Questions tagged «spatial-statistics»

有关统计方法的研究领域，这些统计方法在其数学计算中直接使用空间和空间关系（例如距离，面积，体积，长度，高度，方向，中心和/或其他数据空间特征）。

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确定森林间隙内的树木是否使用R进行聚类？
所附的数据集显示了大约50个大小不一的森林林中的大约6000棵树苗。我对学习这些树苗如何在各自的间隙（即成簇，随机，分散）内生长感兴趣。如您所知，传统方法是运行Global Moran'sI。但是，间隙聚集中的树木聚集似乎是对Moran's I的不当使用。我对Moran's I使用50米的阈值距离进行了一些测试统计，产生了无意义的结果（即p值= 0.0000000 ...）。缺口聚集之间的相互作用很可能产生这些结果。我曾考虑过创建一个脚本来遍历各个树冠间隙并确定每个间隙内的聚类，尽管向公众展示这些结果是有问题的。 量化集群中集群的最佳方法是什么？
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使用QGIS或PostgreSQL或任何其他免费应用程序实现空间自相关？[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 4个月前关闭。 我是GIS的新手。 我在PostgreSQL数据库中有两层。 第一层包含欧洲发生事件的地点。第二个包含欧洲的shapefile。 我已经能够使用QGIS在欧洲地图上绘制点。我现在想实现空间自动校正（Moran i）。 我已经看到了一些使用GeoDA进行此操作的演示，但似乎只处理一个shapefile。 谁能为我指出如何使用QGIS或PostgreSQL或任何其他免费应用程序实现此目标的正确方向？
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量化多边形边界的不均匀度？
我有两个多边形：多边形1和多边形2。 我想使用面积和周长两个指标，定量地表示多边形1的周长/锯齿形/不规则周长比多边形2大。 每个多边形具有相同的周长，但每个覆盖的区域却截然不同。为了量化每个多边形的不平坦/锯齿/不规则性，计算应为： area/perimeter 要么 perimeter/area 我以为是perimeter/area，但是后来我找到了这篇博客文章，其中使用area/perimeter：http : //www.r-bloggers.com/measuring-the-gerrymander-with-spatstat/
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获取所有包含点的线
我使用QGIS，并且拥有一个点和道路网络。我需要自动提取包围特​​定点的道路名称。 最近的邻居分析和缓冲区无法完成这项工作，因为在许多情况下，根据测量距离，该点更接近邻居道路而不是封闭道路。是否有关于仅提取封闭道路的想法？
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如何将多边形与点图层上的最近点关联？（或者……如何将邮政区域分配给业务员？）
我有一个邮政编码区域的多边形层，我想用它们根据我们的销售人员所在的位置来创建销售区域。因此，我假设我需要为销售人员点图层上最接近的每个多边形进行求解。我想我可以在多边形或质心的最近部分上执行此操作……我认为这不会有太大的不同。 有人可以指出我这种分析类型的方向吗？ 谢谢
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PostGIS2中可以进行区域统计吗？
现在，使用默认支持栅格的postgis2可以进行区域统计分析吗？ 我已经用谷歌搜索了，但是还没有找到任何可靠的东西？有没有可以帮助我入门的教程？ 任何人都可以给我一个有关如何执行此操作的sql示例吗？ 编辑： 根据Aragon 博客提及的更新（简化）查询： CREATE TABLE sum_pop3 AS SELECT gid, SUM((ST_SummaryStats(ST_Clip(rast,1,geom))).sum) FROM perez_grid, ls_den WHERE ST_Intersects(geom,rast) GROUP BY gid;
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使用ArcGIS Desktop查找X距离内的N个点的聚类？
我们尝试了两种聚类分析方法： 聚类和离群值 热点 ...但都不符合我们具有以下3个参数的规范： 一组点特征 群集中的N个点 要看的X距离带 例如“为我找到每个簇在50米内有10个点的点”或类似的东西。 ArcGIS 10具有我上面链接的两个工具，但似乎都不能解决群集零件中的N个点。 ArcGIS中的其他工具可以满足我们的要求吗？我所说的聚类分析称为一种特定的聚类类型吗？ 我们在另一个应用程序中确实有此版本，但是我真的很想在ArcGIS中使用这些工具。
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R或ArcGIS中的时空插值？
我正在尝试使用ArcGIS 9.3中的反加权距离工具从多个点计算平均降雨量。 我的问题是：每个点都有自己的时间序列，因此插值过程应该能够进行所有年份（可以说是迭代的一种）。 以下是样本属性表： ID X Y Name Rain1990 Rain1991 Rain1992 Rain1993 .... Rain2010 1 xx1 yy1 AA 1210 1189 1863 1269 ...... 2 xx2 yy2 BB 1492 1502 2187 1923 ...... ...... 有人可以告诉我该怎么做吗？ 编辑1：我最终使用C ++代码完成了此操作，这需要ArcGIS遮罩网格，数据文件和所有点的位置。 编辑2：我最近使用R来执行此插值任务。您可以使用hydroTSM，gstat或spacetime包。以下是几个示例链接： http://spatial-analyst.net/wiki/index.php?title=Spatial_interpolation_exercises_%28NL%29 http://www.geostat-course.org/Topic_Bivand_2012 编辑3：在下面为以后的读者添加了一个工作示例
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计算平均斜率：谐波还是算术平均值？
我必须计算大型数据集的平均上坡百分比斜率，此处详细介绍了基本方法。 但是，我开始怀疑谐波平均值是否比标准算术平均值更合适，因为从技术上讲，它是变化率。在关于平均点，面积，线等的斜率的其他任何讨论中，我都没有看到这种情况。要实现它应该非常简单。 编辑：在这种情况下，计算平均斜率的目的是生成一个（多个）一个参数，用于建模通道启动阈值。我有一组现场收集的通道顶部位置，这些位置将收集流量累积，各种平均上坡参数等，并将使用多元线性回归尝试根据其他参数来描述累积阈值。
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计算QGIS中两个单独图层的要素之间的空间相关性
我试图确定一个地区大量现役军人的存在是否与高/低暴力犯罪水平在空间上相关。也就是说，与不靠近军事基地的地区相比，围绕大型军事基地的地区平均而言，暴力程度是否更高？ 我正在使用以下两个数据集： （1）美国大陆军事基地的点数据集及其相应的部队等级： （2）一组有关城镇的暴力犯罪率的全国性数据： 我觉得我正在寻找某种基于重力的模型，其中“质量”函数给出每个基地的部队水平。因此，大部队的存在将对更大的区域产生影响，并且在质心附近（即GIS层中的点位置）产生更大的影响。 我认为从概念上讲，它看起来像这样： 在此图中，X，Y，Z代表军事基地。a，b，c，d分别代表城市（每个城市的属性表中都有一个暴力发生率字段）。 基部周围的梯度表示影响范围，该范围随距基体质心的距离呈指数减小。更大的部队存在等于更大的影响半径（具有一定的最大阈值距离），并且相对于较小的基地附近的区域，也意味着在中心附近的影响更大。 每个城市将基于其周围所有影响力半径来自其周围所有基地的所有“力”向量的大小之和而获得得分。因此，例如，在我的图表中，城市a的得分为0，因为它位于在任何基地的半径之外。城市b仅受基数X影响。城市C仅会受到基准Z的影响，并且其得分将低于基准b，因为X的基准比Z大得多。最后，城市d位于两个基准X和Y的半径内，它将基于两个基地的影响力总和获得得分。然后，我将查看城市的较高分数与较高的暴力发生率之间是否存在相关性。 我一直在研究各种基于重力的模型（例如Huff模型等），但一直无法找到QGIS / Python所能提供的信息，因此我不确定如何实现我上面描述的内容……有人建议吗？为了这？你们中的任何人以前曾在其他领域进行过此类分析吗？ 因此，TLDR为： 对于此类问题，我可以使用哪些统计技术？ 是否有QGIS内置的工具（或作为插件提供）可以做到这一点？ 如果QGIS中没有类似的东西，是否有任何Python库可以执行这种分析？
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解释具有高块金效应的半变异函数？
我使用包gstat，variogram()function 在R中制作了半变异函数。我想看看我的模型残差中是否存在空间自相关（使用glmm，在相距几公里至900公里的站点之间，物种的丰富度是栖息地的函数）。 我的单位是千米，所以我的解释是，距离只有100多公里，直到空间自相关不再是“问题”。我想知道是否有人可以解释为什么金块看起来这么高？这是否意味着即使在相似的位置，仍然存在相对较高的差异？或者，这个波浪形的变异函数是否意味着我应该调整滞后次数和滞后距离，直到获得更典型的形状？ 为了进一步研究，我还使用了variog()geoR包中的函数，并使用breaks=seq(0,100,10)来尝试查看更近的距离（使用相同的点和相同的模型残差）。这表明最接近的点有更多不同，这也没有意义。也许这表明不存在空间自相关，并且我的模型已经对此进行了说明。 我找到了这个极好的资料来源，“没有眼泪的地静止器”，并且在第51页上有一些关于拟合方差图的好的建议。根据这个建议，我的第一个似乎具有正确的范围。因此，这回到了第一个问题-我该如何解释？
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（如何）可修改的面积单位问题和可修改的时间单位问题相互作用？
我正在从具有不同时空分辨率的各种来源重构土地使用和其他相关数据的历史时间序列，并对合并和合并数据时可能出现的（隐藏）问题感兴趣。 我尤其对生态谬误感到好奇，是否对时间数据的聚合选择是否会影响空间维度的支持变化，反之亦然？ 对文学的引用很好，但是我对那些相互作用将如何发生的示例更感兴趣。
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如何创建错误图以支持平均内核密度图？
我通过在相同空间范围内堆叠的点上运行KDE来创建平均内核密度图。例如，假设我们有三个点shapefile，它们代表形状和大小相同的三个不同林隙中的幼苗。我为每个点shapefile运行了一个KDE。然后，根据空间范围将KDE的输出进行堆叠，以便在Arc的栅格计算器中计算平均值，例如：Float(("KDE1"+"KDE2"+"KDE3")/3)。这是最终产品： 现在，我对创建一个描述与平均KDE相关的错误的地图感兴趣。我希望使用误差图来直观地描述与热点相关的误差（例如，SW热点是否完全是由于一个间隙中的点引起的？）。我应该如何创建与平均KDE相关的误差图？将MSE是错误的最适当的措施在这种情况下？
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