Dokümantasyonunda fonksiyon argümanının sadece 2 sütun kabul spettiğini gördüm . 3 boyutlu çokgenler oluşturmak mümkün değil mi? Bir üçüncü mekansal boyut olarak zaman ekleyerek paketi kullanarak uzamsal-zamansal kriging yapıyorum . Bunu çokgenler ile kriging'i blok olarak engellemek için uzatmak istiyorum. Bunu yapmanın bir yolu var mı?coordsSpatialPolygonsgstatSpatialPointsDataFrame
Yanıtlar:
Olarak sp, SpatialPoints*, SpatialPixels*ve SpatialGrid*(ile *ihmal edilebilir ya da ile ikame DataFrame) OP yaptığı gibi, 2 mekansal boyutta daha fazla destek, ama SpatialPolygons*ve SpatialLines*yok. İle gstat3 D blokları (kullanarak 3 boyutlu blok kriging yapabilir block = c(10,10,10)), ancak OP istediği gibi, dikdörtgen olmayan bloklar için bunu yapamaz. Üçüncü boyut için zamanın yerini almak mükemmel bir şekilde tamam, ancak metrik ST variogramıyla kısıtlısınız.
library(gstat)
vignette("st")variogram modelleri için size daha fazla seçenek sunar, ancak blok ortalama değerlerini tahmin etmek için değil (bu FYI, soruya bir cevap değildir).
Sorunun tek cevabı, 3B koşullu simülasyonlar yapmak ve keyfi 3B (2B çokgen + zaman kapsamı) bloklarınız üzerinde toplama noktası değerleri olacaktır. Sıkıcı ama mümkün; ayrıca sadece 3D yol boyunca, ST vinyetinde açıklanan yol boyunca değil ( krigeSTsimülasyon yapmaz - henüz!).
Sp S4 sınıfı nesnelerin yapısını ve sp nesnelerinin ilgili gstat fonksiyonları ile etkileşimini anlamak için metodolojiniz üzerinde biraz daha fazla araştırma yapmanız ve belgeleri okumalısınız. Sp Vignette'de SpatialPolygons (yalnızca çokgen topolojisi) ve SpatialPolygonDataFrame (özniteliklere sahip çokgenler) nesneleri arasındaki farkın ayrıntılı bir açıklaması vardır.
Açıkladığınız şey Kriging'i engellemek değildir ve zamanı bir öznitelik olarak kullanmak uzamsal-zamansal bir tahmiyle sonuçlanmaz. Tanımladığınız kavramsal yöntem oldukça geçersiz. Çokgenler veya çokgen sentroidleri kullanmak, tekdüze bir rastgele alan, anizotropi ve durağan olmayanlığın Kriging varsayımlarını ihlal eder.
Uzay-zaman paketinin arayüzünü kullanarak uzamsal-zamansal modellerde güzel bir gstat vinyeti . Ayrıca, constrainedKriging paketinin, durağan olmayan bloklar üzerinde durağan olmayan bir fonksiyon ve izotropik zayıf durağan bir variogram kullanarak blok Kriging yapabileceğini de not etmeliyim.
Bununla birlikte, sorunuzu cevaplamak için, bir spatialPointsDataFrame nesnesini doğrudan gstat'ta bir variogram / Kriging modeline aktarabilirsiniz. Bu tür sp nesnesinde, öznitelikler "veri" yuvasında bulunur ve zaten dahili S4 sınıfı yapısı aracılığıyla koordinatlara eklenir.
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")Zaman dördüncü bir boyut, z seviyesi veya yükseklik üçüncü, teneke veya dems veya z seviyeleri gis cinsinden kolu işleyebilir, zaman sürüm veritabanı ile temsil edilebilir. çokgeni bir teneke ile eşleyebilir veya bir dem ile kesişebilir veya az sütununu çokgen şekil noktalarını temsil eden xy sütunlarıyla ilişkilendirebilirsiniz. Belki de sütunlar olarak artırılmış, zaman içinde bir dizi değer ve değer değişikliği içeren bir zaman alanı ekleyebilirsiniz. Elbette ESRI'nin bunun için bir aracı var.