Konumsal istatistik araçları: Raster veriler üzerinde kümeleme analizi

Görünüşe göre basit bir sorunum var, ama kullanmak için net bir yöntem bulamıyorum.

Ben CIESIN Dünya veri kümesi Izgaralı Nüfus kullanarak, vektör dışbükey çokgenler ile "kentsel alanlar" sınırlamak için görev

Bu veri kümesi, bir raster dosyası olarak tüm dünyada nüfus yoğunluğu değerleri sağlar. Sorun, daha önce tahmin ettiğiniz gibi, yoğunluk değerlerinin çok değişmesi ve "kentsel" tanımının oldukça göreceli olmasıdır.

Klasik bir yaklaşım kullanmaya çalıştım ve eğimleri yoğunluk değerleri rakım gibi hesapladım, ancak eğim değerleri de çok farklı ve mekansal olarak karmaşık, karmaşıktı.

ArcGIS ve GeoDa ile mekansal kümeleme algoritmalarını, LISA araçlarını (Mekansal Birliğin Yerel Göstergeleri) inceledim, ancak çok özel araçlar arasında oldukça kayboldum. Bazı yöntemler sadece vektör şekilleri üzerinde çalışmaktadır, bu nedenle yeniden sınıflandırma ve vektörleştirme gereklidir (uzun hesaplama).

Kullanılacak yöntem ve araç grubunu hassaslaştırmama yardımcı olabilir misiniz? Teşekkürler !

MSc için bu konuda biraz çalıştım http://ian01.geog.psu.edu/papers/mscthesis.pdf - temelde gradyan değişiklikleri üzerinde çalıştım ama tartışma size bu konuda yardımcı olabilir.

Nüfus yoğunluğu açısından, bir "kentsel alan" genellikle sadece birkaç aksiyomatik kriteri karşılamalıdır :

1. Sınırı, içindeki maksimum yoğunluğa kıyasla (nispeten) yüksek yoğunluklu noktaları içermemelidir.

2. Basit bir şekilde bağlanmalıdır ("delik" yok).

3. Ortalama nüfus yoğunluğu, önceden belirlenmiş bir eşiği aşmalıdır.

Aksiyom (1) en doğal olanıdır: eğer bir sınır noktası yüksek bir yoğunluğa sahip olsaydı, sınırı o bölgeyi kentsel alana dahil etmek için dışarı doğru hareket ettirirdik. "Göreceli" nin, onda biri veya yüzde biri ya da her neyse , maksimumun bir oranı anlamına geldiğini belirtmek isterim . Axiom (2) , şehirlerde doğal olarak meydana gelen parkları ve diğer düşük yoğunluklu bölgeleri hariç tutar. Bir eşik değerine bağlı olduğu için biraz keyfi olduğu aksiyom (3) , küçük kompakt köyleri ortadan kaldırır.

Aslında, en az bir başka keyfilik unsuru vardır: nüfus yoğunluğunun herhangi bir ızgaralı haritası, yerel mahalleler üzerindeki nüfusu dolaylı olarak ortalar (bazı durumlarda bir hücreye eşit ve çekirdek yoğunluğu tahminleri için bir çekirdek yarıçapına eşit). Bu örtük mahalle boyutunu (ilk yoğunluk araçlarını veya orijinal yoğunluk haritası üzerinde diğer çekirdek düzeltmelerini kullanarak değiştirilebilen), bu popülasyon eşiğini ve aksiyom 1'deki "nispeten yüksek" hissini kontrol eden kullanıcı tarafından ayarlanabilir parametreler olarak kabul edelim . sonuç.

Bu aksiyomlar doğal olarak oldukça basit bir algoritmaya yol açar : biri yerel maksimumu bulmalı, aksiyomu (1) karşılayan bir sınır bulunana kadar mahallelerine bakmalı (1), aksiyomu (2) tatmin etmek için herhangi bir delik doldurmalı ve sonra tüm bu aday alanları taramalıdır. (3) 'e göre. Bu aşağıdaki gibi yapılır:

1. İsteğe bağlı olarak yoğunluk haritasını düzeltin.

2. Yoğunluk ile ilgili bir haritada "dolgu" algoritması gerçekleştirin (aşağıya bakınız).

3. Bölge Sonucu gruplandırın.

4. RegionGrouped çokgenlerindeki delikleri kaldırın.

5. Doldurulmuş çokgenler üzerinde nüfus yoğunluğunun bölgesel toplamlarını gerçekleştirin.

6. Popülasyon (yoğunluk) eşiğinin altında toplamları (veya ortalama yoğunlukları) olan çokgenleri ortadan kaldırın.

Geriye kalan çözüm.

Adım (1) hakkında biraz daha söyleyeyim ki bu anahtar. Bir doldurma algoritması "lavaboları" tanımlar ve yüksekliklerinin üzerinde sabit bir miktarda "doldurur". Bu tam olarak Axiom (1) sağlanan yapmamızı istediği şeyleri (a) yapabiliriz "lavabo" "Yerel maksimum" ve (b) make rol oynayabilir "Yukarıdaki sabit miktar" "sabit rolü fraksiyonu arasında. " Bunu yapmanın yolu , yoğunluğun negatif logaritmasını doldurmaktıryoğunluğun kendisinden ziyade. (Günlükleri almadan önce yoğunluğa - örneğin kilometrekare başına yaklaşık 0.1 kişi - küçük bir sabit ekleyin, böylece sıfır içeren hücreler sorun yaratmaz.) Negatif kütle yoğunluğundaki "göller" adayı tanımlar kentsel alanlar. Hala oynayabileceğiniz üç bağımsız parametreniz var (0, 1 ve 5. adımlara girerek); Bunları ayarlamak, "kentsel alan" ile gerçekten ne demek istediğiniz hakkında biraz düşünmeyi ve bazı deneyleri gerektirecektir.