問題タブ [geor]

経度と緯度が関連付けられたデータがあります。ポイント間の大圏距離に基づいて、このデータのバリオグラムを取得するにはどうすればよいですか?

この単純な例には、赤道上のすべてのデータが含まれています。

最初と最後のポイントは、実際には 1 度しか離れていませんが、私の素朴な試みでは、variogそれらが 359 度離れていると考えてしまいます。

概要： NA値を含むラスターデータセットがあり、NAを無視してそのバリオグラムを計算したいと思います。これどうやってするの？

関数を使用してRにロードした画像がありreadGDAL、として保存されていimます。これを再現可能にするためdputに、画像の結果はhttps://gist.github.com/2780792で入手できます。このデータのバリオグラムを表示しようとしていますが、苦労しています。これまでに試したことを確認します。

パッケージを試しましたgstatが、機能する関数呼び出しを取得できなかったようです。im@data$band1基本的に必要なのはデータ値自体（ ）と座標（）であるということを集めましたcoordinates(im)。私は次のようなさまざまなコマンドを試しました：

と

私はここで何が間違っているのですか？

それがうまくいかなかったので、私はgeoRパッケージを試しました。

エラーはNAを含むデータに関係しているように見えるので、を使用してそれらを削除しようとしましna.omitたが、すべてのNAがそこに残ります。ラスターファイルは各グリッドの正方形に何かを持っている必要があるので、それはちょっと理にかなっています。どういうわけかNAを削除する方法、または少なくともvariogコマンドにNAを無視させる方法はありますか？

どんな助けでも大歓迎です。

私SyntaxError: keyword can't be an expressionが取り組んでいるスクリプトに入っています。

R のデータベース関数を使用して PostgreSQL データベースから取得したデータ テーブルを操作するために、Python でrpy2(および R パッケージ) を使用しています。geoRデータは、地理統計モデルで使用される座標と 2 列の数値データを含む空間データです。

データベース クエリの呼び出し後、データフレーム オブジェクト x は次のようになります。

次のような geoR 関数のオブジェクトを作成します。

from rpy2.robjects.packages import importr geo = importr('geoR')

geoR 関数を次のように呼び出す

動作しますが、引数data.colなしでは、場所属性をデータ属性として割り当てます。(座標属性の後の最初の列がデフォルトです。)

しようとしている：

生成:

私はそれを回避することができないようです。ここでいくつかの投稿を見て、オンラインで見回しましたが、これを理解できません。

切り捨てられた分布を持つランダム フィールドを生成できる R パッケージまたは関数はありますか?

対数正規空間ランダム フィールドをシミュレートしようとしていますが、シミュレートされた値が特定の範囲内にある必要があります。そのため、切り捨てられたガウス フィールドを生成するための使いやすい関数が必要です。具体的にはGaussRF、RandomFields パッケージまたは geoR パッケージのような関数grfを使用して、切り捨てられた周辺分布と指定された範囲直接の相関構造を持つランダム フィールドを生成する必要があります。

すぐに使用できる機能やパッケージがない場合、自分で簡単に作成することはできますか?

こんにちは、単純なデータセットを使用して単純な輪郭を作成しようとしています。

使用したデータセットは次のとおりです。

上記のデータを、elevation.csv という名前のファイルに結合しました。

loess と expand.grid 関数を使用して補間を行いました。黄土モデルの次数とスパンをどのように選択すればよいでしょうか?

プロットに使用したコードは次のとおりです。

得られた結果が正確な結果かどうかはわかりません。誰かがこの結果を他の手法で検証し、ビューを共有できますか? 実際には、大規模なデータセットを処理する必要があり、最初は簡単なことから始めたいと考えています。

上記のコードで得た出力は次のとおりです。

これは、多数のデータセットを処理するための適切な方法ですか?

ありがとう。

geoRパッケージのca20-Datasetの相互検証を行いたい。たとえば、meuse-datasetの場合、これは正常に機能しますが、このデータセットの場合、SpatialPointsDataFrameのディメンションで奇妙な問題が発生します。たぶん、これを自分で試して、autoKrige.cv関数が機能しない理由を説明することができます（いくつかのnfold-valuesを試しましたが、これはエラーメッセージのlocations-valueのみを変更します...）：

誰かが問題を再現できることを願っています。私のRバージョンは2.15で、すべてのパッケージが最新です（少なくとも1か月ほど前ではありません...）。

ご協力いただきありがとうございます！！

離散点を持つ x、y、z のデータがある状況があります。次のように、akimaパッケージを使用してx、y、およびzポイントを補間しました。

変数 jd の概要を見ると、次のように表示されます。

x点とy点のグリッドがあり、x、yデータセットごとに対応するzがあるようです。このリストからデータ フレームを作成できるかどうかを知りたいです。

次のコードを使用してデータ フレームを作成しようとしました。

ただし、次のコマンドを使用してデータを表示しようとすると、エラーが発生します。

私が得たエラーは

データはhttps://www.dropbox.com/s/dbzulncdfz7pqwr/contour.csvにあります。

編集：データをどのように解釈すべきかについての考え。

データ形式は次のようになると思います。

したがって、X と Y のデータの組み合わせで 1600 ポイントを持つようにデータ フレームを作成する必要があると思います。私は 40 X と 40 Y を持っているので、1600 のグリッド ポイントを作成できるはずで、すべての z ポイントはそれらのポイントに対応する z になります。私は間違っているかもしれません。

ありがとう。ジババ

「geoR」パッケージを使用して、セミバリオグラムを次のようにフィッティングしました。

指数モデルの適合度を（簡単に）知る方法はありますか？

前もって感謝します ...

geoRパッケージが共分散関数を計算する方法を誰かが私に説明できるかどうか疑問に思いましたか？手でどうやってやるの？

そして、あなたは得る：

ただし、Matlabでも実行することをお勧めします。

Beyond "Soda, Pop, or Coke"を見たことがある人もいるかもしれません。私は同様の問題に直面しており、そのようなプロットを作成したいと考えています。私の場合、非常に多数のジオコーディングされた観測 (100 万以上) とバイナリ属性xがあります。p(x=1) の 0 から 1 までの範囲のカラー スケールを使用して、地図上にxの分布を表示したいと思います。

私は他のアプローチにもオープンですが、「ソーダ、ポップ、またはコーラ」を超えた Katz のアプローチはここで説明されており、これらのパッケージを使用しています: fields、maps、mapproj、plyr、RANN、RColorBrewer、scales、および zipcode。彼のアプローチは、ガウス カーネルを使用した k 最近傍カーネル平滑化に依存しています。最初に、マップ上の各位置tからすべての観測値までの距離を定義し、次にp(x=1|t) (位置を条件として x が 1 である確率) の距離加重推定を使用します。計算式はこちら。

これを正しく理解している場合、R でこのようなマップを作成するには、次の手順が必要です。

1. シェープファイルの領域全体をカバーするグリッドを作成します (グリッド内のポイントをtと呼びましょう)。を使用してこのアプローチを試みましpolygridたが、これまでのところ失敗しました。コードは以下です。
2. tごとに、すべての観測値までの距離を計算します (または、k 個の最も近い点を見つけて、このサブセットの距離を計算します)。
3. ここで定義された式に従ってp(x=1|t)を計算します
4. 0 から 1 の範囲の適切なカラースケールですべてのtをプロットする

ここにいくつかのサンプルデータと、2 つの具体的な質問があります。まず、ステップ 1 の問題をどのように解決しますか? 下の 2 番目のマップが示すように、私の現在のアプローチは失敗します。これは R の実装に関する明確な質問であり、それが解決されれば、他の手順を完了することができるはずです。第二に、より広く言えば、それは正しいアプローチですか、それとも属性値の分布でヒートマップを作成する別の方法を提案しますか?

ライブラリをロードし、シェープファイルとパッケージを開く

プロット データ

1) シェープファイルの全領域をカバーするグリッドを構築