J'analyse un ensemble de données de point postGIS dans QGIS version 2.8.2, environ 200k fonctionnalités au total. Pour calculer les valeurs moyennes pondérées, j'utilise la technique d'interpolation pondérée par la distance inverse. Cependant, je crains que les valeurs "élevées" que je vois dans les sorties soient le résultat d'une poignée de valeurs aberrantes, et non la base d'un modèle spatial significatif.
Existe-t-il un moyen dans le plugin SAGA IDW - ou un autre outil IDW - de définir un nombre minimum de points requis pour que la surface raster calcule les moyennes pondérées, de la même manière qu'il considère un nombre maximum de points?
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Une autre approche que j'ai testée consiste à créer deux rasters pour l'analyse, l'un utilisant IDW pour mapper les valeurs d'attribut, l'autre utilisant l'estimation de densité de noyau pour mapper la densité de points. À l'aide de la calculatrice raster, je définis les cellules du raster KDE en dessous d'un certain seuil de densité à zéro, toutes les autres égales à 1. Ensuite, je multiplie les rasters ensemble afin que toutes les zones en dessous du seuil de densité spécifique soient nulles et supprimées du raster résultant. Est-ce une solution de contournement suffisante?
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David Perlmutter