v.vol.rstgrass - En ligne dans le Cloud

PROGRAMME:

Nom

v.vol.rst - Interpole les données ponctuelles sur une carte raster 3D à l'aide de spline régularisée avec
algorithme de tension (RST).

MOTS-CLÉS

vecteur, voxel, surface, interpolation, RST

SYNOPSIS

v.vol.rst
v.vol.rst --Aidez-moi
v.vol.rst [-c] contribution=prénom [entrée_croisée=prénom] [wcolonne=prénom] [tension=flotter]
[lisse=flotter] [colonne_lisse=prénom] [où=requête_sql] [écarts=prénom]
[cvdev=prénom] [carte de masque=prénom] [Segmax=entier] [npmin=entier] [npmax=entier]
[administrateur=flotter] [wéchelle=flotter] [échelle z=flotter] [sortie_cross=prénom] [élévation=prénom]
[pente=prénom] [aspect_horizontal=prénom] [aspect_vertical=prénom] [courbure=prénom]
[courbure=prénom] [mcourbure=prénom] [--écraser] [--vous aider] [--verbeux] [--calme]
[--ui]

Drapeaux:
-c
Effectuer une procédure de validation croisée sans interpolation de volume

--écraser
Autoriser les fichiers de sortie à écraser les fichiers existants

--Aidez-moi
Imprimer le récapitulatif d'utilisation

--verbeux
Sortie du module verbeux

--silencieux
Sortie module silencieuse

--interface utilisateur
Forcer le lancement de la boîte de dialogue GUI

Paramètres:
contribution=prénom [obligatoire]
Nom de la carte des points vectoriels 3D en entrée

entrée_croisée=prénom
Nom de la carte raster de surface en entrée pour la coupe

wcolonne=prénom
Nom de la colonne contenant l'attribut w-values ​​à interpoler

tension=flotter
Paramètre de tension
Valeur par défaut: 40.

lisse=flotter
Paramètre de lissage
Valeur par défaut: 0.1

colonne_lisse=prénom
Nom de la colonne avec paramètres de lissage

où=requête_sql
Conditions WHERE de l'instruction SQL sans mot-clé 'where'
Exemple : revenu < 1000 et hab >= 10000

écarts=prénom
Nom de la carte des points vectoriels des écarts de sortie

cvdev=prénom
Nom de la carte des points vectoriels des erreurs de validation croisée en sortie

carte de masque=prénom
Nom de la carte raster en entrée utilisée comme masque

Segmax=entier
Nombre maximum de points dans un segment
Valeur par défaut: 50

npmin=entier
Nombre minimum de points d'approximation dans un segment (>segmax)
Valeur par défaut: 200

npmax=entier
Nombre maximum de points d'approximation dans un segment (>npmin)
Valeur par défaut: 700

administrateur=flotter
Distance minimale entre les points (pour supprimer des points presque identiques)

wéchelle=flotter
Facteur de conversion pour les valeurs w utilisées pour l'interpolation
Valeur par défaut: 1.0

échelle z=flotter
Facteur de conversion pour les valeurs z
Valeur par défaut: 1.0

sortie_cross=prénom
Nom de la carte raster en coupe en sortie

élévation=prénom
Nom de la carte raster 3D d'altitude en sortie

pente=prénom
Nom de la carte raster 3D de l'amplitude du gradient en sortie

aspect_horizontal=prénom
Nom de la carte raster 3D de l'angle horizontal du gradient de sortie

aspect_vertical=prénom
Nom de la carte raster 3D de l'angle vertical du gradient de sortie

courbure=prénom
Nom pour le changement de sortie de la carte raster 3D en dégradé

courbure=prénom
Nom de la carte raster 3D de courbure de Gauss en sortie

mcourbure=prénom
Nom de la carte raster 3D de courbure moyenne en sortie

DESCRIPTION

v.vol.rst interpole les valeurs sur une carte raster tridimensionnelle à partir de données ponctuelles tridimensionnelles
(ex. température, données pluviométriques des stations climatiques, concentrations des trous de forage
etc.) donnés dans un fichier de points vectoriels 3D nommé contribution. La taille de la carte raster 3D en sortie
élévation est donnée par la région 3D actuelle. Parfois, l'utilisateur peut vouloir obtenir une carte 2D
montrant un phénomène modélisé à une surface de section transversale. Dans ce cas, entrée_croisée et
sortie_cross les options doivent être spécifiées, avec la carte raster 2D en sortie sortie_cross
contenant la section transversale du volume interpolé avec une surface définie par
entrée_croisée Carte raster 2D. En option, simultanément à l'interpolation, la géométrie
les paramètres du phénomène interpolé peuvent être calculés (amplitude du gradient,
direction de la pente définie par les angles horizontaux et verticaux), changement de pente,
courbure de Gauss-Kronecker, ou courbure moyenne). Ces paramètres géométriques sont enregistrés en 3D
cartes raster pente, aspect_horizontal, aspect_vertical, courbure, courbure g,
mcourbure, respectivement. Plans aspect_horizontal et aspect_vertical sont en degrés.

Au début, les points de données sont vérifiés pour des positions identiques et des points plus proches de
l'un l'autre que donné administrateur sont enlevés. Paramètres wéchelle et échelle z permettre à l'utilisateur de
remettez à l'échelle les valeurs w et les coordonnées z des données ponctuelles (utile, par exemple, pour la transformation
des altitudes données en pieds en mètres, de sorte que les valeurs appropriées de pente et
les courbures peuvent être calculées). Redimensionnement des coordonnées z (échelle z) est également nécessaire lorsque le
les distances dans le sens vertical sont beaucoup plus petites que les distances horizontales ; si c'est
le cas, la valeur de échelle z doit être choisi de manière à ce que la verticale et l'horizontale
les distances ont à peu près la même amplitude.

La méthode de spline régularisée avec tension est utilisée dans l'interpolation. Les tension
paramètre contrôle la distance sur laquelle chaque point donné influence le résultat
volume (à très haute tension, chaque point n'influence que son proche voisinage et le
le volume passe rapidement à la tendance entre les points). Valeurs plus élevées du paramètre de tension
réduire les dépassements qui peuvent apparaître dans les volumes à changement rapide de pente. Pour bruyant
données, il est possible de définir un paramètre de lissage global, lisse. Avec le lissage
paramètre mis à zéro (lisse=0) le volume résultant passe exactement par les données
points. Lorsque le lissage est utilisé, il est possible de sortir une carte vectorielle écarts
contenant des écarts du volume résultant par rapport aux données données.

L'utilisateur peut définir une carte raster 2D nommée carte de masque, qui servira de masque. Les
l'interpolation est ignorée pour les cellules tridimensionnelles dont la projection bidimensionnelle a un zéro
valeur dans le masque. Des valeurs nulles seront attribuées à ces cellules dans tous les rasters 3D en sortie
Plans.

Si le nombre de points donnés est supérieur à 700, un traitement segmenté est utilisé. Les
région est divisée en segments de "boîte" tridimensionnels, chacun ayant moins de Segmax pointes et
une interpolation est effectuée sur chaque segment de la région. Pour assurer la bonne connexion
de segments, la fonction d'interpolation pour chaque segment est calculée en utilisant les points dans
le segment donné et les points dans son voisinage. Le nombre minimum de points pris
pour l'interpolation est contrôlé par npmin , dont la valeur doit être supérieure à Segmax
et inférieur à 700. Cette limite de 700 a été choisie pour assurer la stabilité numérique et
efficacité de l'algorithme.

SQL soutenez
Le où paramètre, l'interpolation peut être limitée à n'utiliser qu'un sous-ensemble du
vecteurs d'entrée.
# préparation comme dans l'exemple ci-dessus
v.vol.rst elevrand_3d wcol=soilrange evaluation=soilrange zscale=100 where="soilrange > 3"

Cross validation procédure
Parfois, il peut être difficile de déterminer les valeurs appropriées des paramètres d'interpolation.
Dans ce cas, l'utilisateur peut utiliser une procédure de validation croisée utilisant -c drapeau (alias
méthode "jack-knife") pour trouver les paramètres optimaux pour des données données. Dans cette méthode, chaque
point dans le fichier de points d'entrée est temporairement exclu du calcul et
l'erreur d'interpolation pour cet emplacement de point est calculée. Pendant cette procédure aucune sortie
les fichiers de grille peuvent être calculés simultanément. La procédure pour des ensembles de données plus volumineux peut prendre un certain temps.
très longtemps, il peut donc valoir la peine de n'utiliser qu'un échantillon de données représentant l'ensemble
jeu de données.

Exemple (basé on Slovaquie3d base de données):

v.info -c precip3d
g.région n=5530000 s=5275000 w=4186000 e=4631000 res=500 -p
v.vol.rst -c input=precip3d wcolumn=precip zscale=50 segmax=700 cvdev=cvdevmap tension=10
v.db.select cvdevmap
v.univar cvdevmap col=flt1 type=point
Sur la base de ces résultats, les paramètres devront être optimisés. Il est recommandé de
tracer l'erreur CV sous forme de courbe tout en modifiant les paramètres.

La meilleure approche est de commencer par tension, lisse et échelle z avec des pas grossiers, ou pour régler
échelle z à une constante quelque part entre 30-60. Cela aide à trouver des valeurs RMSE minimales tout en
alors des étapes plus fines peuvent être utilisées dans tous les paramètres. La fourchette raisonnable est tension=10...100,
lisse=0.1...1.0, échelle z=10...100.

In v.vol.rst le paramètre de tension est beaucoup plus sensible aux changements que dans v.surf.première,
par conséquent, l'utilisateur doit toujours vérifier le résultat par inspection visuelle. Minimiser le CV fait
pas toujours le meilleur résultat, surtout lorsque la densité des données est insuffisante.
Ensuite, le résultat optimal trouvé par CV est une surface trop lissée.

NOTES

La carte des points vectoriels doit être une carte vectorielle 3D (x, y, z comme géométrie). Le module v.in.db
peut être utilisé pour générer une carte vectorielle 3D à partir d'un tableau contenant des colonnes x,y,z. Également
les données d'entrée doivent être dans un système de coordonnées projetées, tel qu'Universal Transverse
Mercator. Le module ne semble pas prendre en charge les coordonnées géographiques (Lat/Long)
en mai 2009.

v.vol.rst utilise une spline régularisée avec tension pour l'interpolation à partir de données ponctuelles (comme
décrit dans Mitasova et Mitas, 1993). La mise en œuvre a une segmentation améliorée
procédure basée sur Oct-trees qui améliore l'efficacité pour les grands ensembles de données.

Paramètres géométriques - amplitude du gradient (pente), horizontale (aspect_horizontal)
et verticale (aspect_vertical)aspects, changement de pente (courbure), Gauss-Kronecker
(courbure) et les courbures moyennes (mcourbure) sont calculés directement à partir de l'interpolation
fonction de sorte que les relations importantes entre ces paramètres soient préservées. Suite
des informations sur ces paramètres peuvent être trouvées dans Mitasova et al., 1995 ou Thorpe, 1979.

Le programme donne un avertissement lorsque des dépassements importants apparaissent et qu'une tension plus élevée doit être
utilisé. Cependant, avec une tension trop élevée, le volume résultant aura un maximum local dans chaque
point donné et partout ailleurs le volume passe rapidement à la tendance. Avec un lissage
paramètre supérieur à zéro, le volume ne passera pas par les points de données et le
plus le paramètre est élevé, plus le volume sera proche de la tendance. Pour la théorie du lissage
avec des splines voir Talmi et Gilat, 1977 ou Wahba, 1990.

Si une connexion visible de segments apparaît, le programme doit être réexécuté avec une npmin
pour obtenir plus de points du voisinage d'un segment donné.

Si le nombre de points dans une carte vectorielle est inférieur à 400, Segmax devrait être réglé sur 400 donc
cette segmentation n'est pas effectuée lorsqu'elle n'est pas nécessaire.

Le programme donne un avertissement lorsque l'utilisateur veut interpoler en dehors de la "boîte" donnée par
coordonnées minimales et maximales dans la carte vectorielle d'entrée. Pour y remédier, zoomez sur le
zone englobant les points de données vectorielles en entrée.

Pour les grands ensembles de données (des milliers de points de données), il est suggéré de zoomer sur un plus petit
zone représentative et tester si les paramètres choisis (par exemple les valeurs par défaut) sont
approprié.

L'utilisateur doit exécuter g.région avant le programme pour définir la région 3D pour l'interpolation.

EXEMPLES

Exemple de Spearfish (nous simulons d'abord des données de plage de sol 3D) :
g.région -dp
# définir le volume
g.région res=100 tbres=100 res3=100 b=0 t=1500 -ap3
### Première partie : générer des données 3D synthétiques (de véritables données de sol 3D de préférence)
# générer des positions aléatoires à partir de la carte d'altitude (2D)
r.altitude aléatoire.10m vector_output=elevrand n=200
# générer des valeurs synthétiques
v.db.addcolumn elevrand col="x double précision, y double précision"
v.to.db elevrand option=coor col=x,y
v.db.select elevrand
# créer une nouvelle carte 3D
v.in.db elevrand out=elevrand_3d x=xy=yz=clé de valeur=chat
v.info -c elevrand_3d
v.info -t elevrand_3d
# supprime les colonnes 'x', 'y' et 'valeur' ​​(z) désormais superflues
v.db.dropcolumn elevrand_3d col=x
v.db.dropcolumn elevrand_3d col=y
v.db.dropcolumn elevrand_3d col=valeur
# ajouter un attribut pour que les données soient disponibles pour l'interpolation 3D
# (Types de gamme de sols tirés de l'étude des sols de l'USDA)
d.lun wx0
d.rast sols.plage
d.vect elevrand_3d
v.db.addcolumn elevrand_3d col="soilrange integer"
v.what.rast elevrand_3d col=soilrange rast=sols.range
# fix 0 (aucune donnée dans la carte raster) à NULL :
v.db.update elevrand_3d col=soilrange value=NULL where="solrange=0"
v.db.select elevrand_3d
# en option : vérifier les points 3D dans Paraview
v.out.vtk entrée=elevrand_3d sortie=elevrand_3d.vtk type=point dp=2
paraview --data=elevrand_3d.vtk
### Deuxième partie : interpolation 3D à partir de données ponctuelles 3D
# interpoler le volume sur la carte voxel "soilrange"
v.vol.rst input=elevrand_3d wcol=soilrange altitude=soilrange zscale=100
# visualiser I : dans GRASS GIS wxGUI
g.gui
# chargement : carte raster 2D : élévation.10m
# Carte raster 3D : gamme de sols
# visualize II : export vers Paraview
r.mapcalc "bas = 0.0"
r3.out.vtk -s input=soilrange top=elevation.10m bottom=bottom dp=2 output=volume.vtk
paraview --data=volume.vtk

CONNUE QUESTIONS

écarts le fichier est écrit en 2D et les écarts ne sont pas écrits en tant qu'attributs.

Références

Hofierka J., Parajka J., Mitasova H., Mitas L., 2002, Interpolation multivariée de
Précipitations utilisant une cannelure régularisée avec tension. Transactions dans GIS 6, pp. 135-150.

Mitas, L., Mitasova, H., 1999, Interpolation spatiale. Dans : P.Longley, MF Goodchild, DJ
Maguire, DWRhind (Eds.), Systèmes d'information géographique : principes, techniques,
Gestion et applications, Wiley, pp.481-492

Mitas L., Brown WM, Mitasova H., 1997, Rôle de la cartographie dynamique dans les simulations de
processus paysagers basés sur des champs multivariés. Informatique et Géosciences, Vol. 23, non.
4, pp. 437-446 (comprend CD-ROM et WWW : www.elsevier.nl/locate/cgvis)

Mitasova H., Mitas L., Brown WM, DP Gerdes, I. Kosinovsky, Baker, T.1995, Modélisation
Phénomènes spatialement et temporellement distribués : Nouvelles méthodes et outils pour le SIG GRASS.
International Journal of GIS, 9 (4), numéro spécial sur l'intégration des SIG et de l'environnement
modélisation, 433-446.

Mitasova, H., Mitas, L., Brown, B., Kosinovsky, I., Baker, T., Gerdes, D. (1994) :
Interpolation multidimensionnelle et visualisation dans GRASS GIS

Mitasova H. et Mitas L. 1993 : Interpolation par Spline Régularisée avec Tension : I. Théorie
et mise en œuvre, Mathématique Géologie 25, 641-655.

Mitasova H. et Hofierka J. 1993 : Interpolation par Spline Régularisée avec Tension : II.
Application à la modélisation de terrain et à l'analyse de la géométrie de surface, Mathématique Géologie 25
657-667.

Mitasova, H., 1992 : Nouvelles capacités d'interpolation et d'analyse topographique dans GRASS,
GRAScoupures 6, No.2 (été), p.13.

Wahba, G., 1990 : Spline Models for Observational Data, Conférence régionale CNMS-NSF
série en mathématiques appliquées, 59, SIAM, Philadelphie, Pennsylvanie.

Mitas, L., Mitasova H., 1988 : Approche variationnelle générale du problème d'interpolation,
Informatique et Mathématiques avec Applications 16, p. 983

Talmi, A. et Gilat, G., 1977 : Method for Smooth Approximation of Data, Journal of
Physique computationnelle, 23, p.93-123.

Thorpe, JA (1979): Sujets élémentaires en géométrie différentielle. Springer-Verlag, Nouveau
York, p. 6-94.

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