นี่คือคำสั่ง v.krigegrass ที่สามารถเรียกใช้ในผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีของ OnWorks โดยใช้หนึ่งในเวิร์กสเตชันออนไลน์ฟรีของเรา เช่น Ubuntu Online, Fedora Online, โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ MAC OS
โครงการ:
ชื่อ
ก.กฤษณ์ - ดำเนินการปกติหรือบล็อก kriging สำหรับแผนที่เวกเตอร์
KEYWORDS
เวกเตอร์, การแก้ไข, แรสเตอร์, kriging
เรื่องย่อ
ก.กฤษณ์
ก.กฤษณ์ --ช่วยด้วย
ก.กฤษณ์ อินพุต=พร้อมชื่อ คอลัมน์=พร้อมชื่อ [เอาท์พุต=พร้อมชื่อ] [แพ็คเกจ=เชือก]
[แบบ=เชือก[,เชือก-ปิดกั้น=จำนวนเต็ม] [พิสัย=จำนวนเต็ม] [นักเก็ต=จำนวนเต็ม]
[งัว=จำนวนเต็ม] [เอาท์พุท_var=พร้อมชื่อ-เขียนทับ-ช่วย-ละเอียด-เงียบสงบ]
-ui]
ธง:
--เขียนทับ
อนุญาตให้ไฟล์เอาต์พุตเขียนทับไฟล์ที่มีอยู่
--ช่วยด้วย
พิมพ์สรุปการใช้งาน
--รายละเอียด
เอาต์พุตโมดูล verbose
--เงียบ
เอาต์พุตโมดูลเงียบ
--UI
บังคับให้เปิดใช้กล่องโต้ตอบ GUI
พารามิเตอร์:
อินพุต=พร้อมชื่อ [ที่จำเป็น]
ชื่อของแผนที่เวกเตอร์อินพุต
ชื่อของแผนที่เวกเตอร์จุดที่มีข้อมูลตัวอย่าง
คอลัมน์=พร้อมชื่อ [ที่จำเป็น]
ชื่อของคอลัมน์แอตทริบิวต์ที่มีค่าตัวเลขที่จะสอดแทรก
เอาท์พุต=พร้อมชื่อ
ชื่อแผนที่แรสเตอร์เอาต์พุต
หากละเว้นจะเป็น _kriging
แพ็คเกจ=เชือก
แพ็คเกจ R ที่จะใช้
ตัวเลือก: สถิติ
ค่าเริ่มต้น: สถิติ
แบบ=สตริง[,สตริง-
แบบจำลองวารีโอแกรม
เว้นว่างไว้เพื่อทดสอบทุกรุ่น (ต้องมีการแมปอัตโนมัติ)
ตัวเลือก: หนู ประสบการณ์ เอสพีเอช เกา ยกเว้น เสื่อ, สเต เซอร์ หลิน เบส ปากกา, ต่อ, โฮล เข้าสู่ระบบ ธาร
เอสพีแอล ขา, เอ่อ Int
ปิดกั้น=จำนวนเต็ม
ขนาดบล็อก (บล็อกสี่เหลี่ยม)
ขนาดบล็อก ใช้โดยบล็อก kriging
พิสัย=จำนวนเต็ม
ค่าช่วง
แก้ไขอัตโนมัติหากไม่ได้ตั้งค่า
นักเก็ต=จำนวนเต็ม
ค่านักเก็ต
แก้ไขอัตโนมัติหากไม่ได้ตั้งค่า
งัว=จำนวนเต็ม
ค่าธรณีประตู
แก้ไขอัตโนมัติหากไม่ได้ตั้งค่า
เอาท์พุท_var=พร้อมชื่อ
ชื่อของแมปแรสเตอร์ความแปรปรวนเอาต์พุต
หากละเว้นจะเป็น _kriging.var
DESCRIPTION
ก.กฤษณ์ อนุญาตให้ดำเนินการ Kriging ในสภาพแวดล้อม GRASS GIS โดยใช้ซอฟต์แวร์ R
ทำงานในพื้นหลัง
หมายเหตุ
ก.กฤษณ์ เป็นเพียงส่วนหน้าของ R ตัวเลือกและพารามิเตอร์เหมือนกันที่เสนอโดย
แพคเกจ ออโต้แมป และ สถิติ.
Kriging เช่นเดียวกับวิธีการแก้ไขอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติข้อมูลอินพุตอย่างสมบูรณ์
สนับสนุนให้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเพื่อค้นหาค่าผิดปกติ แนวโน้ม แอนไอโซโทรปี
การแจกแจงที่ไม่สม่ำเสมอและเลือกอัลกอริธึม kriging ที่จะให้มากที่สุด
ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ความรู้ดีๆ ของชุดข้อมูลมีค่ามากกว่าร้อย
พารามิเตอร์หรือฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ ดูหนังสือของ Isaaks และ Srivastava อย่างละเอียดถี่ถ้วนและชัดเจน
แม้จะล้าสมัยไปบ้าง
การอ้างอิง
R ซอฟต์แวร์ >= 2.x
rpy2
Python ผูกกับ R. หมายเหตุ! ไม่รองรับ rpy เวอร์ชัน 1
R แพคเกจ แผนที่อัตโนมัติ, แกสแทต, หญ้า7 และ จีโอส
ออโตแมปเป็นทางเลือก ติดตั้งแพ็คเกจผ่านR
บรรทัดคำสั่ง (หรือ GUI ที่คุณต้องการ):
install.packages("rgeos", dep=T)
install.packages("gstat", dep=T)
install.packages("rgrass7", dep=T)
install.packages("automap", dep=T)
หมายเหตุ : สำหรับ debian GNU / Linux
ติดตั้งการพึ่งพา โปรดทราบ! หลาม-rpy IS ไม่ เหมาะสม.:
aptitude ติดตั้ง R python-rpy2
ในการติดตั้งแพ็คเกจ R ให้ใช้ฟังก์ชั่นของ R ที่แสดงด้านบน (ในฐานะรูทหรือในฐานะผู้ใช้) หรือ
แพ็คเกจ Debian [5] เพิ่มในรายการที่เก็บสำหรับ 32 บิตหรือ 64 บิต (รับ
สายที่เหมาะสม):
หญิงที่เข้าสังคมครั้งแรก http://debian.cran.r-project.org/cran2deb/debian-i386 การทดสอบ/
หญิงที่เข้าสังคมครั้งแรก http://debian.cran.r-project.org/cran2deb/debian-amd64 การทดสอบ/
และรับแพ็คเกจผ่านความถนัด:
aptitude ติดตั้ง r-cran-gstat r-cran-rgrass7
หมายเหตุ : สำหรับ Windows
รวบรวม GRASS GIS โดยทำตามคำแนะนำนี้ คุณสามารถใช้ Linux ในเครื่องเสมือนได้ หรือ
ติดตั้ง Linux ในพาร์ติชันแยกต่างหากของ HD นี้ไม่เจ็บปวดอย่างที่เห็น
มีคำแนะนำมากมายทางอินเทอร์เน็ตที่จะช่วยคุณ
การคำนวณ เวลา ปัญหา
โปรดทราบว่าแม้ว่าจุดข้อมูลอินพุตจำนวนมากและ/หรือความละเอียดของภูมิภาคสูง
ส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ทั้งสองจะทำให้การคำนวณ kriging ช้าลงด้วย
ตัวอย่าง
ตัวอย่าง Kriging ตามแผนที่ระดับความสูง (ชุดข้อมูล Spearfish)
ส่วนหนึ่ง 1: สุ่ม การสุ่มตัวอย่าง ของจุดเวกเตอร์ 2000 จุดจากแผนที่ระดับความสูงที่ทราบ แต่ละจุดจะ
รับค่าระดับความสูงจากแรสเตอร์ระดับความสูงเสมือนว่ามาจากการสำรวจจุด
# ลดความละเอียดสำหรับตัวอย่างนี้
g.region raster=ระดับความสูง -p res=100
v.สุ่มเอาท์พุต=rand2k_elev npoints=2000
v.db.addtable map=rand2k_elev columns="การยกระดับความแม่นยำสองเท่า"
v.what.rast map=rand2k_elev raster=คอลัมน์ระดับความสูง=ระดับความสูง
ส่วนหนึ่ง 2: เอาออก จุด ขาดแคลน การยกระดับ แอตทริบิวต์. จุดสุ่มตัวอย่างที่ชายแดนของ
แผนที่ระดับความสูงไม่ได้รับค่าใด ๆ v.krige ไม่มีการดำเนินการใดที่ต้องการจัดการกับ no
ค่าข้อมูล ดังนั้นผู้ใช้จึงต้องตรวจสอบและตัดสินใจว่าจะทำอย่างไร (ลบจุด, เติม
ด้วยค่าจุดที่ใกล้ที่สุด เติม global/local mean...) ดังต่อไปนี้
บรรทัดของรหัส จุดที่ไม่มีข้อมูลจะถูกลบออกจากแผนที่
v.extract input=rand2k_elev output=rand2k_elev_filt where="elevation not NULL"
ตรวจสอบผลลัพธ์ของบรรทัดก่อนหน้า ("number of NULL attributes" ต้องเป็น 0):
v.univar map=rand2k_elev_filt type=คอลัมน์จุด=ระดับความสูง
ส่วนหนึ่ง 3: บูรณะ DEM ตลอด คริกกิ้ง. วิธีวิ่งที่ง่ายที่สุด ก.กฤษณ์ จาก CLI กำลังใช้
ความพอดีของเส้นกราฟอัตโนมัติ (หมายเหตุ: ต้องใช้แพ็คเกจออโตแมปของ R) ชื่อแผนที่ผลลัพธ์เป็นตัวเลือก
โมดูลจะสร้างการต่อท้าย "_kriging" โดยอัตโนมัติกับชื่อแมปอินพุตและ
ตรวจสอบการเขียนทับ หากระบุ output_var ระบบจะสร้างแมปความแปรปรวนด้วย
ความพอดีของเส้นแวริแกรมอัตโนมัติมีให้โดย automap แพ็คเกจ R แบบจำลอง Variogram ที่ทดสอบโดย
ฟังก์ชันที่เหมาะสมคือ: เลขชี้กำลัง, ทรงกลม, เกาส์เซียน, มาเทิร์น, เอ็มสไตน์
พารามิเตอร์ มีรุ่นให้เลือกหลากหลายจากแพ็คเกจ gstat และสามารถทดสอบได้
บน GUI ผ่านการพล็อต variogram หากระบุรุ่นไว้ใน CLI ให้ระบุธรณีประตูด้วย
ต้องระบุค่านักเก็ตและช่วง มิฉะนั้นจะเกิดข้อผิดพลาดขึ้น (ดูวินาที
ตัวอย่างของ ก.กฤษณ์ สั่งการ).
#ปรับวาริโอแกรมอัตโนมัติ
v.krige อินพุต=rand2k_elev_filt คอลัมน์=ระดับความสูง \
เอาท์พุท=rand2k_elev_kriging output_var=rand2k_elev_kriging_var
#กำหนดรูปแบบ variogram สร้างแผนที่ความแปรปรวนด้วย
v.krige อินพุต=rand2k_elev_filt คอลัมน์=ระดับความสูง \
เอาท์พุท=rand2k_elev_filt_kriging output_var=rand2k_elev_filt_kriging_var \
model=แผ่นธรณีประตู=2500 nugget=0 range=1000
หรือเรียกใช้ wxGUI เพื่อให้พอดีกับ variogram และสำรวจตัวเลือกแบบโต้ตอบ:
ก.กฤษณ์
คำนวณ คำทำนาย ความผิดพลาด:
r.mapcalc "rand2k_elev_kriging_pe = sqrt(rand2k_elev_kriging_var)"
แผนที่ r.univar=ระดับความสูง
r.แผนที่ยูนิวาร์=rand2k_elev_kriging
แผนที่ r.univar=rand2k_elev_kriging_pe
ผลลัพธ์มีข้อผิดพลาดสูง เนื่องจากเทคนิค kriging (ธรรมดาและ block kriging) คือ
ไม่สามารถจัดการชุดข้อมูลที่มีแนวโน้มเหมือนที่ใช้ในตัวอย่างนี้: ระดับความสูงคือ
สูงขึ้นในมุมตะวันตกเฉียงใต้ และล่างบนมุมตะวันออกเฉียงเหนือ สากล kriging สามารถให้
ผลลัพธ์ที่ดีกว่ามากในกรณีเหล่านี้เนื่องจากสามารถจัดการกับแนวโน้มได้ มีอยู่ในแพ็คเกจ R
gstat และจะเป็นส่วนหนึ่งของรุ่น v.krige ในอนาคต
ใช้ v.krigegrass ออนไลน์โดยใช้บริการ onworks.net
