Questions tagged «analysis»

从一个或多个GIS功能和数据的相关集合中提取地理，统计，几何或科学信息的过程。

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六角形采样多边形有什么好处？
我一直在寻找有用的方法来将研究区域（通常以栅格数据集的形式）采样或划分为较小的单元。最近，我阅读了ESRI博客文章，内容涉及用于创建采样六边形的新工具。尽管六边形是吸引眼球的东西，但我首先想到的是，六边形比例如可以实现相同目标的渔网网格更复杂，并且包含更多的顶点。在研究区域采样或分割栅格数据集时，使用六角形栅格而不是矩形栅格有什么好处？
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使用GIS工具解决非地理问题
许多其他领域存在视觉/“空间”问题，可以使用GIS工具来解决。我知道我已经使用GIS工具来完成奇怪的非地理任务，并且想知道这会发生多少，以及是否有人在此方面有很好的例子。 我感兴趣的一种例子： 使用地理信息技术量化海洋叠层岩沉积颗粒内的内孔钻探过程的空间结构 [PDF] 总结方法： 用显微镜拍摄了Stromatolite（一种岩石）的岩屑图像。这些图像被导出为BMP，然后用Erdas Imagine进行监督分类。将分类导出到ArcView 3.x中，进行清理并将合适的分类转换为多边形。然后他们做了一些空间选择和一些密度映射。 论文中的数字： 如您所见，我正在寻找使用非地理数据但仍然具有空间元素的问题。GIS方面可以是任何东西：制图，可视化，分析等。 科学论文/研究特别感兴趣，但不是强制性的。
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在确定大风火山口作为好奇号漫游车的着陆点时使用了哪些GIS分析技术？
在确定大风坑作为好奇号漫游车的着陆点时使用了哪些特定的GIS分析？ 我假设使用了诸如坡度，海拔，崎度等因素以及寻找水的潜力（决定这一点的因素）。 我正在寻找期刊文章（如果有的话）或一些技术文档，这些文档概述了在其他潜在着陆点上选择大风陨石坑的过程。 这只是出于我自己的好奇心（双关语）。
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热图算法可视化点多样性
谁能建议一种算法来生成用于可视化点多样性的热图？一个示例应用将用于绘制物种多样性高的区域。对于某些物种，每棵植物都被绘制了地图，导致点数很高，但是就区域多样性而言却意义不大。其他地区确实具有高度的多样性。 考虑以下输入数据： x y cat 0.8 8.1 B 1.1 8.9 A 1.6 7.7 C 2.2 8.2 D 7.5 0.9 A 7.5 1.2 A 8.1 1.5 A 8.7 0.3 A 1.9 2.1 B 4.5 7.0 C 3.8 4.0 D 6.6 4.8 A 6.2 2.4 B 2.2 9.1 B 1.7 4.7 C …
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是否有任何篮球教练使用GIS？
洛杉矶时报有一个传单地图查看器应用程序，显示了科比·布莱恩特职业生涯中的全部30699张照片。似乎空间分析对于某些教练决策可能有用。实际有教练使用GIS工具吗？ 更新2 《洛杉矶时报》写了一篇关于他们如何做的文章，在GitHub上有更多详细信息。 更新 我看到《纽约时报》根据Kirk Goldsberry教授的工作发布了一些更加令人印象深刻的分析工具。 同样，BasketBallreference.com也有热图，例如Kobe的热图。 我想知道教练是否尝试像球员一样进入禁区。如果是这样，这样的工具会让人分心吗？ 还是彩色phi现象证明流动是一种幻觉？ SportVu收集数据。我认为科比开始他的职业生涯时，他们不在身边。
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在处理不同分辨率的栅格时，应该将其重新采样到最高分辨率还是最低分辨率？
我正在寻找有关处理具有不同分辨率和投影方式的栅格数据层的最佳做法的建议。我得到的建议是在执行任何分析之前始终将最低分辨率的图层重新采样，但这对我来说似乎是对精度的极大浪费，而且我从来没有得到为什么要这样做的可靠解释。 在什么时候重新采样以匹配更高分辨率的网格是合理的？与重新采样到更低的分辨率相比有何含义？ 我意识到这很可能与情况有关。我主要是在寻找一般准则，但以下是我的具体情况供参考： 场景：我正在寻找一个基于各种环境和社会经济层面来预测土地利用的空间回归模型。我的土地使用地图是Landsat得出的，因此分辨率为30m。解释层的示例包括SRTM DEM（3弧秒，约90m）和Bioclim气候层（30弧秒，约1km）。
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有哪些实践可用于模拟土地适宜性？
我目前使用基于“经典”栅格的方法将研究区域划分为像元。所有输入图层都将以相同的像元分辨率转换为栅格，并给出适用性等级。 每个单元的最终适用性等级是通过将每个层的等级与权重相结合来计算的，以反映因素的重要性。 使用最后的遮罩以排除不适合拟议土地用途的任何区域，例如水体。 这种方法的问题包括： 选择一个较大的像元分辨率以提供有意义的结果，或者选择一个高分辨率以提供错误的准确性。 查找每个输入参数的权重。 制作土地适宜性地图是否还有其他问题或替代方法？
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了解QGIS栅格地形分析的曲率滤波器？
我已经阅读了几个QGis-1.7.4栅格滤波器的源代码，这些栅格滤波器计算斜率，纵横比和曲率。 过滤器中有一个计算总曲率的公式令我困惑。 源文件位于QGis的当前版本中，具有以下路径： qgis-1.7.4 / src / analysis / raster / qgstotalcurvaturefilter.cpp 该过滤器的目的是在九单元格窗口中计算表面的总曲率。功能代码如下： float QgsTotalCurvatureFilter::processNineCellWindow( float* x11, float* x21, float* x31, float* x12, float* x22, float* x32, float* x13, float* x23, float* x33 ) { ... some code deleted ... double dxx = ( *x32 - 2 * *x22 + …
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TRI，TPI或粗糙度
我正在进行选址投影，无法进行任何现场观察。选择过程的关键要素是基础地形的坚固性。 我计划使用GDALdem创建派生的耐用性贴图。我已经读过威尔逊等人。2007年论文和GDALdem文档。虽然两者都提供了用于生成索引的算法的见解，但只有Wilson论文提供了对索引适用性的评估。 至关重要的是，由于无法进行原位观察，因此选择的指数会过高估计表面粗糙度。 根据您的经验，您使用了哪个索引，用于什么应用程序，为什么？
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R中的空间运算符？
如何在R中进行空间选择或过滤？我可以在PostGIS中使用（例如）执行此操作： SELECT * FROM mypoint, mypoly WHERE ST_Within(mypoint.geom, mypoly.geom); 同样，在大多数其他GIS软件中也是如此。所以我希望R中的内容看起来像： mypoint[within(mypoint, mypoly),] 但我在任何地方都找不到线索。我正在寻找一种使用PostGIS / GEOS / JTS / Shapely中常用的空间谓词术语（在内部，包含，相交，重叠，接触等； DWithin会很有价值）的东西。R是否存在此功能或库？如果不是，是否有相似之处？ 注意：在R中，我将sp类用于我的对象（SpatialPointsDataFrame，等等）。
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点模式分析算法
我正在寻找关于点模式分析的点模式分析算法和文献，欢迎在线资源和书名。主题的范围可能从算法的一般描述到任何研究领域的具体用例。 更新7月31日15:54： 我对在点模式中检测线性特征的局部方法特别感兴趣。例如，从gps点创建道路/轨道几何。
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美国最高法院在佩里诉佩雷斯（Perry v。Perez）意见中审查了哪些空间分析？
最高法院最近就佩里诉佩雷斯（Perry v。Perez）案发表了一项意见，看来该案 一定涉及基于空间分析的证据。洛杉矶时报报道： 9-0的决定搁置了由圣安东尼奥市特别联邦法院绘制的新的国会选区地图，这给拉丁美洲人和民主党人提供了赢得众议院三个或四个新席位的好机会。 有谁知道使用哪种类型的空间分析（如果有）来创建所提供的证据？ 更新： 感谢mkennedy对此的解释，也感谢我指出了清除的方向。我看到《联邦公报》第76卷第27卷第III部分进入了我在“ 倒退效应” 下所想知道的。幸运的是，这是可谷歌搜索的。
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我如何评价风景名胜的道路？
相对GIS新手在这里。 我一直在进行个人项目，以评估道路骑摩托车的舒适程度。我编写了一个Python程序来处理TIGER数据集（PostGIS）中的道路数据并应用少量指标： 道路变化（弯曲度） 道路高程变化 道路是否经过水域 这条路穿过公园吗 应用指标的结果是一个良好的开端，但远非完美。因此，我正在尝试确定要应用的一些新指标。 检查道路周围的土地覆盖率。沿着起伏的山坡骑行比森林要好，而森林比工业园区要好。 路况（铺砌或未铺砌） 停车标志，路灯的数量 利用视域分析来检查道路上是否确实可见水体 识别山景并使用视域分析来查看是否可以从公路上看到山（想想大烟山） 应用历史流量数据 我需要一些GIS专业人员的建议。这些听起来可行，甚至有意义吗？你能想到我应该尝试的其他方法吗？ 最重要的是，我可以从哪里获得有效构想的数据？
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