararea tiparelor spațiale în datele raster. Mai multe informații despre întreaga serie pot fi găsite în prima parte.
Seria de postări pe blog despre compararea modelelor spațiale în datele raster a acoperit o varietate de metode de comparare a modelelor spațiale în datele raster, cu accent pe (a) compararea a două rastere simultan și (b) utilizarea R pentru analiză.
Prima postare a enumerat posibilele motivații pentru o astfel de comparație și apoi a descris considerațiile generale atunci când selectați o metodă de comparare a modelelor spațiale în datele raster. Acestea includ dacă metoda funcționează pentru regiuni arbitrare (sau doar pentru regiuni suprapuse), dacă metoda permite integrarea contextului spațial al analizei și tipul de date pe care le produce metoda (valoare unică, valori multiple sau un raster) . În continuare, a oferit un inventar de metode de comparare a datelor raster continue și categorice adaptate de la Nowosad (2024).
Următoarele patru postări de blog au avut un accent mai aplicat – au arătat cum să utilizați R pentru a compara tiparele spațiale:
Implementarea metodelor
Ceea ce este important de reținut este că nu toate metodele sunt implementate în R și, prin urmare, metodele prezentate în postările de blog sunt un subset al tuturor metodelor posibile pentru compararea tiparelor spațiale în datele raster. Aceasta include indicele de similitudine structurală complex Wavelet (Sampat și colab. 2009) sau indicele Fuzzy Kappa (Hagen-Zanker 2009).1
Mai mult, deși compararea modelelor spațiale este un concept general, pot exista unele metode dezvoltate pentru domenii specifice care nu sunt acoperite în postările de blog. Vă rog să-mi spuneți dacă știți despre astfel de metode!
Discuţie
Postarea introductivă pe blog a rezumat multe aspecte ale comparării tiparelor spațiale în datele raster, inclusiv tipul rasterelor (continue sau categorice), aplicabilitatea metodei pentru regiuni arbitrare, integrarea contextului spațial al analizei și tipul de raster. datele produse prin metoda.
În continuare, exemplele prezentate de utilizare a lui R pentru compararea modelelor spațiale în datele raster evidențiază câteva considerații suplimentare.
În primul rând, o abordare generală pentru compararea rasterelor este calcularea diferenței dintre ele sau derivatele lor (de exemplu, o metrică într-o fereastră în mișcare). Întrebarea aici este dacă o astfel de diferență ar trebui calculată doar scăzând un raster din altul sau calculând diferența absolută. Primul evidențiază de obicei direcția schimbării, în timp ce al doilea evidențiază amploarea schimbării indiferent de direcție. O întrebare suplimentară legată este despre cum să interpretăm rezultatele unei astfel de comparații – putem înțelege cu ușurință creșterea temperaturii cu 5 grade, dar cum putem interpreta creșterea NDVI cu 0,1?
În al doilea rând, unele metode sunt sensibile la intervalele de valori din rastere și, prin urmare, este esențial să scalați datele înainte de comparație. Omiterea acestui pas poate duce la rezultate incorecte, deoarece metoda poate fi mai sensibilă la intervalul de valori decât la modelul spațial al datelor.
În al treilea rând, un alt mod de a privi metodele de comparare este luarea în considerare a întrebărilor (aspectelor) specifice la care răspund. Unele dintre metode sunt concentrate pe caracteristicile specifice ale modelelor spațiale (de exemplu, rugozitatea, diversitatea etc.), iar unele sunt interesate să încapsuleze proprietățile generale ale modelelor spațiale. Astfel, alegerea metodei ar trebui să depindă de întrebarea specifică la care dorim să răspundem.
În al patrulea rând, subiectul care nu a fost tratat în postările de pe blog este preprocesarea rasterelor înainte de comparație. Aceasta poate include reclasificarea valorilor sau tăierea rasterelor într-o oarecare măsură. Preprocesarea poate fi crucială pentru comparație, deoarece poate afecta semnificativ rezultatele analizei. Aceste decizii ar trebui luate pe baza întrebării specifice la care dorim să răspundem.
În al cincilea rând, postările de pe blog au arătat câteva atribute tehnice ale metodelor și implementărilor lor în R. Ele au o scalabilitate diferită – unele pot fi aplicate rapid la raster-uri mari, în timp ce unele pot fi costisitoare din punct de vedere computațional. Mai mult, metodele necesită niveluri diferite de abilități R – unele dintre ele pot fi aplicate cu doar câteva linii de cod, în timp ce unele pot necesita mai multă familiaritate cu R și metodele numerice.
Aplicații
Există o varietate de motive pentru a compara tiparele spațiale în datele raster, așa cum sunt enumerate în prima postare de blog (de la Long și Robertson (2018)):
- Pentru a studia schimbarea
- Pentru a studia asemănarea
- Pentru a studia asocierea
- Pentru evaluarea modelelor spațiale
Motivele de mai sus pot fi extinse în funcție de întrebarea specifică la care dorim să răspundem și de câte raster-uri dorim să comparăm.
În general, ne putem gândi la compararea tiparelor spațiale din datele raster ca fiind unu-la-unu, unu-la-mulți sau mulți-la-mulți. Întreaga serie de postări pe blog s-a concentrat pe compararea a două rastere, dar multe metode de comparare a două rastere pot fi extinse la compararea mai multor rastere (unu-la-mai multe sau multe-la-mai multe).
Analiza unu-la-mulți compară modelul spațial al unui raster cu modelul spațial al mai multor raster. De exemplu, putem lua un raster de referință al unei anumite variabile și îl putem compara cu mai multe rastere ale aceleiași variabile din diferiți ani, regiuni etc. Astfel, ne permite să găsim rasterul care este cel mai asemănător cu rasterul de referință.
Analiza multi-la-mulți se concentrează pe compararea modelelor spațiale ale rasterelor multiple. Cel mai elementar mod de a gândi despre aceasta este o modalitate de grupare a rasterelor pe baza modelelor lor spațiale. Scopul nostru poate fi să grupăm zone cu modele spațiale similare și, astfel, să îmbinam zonele celor mai asemănătoare raster între ele.
Extensii și comparații multidimensionale
Multe dintre metodele prezentate pot fi extinse pentru a compara date multidimensionale, de exemplu, două serii temporale raster. Acest lucru, în general, poate necesita una dintre abordările:
- Tratarea fiecărui strat ca un raster separat și compararea straturilor corespunzătoare utilizând metodele descrise mai sus (o comparație în perechi)
- Comprimarea datelor într-o singură dimensiune (de exemplu, un strat raster) și apoi compararea acestor date comprimate
- Creați semnături temporale sau spațio-temporale și comparați-le folosind o măsură de disimilare
Privind înainte
Această serie de postări pe blog a explorat diverse abordări pentru compararea tiparelor spațiale în datele raster, de la concepte fundamentale la implementări practice în R. Fie că studiezi schimbările de mediu, validezi modele spațiale sau analizezi modele de utilizare a terenului, sper că această serie ți-a oferit cu instrumente practice și considerații pentru munca dvs. de analiză spațială. Ca întotdeauna, aștept feedback și sugestii pentru îmbunătățiri sau extinderi ale acestor metode. De asemenea, pot lua în considerare să scriu o serie de continuare pe acest subiect, așa că vă rog să-mi spuneți dacă aveți întrebări sau probleme specifice pe care doriți să le vedeți tratate în postările viitoare.
Referințe
Hagen-Zanker, Alex. 2009. „O statistică Fuzzy Kappa îmbunătățită care ține cont de autocorelarea spațială.” Jurnalul Internațional de Știința Informației Geografice 23 (1): 61–73. https://doi.org/10.1080/13658810802570317.
Long, Jed și Colin Robertson. 2018. „Compararea tiparelor spațiale.” Busolă Geografică 12 (2): e12356. https://doi.org/10.1111/gec3.12356.
Nowosad, Jakub. 2024. „Compararea modelelor spațiale în datele raster folosind r.” Arhivele Internaționale de Fotogrammetrie, Teledetecție și Științe Informaționale Spațiale XLVIII-4/W12-2024 (iunie): 127–33. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w12-2024-127-2024.
Sampat, MP, Zhou Wang, S. Gupta, AC Bovik și MK Markey. 2009. „Complex Similitudinea structurală Wavelet: Un nou indice de similitudine a imaginilor.” Tranzacții IEEE privind procesarea imaginilor 18 (11): 2385–2401. https://doi.org/10.1109/TIP.2009.2025923.
Reutilizați
Citare
citat BibTeX:
@online{nowosad2024,
author = {Nowosad, Jakub},
title = {Understanding and Extending the Methods of Comparing Spatial
Patterns in Raster Data},
date = {2024-11-17},
url = {https://jakubnowosad.com/posts/2024-11-17-spatcomp-bp6/},
langid = {en}
}
Pentru atribuire, vă rugăm să citați această lucrare ca:
Nowosad, Jakub. 2024. „Înțelegerea și extinderea metodelor de comparare a modelelor spațiale în datele raster.” 17 noiembrie 2024. https://jakubnowosad.com/posts/2024-11-17-spatcomp-bp6/.
