GRASS manuel okumaları:
v.kernel - Hareketli bir 2D izotropik Gauss çekirdeği kullanarak vektör noktaları verilerinden bir raster yoğunluk haritası oluşturur ...
Tamam, ama sonuçları nasıl yorumlarım? V.kernel'in v.neighbor işlevinden daha gelişmiş olduğunu anlıyorum ama hangi avantajlara sahip olduğundan emin değilim.
Yanıtlar:
Sonuçlar birim alan başına puanları tahmin eder. Bir kontrol olarak, yoğunluk değerlerini bir hücrenin alanı ile çarpmalı ve bu değerleri ızgaraya eklemelisiniz: toplam, orijinal verilerin toplamına eşit olmalıdır. (Bu iki değer genellikle iki nedenden ötürü farklılık gösterir, sınır efektleri ve sayısal tutarsızlık. Sınır etkileri, yoğunluk haritasının verileri haritanın kenarından dağıtabildiği ve bu değerlerin yoğunluk ızgarasından kurtarılamadığı için oluşur. küçük olmak.)
Sınıflarda kullandığım bir görüntü, öğrencilerden çekirdeği bir kum kovası olarak hayal etmelerini ister: kovayı bir noktada yükselterek kumun çökmesine izin verirsiniz. Yavaş hareket, kısa yarım genişlikler için zar zor meydana gelir, ancak büyük bant genişlikleri için geniştir (belki kum daha ıslaktır ;-). Ne olursa olsun, ne kadar gecekondu olursa olsun, her zaman aynı miktarda kum kaldı. Şimdi her noktanın yerine bir kova dökün (veya daha genel olarak, her veri noktasıyla ilişkili x pozitif bir değer varsa , önce kovaya x ile orantılı olarak bir miktar kum koyunve sonra dökümü). Kum çöküyor. Çok sayıda kova bulunan alanlarda birikir. Yoğunluk ızgarası, her ızgara hücresinin ortasındaki kazıklı kumun yüksekliğini verir. Bunu bir hücrenin alanı ile çarpmak, her bir hücreyi işgal eden kum hacmini tahmin eder. Bu hücre hacmini herhangi bir bölge (Sayım bloğu gibi) üzerinde toplamak o bölgedeki toplam kum hacmini tahmin eder, bu da bölgede olduğunu düşündüğünüz toplam miktar x'i temsil eder .
Jeo-Uzamsal Analiz web kitabını gördünüz mü ? Gauss fonksiyonlarını kapsayan nokta yoğunluğu hakkında oldukça ayrıntılı bir bölümleri vardır . Genel olarak bile bunun çok yararlı bir kaynak olduğunu hissediyorum.
İşte bunu düşünmek için aşırı derecede basitleştirilmiş bir yol:
Merkezden yayılan birkaç halkalı bir dart tahtası düşünün. Sonuçtaki her bir konumda, dart tahtasını konumun üzerine koyarak ve vektör noktalarının dart tahtasında nerede olduğunu görerek bir puan hesaplanır. Bundan sonra skor hesaplanır ve raster yapılır.
Bunun nasıl hesaplandığına dair birçok değişken vardır:
- dart tahtasının boyutu (çekirdek)
- dart tahtasının şekli (2D izometrik veya 'x / y'de her yönde aynı', yani düz bir daire)
- dart tahtasının puan atama şekli (Gauss, 'normal' bir dağılımı ima eder, yani nokta merkeze yaklaştıkça daha yüksek puanlar, çan eğrisi şeklinde)
Avantajı, daha geniş ve daha tutarlı bir yarıçapla bilgi alabilen büyük (süreksiz) sıçramalar olmadan çok daha pürüzsüz bir sürüm hesaplamasıdır. Ayrıca kullanılan alanların boyut / şekil farklılıklarından daha az etkilenecektir.
İlçelerde En Yakın Komşuları kullanmayı düşünün: Doğu kıyısında Orta Batı'dan çok daha azdırlar, ancak komşuların sayısı benzerdir ve sınırın geometrisini büyük ölçüde etkilemiştir. Hangisi daha yoğun? Çekirdek yarıçapınız 50 mil ise, göreceli yoğunluklarını daha doğru tanımlayan çok farklı bir cevap alırsınız.