Пространственно-временной анализ точечных массивов

[Variant]

Возникла задача визуально проанализировать структуру массива точечных данных в пространстве и времени. В первую очередь интересует возможность интерактивного построения пространственных и временных срезов по различным атрибутам. Данные пространственно очень неоднородны, поэтому все варианты с переносом на регулярные сетки отпадают, остаётся либо смотреть их как есть, либо пытаться строить на них какую-то нерегулярную сетку. Есть ли какие-нибудь более-менее комфортные свободные средства для визуального анализа таких данных? Чем обычно решают такие задачи?

[bolotoved]

Если для визуалиции, то посмотрите на расширение Time Manager для QQIS

[gamm]

Есть ли какие-нибудь более-менее комфортные свободные средства для визуального анализа таких данных? Чем обычно решают такие задачи?

судя по всему, это пространственно - временной точечный пуассоновский процесс. Все можно сделать в R, но придется немного программировать. Пакет spatstat и далее, возможно еще vegan. Но нужно смотреть постановку задачи.

[Variant]

Если для визуалиции, то посмотрите на расширение Time Manager для QQIS

Time Manager производит очень хорошее впечатление: я смотрел его пару лет назад, и с тех пор он вырос в действительно мощный инструмент. Но, похоже, динамика двухмерных объектов - это его предел. Или есть какой-то хитрый способ как скормить ему трёхмерку?

судя по всему, это пространственно - временной точечный пуассоновский процесс. Все можно сделать в R, но придется немного программировать. Пакет spatstat и далее, возможно еще vegan. Но нужно смотреть постановку задачи.

К сожалению, анализируемые процессы ни являются случайными, ни описываются единой моделью. Это результаты многолетних замеров, имеющие нестационарную связь как в пространстве, так и во времени, при этом заведомо недостаточные для построения имитационной модели. Из-за нестационарности связи просто взять и сократить размерность, не потеряв при этом сути происходящих процессов, не удастся. И даже если вслепую как-то отстроить поле связи, пускай даже в R, его всё равно в итоге надо будет в чём-то визуализировать

[rhot]

GRASS умеет визуализировать геоданные во времени, в т.ч. и в трёх измерениях.

[gamm]

Из-за нестационарности связи просто взять и сократить размерность, не потеряв при этом сути происходящих процессов, не удастся.

никто не предлагает ничего сокращать - это же не метод главных компонент. Пуассоновский процесс предполагает (если говорить без точной терминологии), что "снизу" есть непрерывная вероятность (которая меняется в пространстве и времени, и зависит от параметров), "сверху" - реализация в виде событий.

И даже если вслепую как-то отстроить поле связи, пускай даже в R, его всё равно в итоге надо будет в чём-то визуализировать

опять же, никакого "поля связей" никто не предлагает, а уж по части визуализации - в R с этим все нормально (если кнопок и прочих художеств не делать, а использовать, например, 3D представление через OpenGL).

Модель в такой ситуации строят, разбив пространство - время на "квадратики" (построив многомерную гистограмму), из нее можно получить зависимости, их значимость, и т.д. Детали зависят от задачи и природы данных.

[bolotoved]

На сколько мне известно, Time Manager с 3D не работат (в QGIS 3D пока что в зачаточной форме). Выше уже упоминался GRASS который с 7-й версии работает с "временными пачками". Более ранние версии GRASS использовали для этого возможности ParaView на который советую также обратить внимание.
На YouTube есть примеры визуализации временных серий, в т.ч. трехмерные. Главное достоинство ParaView - его интерактивность, например, можно "на лету" делать срезы через трехмерный массив, осуществлять выборки по критериям и т. п.
Пример визуализации 3D + Time Series в ParaView: http://www.youtube.com/watch?v=6u2wCaD_oFM

[Variant]

GRASS умеет визуализировать геоданные во времени, в т.ч. и в трёх измерениях.

Спасибо! Это похоже на реальный путь. Единственное, как я понял, все эти новые возможности - нововведение седьмой версии, которая до недавнего времени производила впечатление чего-то недоделанного и экспериментального. Насколько она сейчас стабильна и пригодна к работе? Или это пока только как задел на будущее?

Пуассоновский процесс предполагает (если говорить без точной терминологии), что "снизу" есть непрерывная вероятность (которая меняется в пространстве и времени, и зависит от параметров), "сверху" - реализация в виде событий.

возможно, я конечно чего-то не понимаю вопросах моделирования, но мне всегда казалось, что если уж идти на поклон ко всяким случайным процессам, пытаясь моделировать ими некоторое изучаемое явление, то надо хотя бы чётко понимать, на какой объект мы их будем настраивать. Здесь же такого понимания нет, поскольку параметры объекта не стационарны ни во времени, ни в пространстве

опять же, никакого "поля связей" никто не предлагает, а уж по части визуализации - в R с этим все нормально (если кнопок и прочих художеств не делать, а использовать, например, 3D представление через OpenGL)

если с помощью OpenGL или любой другой тайной магии R сможет построить динамическое облако точек - я на нём скорее всего и остановлюсь. Похоже, что R может почти всё, только почему-то скромно молчит об этом. Из красивостей нужна только возможность раскрашивать точки тем или иным атрибутом, и интерактивно мотать время - чтобы не одним роликом от начала до конца, а хотя бы с паузой. Интерактивные срезы по разным подпространствам желательны, но необязательны - в крайнем случае сам их руками нарежу - правда это скорее всего займёт несколько дней вместо нескольких минут

Модель в такой ситуации строят, разбив пространство - время на "квадратики" (построив многомерную гистограмму), из нее можно получить зависимости, их значимость, и т.д. Детали зависят от задачи и природы данных.

Подход в общем случае здравый, но в данном случае структура объекта нашпигована локальными неоднородностями - так что пришлось бы лезть в нерегулярные сетки. А они - отдельный источник проблем, поскольку с ними мало кто дружит

На сколько мне известно, Time Manager с 3D не работат (в QGIS 3D пока что в зачаточной форме). Выше уже упоминался GRASS который с 7-й версии работает с "временными пачками". Более ранние версии GRASS использовали для этого возможности ParaView на который советую также обратить внимание.
На YouTube есть примеры визуализации временных серий, в т.ч. трехмерные. Главное достоинство ParaView - его интерактивность, например, можно "на лету" делать срезы через трехмерный массив, осуществлять выборки по критериям и т. п.
Пример визуализации 3D + Time Series в ParaView: http://www.youtube.com/watch?v=6u2wCaD_oFM

С ParaView и ParaViewGeo я как раз и начинал свои поиски, по назначению они будто созданы для меня, а возможностей визуализации у них даже больше чем нужно. Однако, среди VTK-шных форматов мне не удалось найти динамических точек - все эти красивости, которые так эффектно выглядят на роликах, сделаны из сеток, даже если визуализация идёт линиями или точечками

[rhot]

Спасибо! Это похоже на реальный путь. Единственное, как я понял, все эти новые возможности - нововведение седьмой версии, которая до недавнего времени производила впечатление чего-то недоделанного и экспериментального. Насколько она сейчас стабильна и пригодна к работе? Или это пока только как задел на будущее?

Ну, семёркой я пользуюсь уже года 2 как - меня устраивает, не помню когда последний раз вылетала. Но я в основном с ДДЗЗ на ней работаю, подготовка и анализ снимков. Особо визуализировать в GRASS не приходилось, всё больше в QGIS с грассовским плагином.

[Variant]

ну значит, если ничего проще не найду, буду пробовать в GRASS. Раньше всегда удавалось найти повод, чтобы как-то отвертеться и не изучать его - очень уж тоскливо рыться в его суровых английских мануалах без картинок - но похоже в этот раз скрыться от него будет сложнее

[gamm]

возможно, я конечно чего-то не понимаю вопросах моделирования, но мне всегда казалось, что если уж идти на поклон ко всяким случайным процессам, пытаясь моделировать ими некоторое изучаемое явление, то надо хотя бы чётко понимать, на какой объект мы их будем настраивать. Здесь же такого понимания нет, поскольку параметры объекта не стационарны ни во времени, ни в пространстве

ничего не понял, поскольку не смог вообразить, что у вас за данные (без этого что-то обсуждать бессмысленно).

Кстати, при абсолютно равномерном пуассоновском процессе человек наблюдает явные скопления точек, как в пространстве, так и во времени. А стационарность нужна только для методов типа вариографии, для случайных процессов она не не обязательна.

[Natalia Novoselova]

Возникла задача визуально проанализировать структуру массива точечных данных в пространстве и времени. В первую очередь интересует возможность интерактивного построения пространственных и временных срезов по различным атрибутам. Данные пространственно очень неоднородны, поэтому все варианты с переносом на регулярные сетки отпадают, остаётся либо смотреть их как есть, либо пытаться строить на них какую-то нерегулярную сетку. Есть ли какие-нибудь более-менее комфортные свободные средства для визуального анализа таких данных? Чем обычно решают такие задачи?

Если достигнете результатов, или же придете к более ясным идеям о методике решения вашей задачи, может быть, осветите это здесь по каким-то шагам?
Я имею где-то близкую задачу (хотя суть вашей также не уяснила в полной мере), и ищу разные подходы..

(а вообще, говорят, это хороший принцип для форумов - подводить итог по вопросу))