Daha çox

ST_SnapToGrid ən yaxın qonşu interpolasiyasından istifadə edərək necə işləyir?


PostGIS verilənlər bazasında mütləq hizalanmayan rastrlarım var (bəzi rasters şəbəkədən silinir). İstifadə etmək istəyirəmST_SnapToGridbütün rasterləri eyni şəbəkəyə düzəltmək, lakin ən yaxın qonşulardan istifadə edərək necə işləməsi barədə bəzi suallarınız var.

Bu yollardan hansı ən yaxın qonşuların işləməsidir?

  1. Piksellər hizalanırsa, bu yalnız mənbə pikselinin dəyəridir, əks halda hədəf piksel ən yaxın mənbə pikselinin dəyərini alır. Bu, pikselin düzgün yerə "köçürülməsinə" bənzəyir.

  2. Hədəf piksel, ən yaxın qonşuların ortalamasını alır, beləliklə mənbə piksel A ilə 99% və B piksellə 1% üst-üstə düşə bilər, lakin bu piksellərin ortalamalarını hədəf pikselinin dəyəri kimi götürə bilər.

  3. Başqa bir şəkildə?


Ən yaxın qonşu (1) ilə təsvir etdiyiniz şeydir. (2) yalnız rəng dəyərlərini faizlə üst-üstə düşdüyünüz təqdirdə müəyyən bir interpolasiya forması olardı.

Sənədlər burada: http://postgis.net/docs/RT_ST_SnapToGrid.html

ST_Resample-ni də nəzərdən keçirin: http://postgis.net/docs/RT_ST_Resample.html

Sənədlərin həqiqətən fərqli yenidən seçmə alqoritmlərinin necə işlədiyini təsvir etmədiyini gördüm, lakin hamısı standart alqoritmlərdir - onları vikipediyada və ya başqa yerdə axtarın.


Əkin sahələrində torpaq pH dəyərlərinin məkan interpolasiyasının qiymətləndirilməsi və vizuallaşdırılması

Sahəyə məxsus əkinçilik, məhsulu təsir edən sahə parametrlərinin incə miqyasda aşkarlanmasını və sahə miqyaslı əkinçilik sisteminin rentabelliyini yaxşılaşdıran sahələri seçmək üçün müvafiq idarəetmə girişlərini istiqamətləndirməyi tələb edir. Hal-hazırda, torpaq xüsusiyyətlərindəki məkan dəyişkənliyini incə miqyasda qiymətləndirmək üçün məhdud texnologiyalar mövcuddur (submetr qətnaməsi). Buna görə, məlumat adətən ayrı-ayrı nümunələrin toplanması və seçilməmiş yerlər üçün məlumatların qiymətləndirilməsi üçün məkan interpolasiyasından istifadə etməklə yaranır. Bu işdə, Missouri şimal-qərbindəki 12.15 ha əkin sahəsindən torpaq şəbəkəsi nümunələri iki şəbəkə seçmə rejimindən istifadə edərək toplanmışdır: 110 nümunə ilə 0.11 ha və 12 nümunə ilə 0.98 ha. İnterpolasiyanın seçilməmiş yerlərə təsirini qiymətləndirmək üçün üç fəza interpolasiya üsulu (tərs məsafəli ağırlıq, spline və kriging) sınaqdan keçirildi. Kəmiyyət qiymətləndirmə qiymətləndirmələrinə əlavə olaraq nəticələr 2 ölçülü vizualizasiya və 3D vizualizasiya ilə də qiymətləndirilmişdir. Hər bir qiymətləndirmə yanaşması faydalı məlumat vermiş olsa da, tərs məsafəli ağırlıqlı texnika ümumilikdə hər üç yanaşmanın birləşməsi ilə təyin olunduğu kimi daha yaxşı qiymətləndirilən torpaq pH dəyərləri.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Videoya baxın: Python 101 Course Manhattan (Oktyabr 2021).