Интерполяция с ограничениями?

[rhot]

ST_Intersection по-моему, делает то, что нужно.

[KolesovDmitry]

Как раз то, как "нужно всем ячейкам, попавшим в контур с породами, поставить в соответствие атрибутивные данные из векторной таблицы" - в принципе и подразумевал. Как это сделать?

я своими программами пользуюсь, поскольку нигде не нашел элементарной функции - построения табличной выборки набора растров по векторному слою с добавлением ID из вектора (тогда остальное цепляется запросом в любой базе или функция merge() в R).

Я с другого конца иду -- растеризую вектор или по ID (тогда получаю один растр, состоящий из идентификаторов БД), или по нужным атрибутам вектора (тогда получаю серию растров -- по растру на атрибут). Это легко делается в GRASS, но наверняка и других ГИС возможно.

А когда получены растры атрибутов, то дальше уже от задачи плясать: кое-что можно и обычным растровым калькулятором посчитать, а если нужно что-то серьезнее, так серия растров легко импортируется или в таблицу, или сразу в программу анализа (тот же MаxEnt растры заглатывает только давай).

[gamm]

ST_Intersection имеет дело с одним растром (насколько я понимаю), а нужна стопка. Нужно писать скрипт, делать выборку с каждого растра, а потом собирать таблицу запросом.

что касается GRASS, то тогда нужно пользоваться его средствами моделирования (были статьи, как это делать, и как к этому делу подключить R). Мне проще получить таблицу, и работать в R напрямую. Если растеризовать полигоны где-то снаружи, и загрузить набор растров (включая ID полигонов) + вектор, то все работает достаточно быстро и без привлечения внешних программ.

наверное, топикастеру поможет инструкция, как сделать в GRASS таблицу из растров и атрибутов вектора, экспортировать ее в текстовом виде.

P.S. для меня ГИС - это вообще инструмент, решающий 2 задачи:

1) быстрая, но грубая прикидка, что с чем связано и от чего зависит. Для этого у меня есть набор инструментов (ГИС-технологии)

2) для нормального анализа нужно использовать адекватные инструменты. Их либо подключают, расширяя ГИС-технологии (при этом увеличивается список готовых рецептов, но все равно я остаюсь в достаточно жестких и заранее заданных рамках), либо я должен получить средствами ГИС выборку, анализировать ее в нормальной среде, построить там модель, и вернуть ее обратно в ГИС, чтобы посчитать карту в растровом калькуляторе, или еще где, и показать картинку.

В общем, ГИС нужен для быстрой прикидки и формулирования гипотез, построения выборок и визуализации результатов. Анализ делается в адекватной среде.

[rhot]

Анализ делается в адекватной среде.

Будем реалистами. Во-первых, не все одинаково хорошо владеют адекватными средами. Во-вторых, не всегда такой перфекционизм необходим. Бывает достаточно и встроенных инструментов ГИС.

[gimran]

Почитал и пришел к выводу, что проще всего получить растр со значением пикселя вида (в калькуляторе растров): растр1*1000000+растр2*10000+растр3.
Затем векторизовать и в обратную сторону разложить "многоэтажное" значение в колонки... Грубо, пошло, но зато проблема решается простейшими средствами, без создания модели... Наверное GRASS'ом сделаю — у него векторизация быстрее.
Всем мои извинения за столь пространный вопрос и сложнейшие способы решения (за которые благодарен, но которые превосходят то, что хочу получить на данном этапе).
PS А породы скорее всего закодирую на основе Отраслевого классификатора — Деревья и кустарники. 3 83 011 345

[gamm]

Бывает достаточно и встроенных инструментов ГИС.

согласен, для прикидок средств ГИС хватает, но для нормального анализа - нет. Элементарную линейную модели со смешанными эффектами сделать - уже проблема, не говоря о ее верификации и выводах.

[nadiopt]

Тимур, ты меня прости, но по-моему ты дурью маешься
пытаться сделать стратификацию на основании завирального ЛУ - это просто утопия, там половина выделов уже не такие, преобладающая порода сменилась. скорее тебе бы стоило отдешифрировать снимок, получить какой-никакой породный состав и дальше глумиться над ЦММ, причем почему ты взял SRTM? при такой точности у тебя половина очагов свалится неведомо куда. и к тому же ты нифига не учитываешь экологию вредителей, многим из которых пофиг, в лощине у тебя ель или совсем даже на плакоре, а важна монокультурность и возраст этой ели

[gimran]

Надь, посмотри рельеф Башкирии, с srtm'ом бы разобраться в тайге (горно-лесные районы) при "европейских" выделах (0.5-5 га основные) и кварталах (1 и 2 разряд) и крупными архивными очагами в 5-20 кварталов в среднем при основном естественном лесовосстановлении при более 1 500 000 выделов.
У нас одна липовая страта в одном маленьком лесозащитном площадью со все леса Московской области, то есть gdem будет избыточным на данном этапе.
И у нас основной это непарник + "намечается" типограф и значительные площади благодаря горам и водохранилищам скрыты облачностью.
Глядишь в рамках мониторинга лесовосстановления увидем аэросъемку и можно будет о чем-то говорить по ДДЗ.
А пока итак задач куча, а это больше к научно-исследовательской в свободное время можно отнести.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[nadiopt]

плохо знаю экологию непарника, но когда нас по очагам возили, то мне показалось, что он жрет все независимо от рельефа и возраста:-)

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[gimran]

А согласно исследованиям академика Исаева в 80х есть зависимости, причем использовались многолетние данные, дешифровка, лесоустройство, ландшафт с топушек и тд. Только НИОКР, который должен был продолжить исследования уже в нулевых, "освоили" известные личности из РАН... в итоге имеем ВЕГУ-Лесопатолог.

[ Сообщение с мобильного устройства ]

[nadiopt]

не, ну Вега в основном на анализе индексов по Модисам и Ландсатам построена, там оперативный change detection по сути, а тут долговременное моделирование, да еще и многофакторное. Без актуального ЛУ у тебя вряд ли что-то получится

[gamm]

Надь, посмотри рельеф Башкирии, с srtm'ом бы разобраться в тайге (горно-лесные районы) при "европейских" выделах (0.5-5 га основные) и кварталах (1 и 2 разряд) и крупными архивными очагами в 5-20 кварталов в среднем при основном естественном лесовосстановлении при более 1 500 000 выделов.

что-то мне подсказывает, что единственный реальный вариант - строить временные ряды по Модису, и смотреть их динамику, т.е. делать change detection на динамике. Это позволит выделить территории, на которых "что-то пошло не так, как раньше" и "что-то пошло не так, как везде", построить карты районирования (по факту), а потом уже разбираться. Мы такого рода попиксельные модели строили, тоже в горах (настоящих), когда изучали динамику накопления и таяния снега. Получилось довольно хорошо, правда там солнечных дней поболее, чем для средней полосы и предуралья. Но попробовать можно. Мысль вообще интересная, на первом этапе даже выделы не нужны, просто районирование "по жизни", нужны только границы лесов.

[nadiopt]

эта идея как-то обсуждалась на семинаре в ИКИ РАН, как раз предлагалось искать "тенденцию, однако". Не ввели чтоль они ее в Вегу?

[gimran]

Gamm, "что-то пошло не так" это не прогноз, а дешифрирование и динамика.
Давайте не будет из крайности в крайность: то по GDEM предлагаем, то по Модису

[gamm]

Gamm, "что-то пошло не так" это не прогноз, а дешифрирование и динамика.
Давайте не будет из крайности в крайность: то по GDEM предлагаем, то по Модису

одно другому не противоречит, мы совмещали в одной модели GDEM с AMSR-E, который на сетке 25км (а в реальности - порядка 50 км). И ничего, работало.

кстати, "что-то пошло не так" - не обязательно динамика, это может быть обычная регрессия (ваших выделов на характеристики рельефа) с анализом аномальных остатков. Если они группируются в пространстве, значит есть некоторый феномен в этом месте, отличный от других, обычно это некоторый неучтенный фактор.

Что касается Модиса, то проблема, которую всегда приходится решать, это наличие фактических данных. В нашей стране их просто нет, а если люди говорят, что данные у них есть, на проверку каждый раз оказывается, что их опять нет, а есть одна болтовня. Поэтому приходится использовать доступные массовые данные (типа Модиса и GDEM), у которых есть свои недостатки. Но с которыми можно бороться, поскольку это хоть что-то.