Regroupement de plusieurs couches raster pour créer des sous-régions à l'aide de QGIS?


23

J'essaie de créer n sous-régions à partir d'un polygone basé sur une analyse de cluster d'un tas de couches raster qui se chevauchent (couches physiques, par exemple: profondeur, courants, vagues).

Actuellement, je peux créer une grille régulière sur le polygone, puis extraire les attributs physiques des couches raster physiques (par exemple: Gridspot ou outil équivalent) puis, exécuter une analyse de cluster limitée à n nombre de clusters (dans R ou dans un autre package de statistiques).

Ensuite, je peux identifier chaque groupe de clusters et les retracer dans SIG (QGIS ou ArcMap). J'envisage cependant que certains groupes de clusters seront dispersés (valeurs spatiales aberrantes et non significatives), tandis que d'autres seront regroupés (dignes d'être une sous-région).

Je pouvais ensuite dessiner manuellement des blocs représentatifs pour créer n sous-régions.

Existe-t-il un outil comme ArcMap 10.1 Grouping Analysis qui peut être exécuté dans QGIS? Je ne fais que 10.0.

Y a-t-il des suggestions d'une meilleure façon de faire une analyse de cluster de plusieurs couches raster, pour créer n sous-régions (bio-régions)?


5
Je ne suis pas sûr de comprendre le rôle du polygone. Si vous ne disposez que d'un seul polygone, vous pouvez peut-être simplement découper les rasters en tant que prétraitement, puis exécuter votre analyse de cluster directement sur les rasters? En supposant que vous créerez un raster / tableau multidimensionnel en entrée, vous devriez récupérer un ensemble d'ID de cluster, vous pouvez le visualiser (soit en affichant directement le raster soit en le reconvertissant en une représentation vectorielle).
Roland

2
Peut-être jetez un œil à clusterPy ?
Joseph

1
@Joseph J'ai seulement mis la prime à ce sujet pour essayer d'aider gis.stackexchange.com/questions/176805/… donc si vous pensez que clusterPy vous aidera, assurez-vous d'ajouter une réponse.
PolyGeo

1
@PolyGeo - clusterPy peut aider avec ce message car il analyse principalement les clusters dans les rasters. Mais je ne l'ai pas utilisé moi-même, donc je ne sais pas si cela vous aidera uniquement avec les points de clustering.
Joseph

1
Jetez un œil à cet article - gis.stackexchange.com/questions/159285/…
jbalk

Réponses:


1

Il semble que votre problème soit que les processus d'analyse de cluster tels que k-means dans R ne prennent pas en compte l'information spatiale, donc la sortie est susceptible d'être dispersée (spatialement au moins!). Avez-vous envisagé d'ajouter les valeurs de ligne et de colonne raster en tant que variables supplémentaires, cela rendrait l'algorithme de clustering «conscient» de la configuration spatiale des données?

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.