spatstat: step-by-step, книги, статьи - подборка ссылок

[nickleb]

Здравствуйте. Есть ли у кого подборка ссылок (на открытые источники) по публикациям по пакету spatstat?

[sergsh]

http://spatstat.github.io/

и в ноябре у них должна книжка выйти:
Spatial Point Patterns: Methodology and Applications with R
Adrian Baddeley, Ege Rubak, Rolf Turner
November 25, 2015

значит скачаем к Новому Году ...


И есть еще книжка, их же

Adrian Baddeley, and etc
Lecture Notes in Statistics 185
Case Studies in Spatial Point Process Modeling
2005

она доступна

[nickleb]

http://spatstat.github.io/

благодарю. книга готовится в ноябре сего года...

[nickleb]

Adrian Baddeley, and etc
Lecture Notes in Statistics 185
Case Studies in Spatial Point Process Modeling
2005

она доступна

... а вот за 2008:
www.stats.uwo.ca/faculty/kulperger/S993 ... t-pn0y.pdf

[sergsh]

Спасибо за ссылку, скачал.
А вы для какой задачи используете этот пакет, можно узнать если не секрет ?

[nickleb]

Спасибо за ссылку, скачал.
А вы для какой задачи используете этот пакет, можно узнать если не секрет ?

да я в поисках инструмента для пространственно-временной классификации... у Вас нет опыта в этой области?

[gamm]

точечные процессы вам не очень помогут, ИМХО.

варианты у вас, по большому счету, такие:

- если ОТЕ (операционно-территориальные единицы, на которых заданы данные) имеют несколько свойств, классифицируем все ОТЕ, а потом смотрим, как меняется ОТЕ в пространстве и времени. Для классификации лучше использовать что-то ординационное (типа SOM), чтобы можно было раскрасить похожие похожим, и отслеживать изменения (цвета должны отражать смыслы, т.е. интерпретацию классов)

- берем временной срез пространства (если их много) как один вектор, и классифицируем. Смотрим, как меняются классы во времени (опять лучше красить похожее похожими цветами)

- берем временной ряд для ОТЕ как один вектор, и классифицируем. Красим пространство (насчет цветом - см. выше)

если при классификации вам нужно поймать градиентные изменения, то что-то типа SOM. Если нужно отобразить ядра и переход одного в другое - что-то типа k-means

попробуйте сформулировать, что вы ожидаете получить от классификации, не общими словами, а в терминах имеющихся данных. Написать структуру таблицы, которую нужно заполнить, или еще как-то.

[nickleb]

точечные процессы вам не очень помогут, ИМХО.

варианты у вас, по большому счету, такие:

- если ОТЕ (операционно-территориальные единицы, на которых заданы данные) имеют несколько свойств, классифицируем все ОТЕ, а потом смотрим, как меняется ОТЕ в пространстве и времени. Для классификации лучше использовать что-то ординационное (типа SOM), чтобы можно было раскрасить похожие похожим, и отслеживать изменения (цвета должны отражать смыслы, т.е. интерпретацию классов)

- берем временной срез пространства (если их много) как один вектор, и классифицируем. Смотрим, как меняются классы во времени (опять лучше красить похожее похожими цветами)

- берем временной ряд для ОТЕ как один вектор, и классифицируем. Красим пространство (насчет цветом - см. выше)

если при классификации вам нужно поймать градиентные изменения, то что-то типа SOM. Если нужно отобразить ядра и переход одного в другое - что-то типа k-means

попробуйте сформулировать, что вы ожидаете получить от классификации, не общими словами, а в терминах имеющихся данных. Написать структуру таблицы, которую нужно заполнить, или еще как-то.

замечательное руководство к действию, gamm! в самый корень... ёмко и лаконично... без SOM'а, похоже, не обойтись... a library( 'kohonen' ) в R ?

[sergsh]

> да я в поисках инструмента для пространственно-временной классификации... у Вас нет опыта в этой области?

Классификация суши и водных объектов - две совсем разные задачи

Суша - консервативный объект, изменения от снимка к снимку медленные и последовательные.
Классификация возможна в некоторых случаях без измерений in situ

Водные объекты - сверхдинамичные объекты, плюс на спутниковых снимках часто видна только сверхтонкая пленка воды, которая совсем не отражает свойства водных массс, и их классификация без in situ не имеет смысла.

У вас суша или вода ?

[nickleb]

>
У вас суша или вода ?

вода... слой подповерхностных атлантических вод (толщина от 50 - до 700 м) тёплых (выше нуля по Цельсию), выше (поверхностные арктические воды) и ниже (придонные воды) с температурой меньше нуля по Цельсию...

[sergsh]

То есть у вас только инструментальные данные полигонов ?
Обычно это длительные данные автономных буев по редкой сетке, либо полигоны с сеткой почаще но небольшие по времени и ограниченные по охвату.

В любом случаем у вас будет точно два класса водной массы - выше термоклина ( поверхностные ) и ниже термоклина, ну а дальше пойдут субъективные классы, у каждой научной школы свои

А много данных ?
И сколько из них повторные измерения в одном и том же месте ?

[nickleb]

То есть у вас только инструментальные данные полигонов ?
А много данных ?
И сколько из них повторные измерения в одном и том же месте ?

да это уже средние за сезон и в узлах регулярной сетки за различные годы...
а данные собраны с https://www.nodc.noaa.gov/OC5/WOD13/
и с www.ices.dk/Pages/default.aspx
а Вы, часом, сами полигонными съёмками Баренцева моря и Северо-Европейского бассейна не занимались ли? - позвольте спросить...

[sergsh]

Нет, мы в основном по Азову, ЮНЦ РАН, г Ростов на Дону.

Все таки интересно - это спутниковые данные - или судовые и буи ?

А какой шаг сетки ? Какие характеристики есть для всех узлов сетки ?
У вас данные уже сведены в таблицу ? Можете поделиться ?
Интересно было бы посмотреть

[nickleb]

Нет, мы в основном по Азову, ЮНЦ РАН, г Ростов на Дону.

Все таки интересно - это спутниковые данные - или судовые и буи ?

А какой шаг сетки ? Какие характеристики есть для всех узлов сетки ?
У вас данные уже сведены в таблицу ? Можете поделиться ?
Интересно было бы посмотреть

только вот эту ссылочку на бумажную копию пока могу Вам дать:
Лебедев Н.В., В.Ю. Карпий, О.М. Покровский, В.Т. Соколов, Л.А. Тимохов. Специализированная база данных по температуре и солености вод Арктического бассейна и окраинных арктических морей в зимний период. Труды ААНИИ. Т.448. с.5-17.

[nickleb]

Нет, мы в основном по Азову, ЮНЦ РАН, г Ростов на Дону.

Все таки интересно - это спутниковые данные - или судовые и буи ?

А какой шаг сетки ? Какие характеристики есть для всех узлов сетки ?
У вас данные уже сведены в таблицу ? Можете поделиться ?
Интересно было бы посмотреть

...также можете (по сезонным среднемногоголетним) см. на:
www.aari.ru/projects/ECIMO/index.php?im=201