Значение параметра в растре & Численность в векторе

[Natalia Novoselova]

Очень общий вопрос, пока в поисках общих возможных направлений по данной задаче:

Есть растр, каждый пиксель имеет значение параметра среды. В моем случае – это температура, показатель градиента температуры, потом будут показатели рельефа.
И есть векторная тема Численности (упрощенный вариант - точечная, и она же – с данными от каждой точки присовенными одному полигону (итого - много полигонов, каждому присвоен - параметр численности).

И требуется провести анализы по выявлению зависимости этой векторной темы Численности и растра (значений параметров среды, присовенных пикселям). Растр можно перевести в шейп, но от этого суть задачи не поменяется - глобально можно вопрос сформулировать так:
как провести анализ между пространственным распределением двух параметров?


Какими путями, в целом, тут можно двигаться? Работаю в ArcGIS (и карты по снимкам там же обрабатываю), также есть ENVI. Но сейчас мне нужно просто понять – какие геостат. теории и инструменты этим занимаются, что мне изучать (желательно - в приложении сразу ГИС софта - то есть как это раскрыто там, не просто теория)

[gamm]

этим занимается наука статистика, но для ее применения требуется знание хотя-бы арифметики в объеме школьного курса, а не поиск кнопок. Инструмент (статистический) называется регрессия

[Natalia Novoselova]

этим занимается наука статистика, но для ее применения требуется знание хотя-бы арифметики в объеме школьного курса,

Ваши слова несут цель понизить мою сомооценку? Право, из соображений гуманности, так делать не следует, моя самооценка и так приближена к баллу моей репутации здесь, то есть к нулю. Хотя это само-оценка по тому, что я фактически успеваю делать и что получается, оценка имеющегося во мне потенциала - высокая, и разница между тем, что я могу и тем, что получается - и есть основная причина крайне низкой самооценки.

Иными словами - можете меня ругать сколько угодно, спорить не буду, поскольку и сама так считаю. Вас устраивает?

И по теме:

а не поиск кнопок. Инструмент (статистический) называется регрессия

Поиск кнопок - позволит мне более точно определить спектр теории, который надо изучить. Поскольку описание инструмента в хелпе и статьях, сразу проба на данных - вводит в суть теории, и задает понимание - что именно надо изучать. Не всю Статистику и Геостатистику - а так и то в ней, что поможет мне на каком-то уровне качества решить мою задачу. Я не стремлюсь сделать что-то супер-сложное, просто, для начала, - базовое.

К сожалению, ваш ответ - не продвинул меня в понимании того, где и что мне надо искать для решения моей задачи.

[gamm]

Поиск кнопок - позволит мне более точно определить спектр теории

я безуспешно пытаюсь донести до вашего сознания, что не позволит. Сначала нужно понять, что и как нужно делать, а потом искать кнопки. А не наоборот.

P.S. еще раз - то, что нужно делать, называется регрессия. Сделать это можно великим множеством способов, независимо от наличия кнопок - достаточно базовых операций, которые есть в любой ГИС.

[AndNSK]

Наталья, Вы ещё поглядываете в форум? Я как-то столкнулся с этим вопросом. Решать пришлось самому для себя, потому вышло кривовато, но работает. По сути, скрипты для octave (открытый-бесплатный клон Матлаба). Выложить не жалко, если не забанят. Читает шейп-файлы и возится с ними. А в каком формате у Вас растр?

[Natalia Novoselova]

Наталья, Вы ещё поглядываете в форум? Я как-то столкнулся с этим вопросом. Решать пришлось самому для себя, потому вышло кривовато, но работает. По сути, скрипты для octave (открытый-бесплатный клон Матлаба). Выложить не жалко, если не забанят. Читает шейп-файлы и возится с ними. А в каком формате у Вас растр?

Растр в формате GRID (integer или floating point, перевожу), его же перевела в шейп.

Я пока не слишком "ас" в ГИСах (обратное - новичок), потому пока развиваюсь в среде ArcGIS, ENVI. Но и другие варианты готова пробовать. ))
В общем, сейчас ищу способа - быстро погрузиться в решение данной задачи и начать понимать, как это работает (т.е. что такое геостатистика вообще и в приложении к ГИС)..

[Natalia Novoselova]

Поиск кнопок - позволит мне более точно определить спектр теории

я безуспешно пытаюсь донести до вашего сознания, что не позволит. Сначала нужно понять, что и как нужно делать, а потом искать кнопки. А не наоборот.

P.S. еще раз - то, что нужно делать, называется регрессия. Сделать это можно великим множеством способов, независимо от наличия кнопок - достаточно базовых операций, которые есть в любой ГИС.

По вашему совету, тогда, нашла такие разделы хелпа ArcGIS:

Regression analysis basics

Geographically Weighted Regression (GWR) (Spatial Statistics)

Я правильно поняла вашу идею? Мне надо прочесть какую-то базу, чтобы я поняла алгоритм - что за чем надо мне изучить, чтобы решить задачу (т.е. чтобы найти операции в ГИС софте, их грамотно использовать и грамотно интерпретировать результаты).

Пока моя идея - читать хелпы ArcGIS по задананному вами курсу (регрессионнный анализ). С тем, чтобы думать, как это подходит к моим целям.
Обратное - начинать читать без приложения к ГИС среде мне не кажется правильным, боюсь, что я просто не осилю такой подход без помощи того, кто разбирается в геостатистике. А некому помогать.

[nadiopt]

мне кажется, Наташ, Вы не правы, надо сначала хороший мучебник по геостатистике почитать, а потом уже хелп как это делается в арке

[Natalia Novoselova]

мне кажется, Наташ, Вы не правы, надо сначала хороший мучебник по геостатистике почитать, а потом уже хелп как это делается в арке

Хелп также дает не только кнопки, а и коротко геостат теорию. Погрузиться в нее, от нее - перейти к учебнику. Потом от него - уже более осмысленно к инструментам.

Как я могу охватить море, если не знаю, что именно мне искать? Очень сложная для меня задача.

Или же, действительно, найти что-то очень просто изложенное, вроде Резника (который дает так теорию по статистике). Но я не знаю по геостатистике таких учебников, хотя искала (даже на этом форуме была тема). Не нашла на русском почти ничего, что я могла бы достать. От того, что могу - взять в библиотеке что-то на английском или португальском. Это будет толстенный том. Нда. Совершенно сразу не понятный.

[Natalia Novoselova]

Я же спорю не из упрямства, а из понимания того, что мне реально осилить, а что нет - без значительной помощи и в заданный интервалом времени срок.
Конечно, было бы лучше взять курс геостатистики и изучать ее упорно семестр или два. Но не имею такой возможности.

Отсюда - прошу совет, как подойти к моей задаче оптимально эффективно. Я же не отказываюсь погружаться в теорию - только не вижу толку бросать меня в огроменное море, мол, сначала - переплыви! Ну потону я там очень быстро, не добившись решения.

[Variant]

Если предполагается, что есть некоторый общий для всей анализируемой территории закон, описывающий связь между параметрами, то задача, по-моему, вообще не совсем ГИС-овская. Достаточно просто набрать массив данных для анализа и дальше уже крутить его в численном виде — посмотреть глазами связи всех со всеми, если они хоть как-то наблюдаются — пробовать строить регрессии и отклонения от них. Никакой геостатистики не нужно. Естественно, если исходное предположение верно, и действительно есть единая на всю территорию зависимость. А в какой форме исходные данные — вопрос скорее технический. Если не анализировать детально пространственную составляющую и исходная выборка большая — это не так важно.
Сначала нужно убедиться, что изменчивость температуры не слишком высокая, позволяющая использовать полигоны имеющегося размера. Можно просто глазами или если нужна формальная основа - вариограммным анализом. Если изменчивость поля окажется слишком высокая, а более детальные полигоны получить невозможно, поле нужно будет предварительно сгладить, естественно, с некоторой потерей достоверности дальнейшего анализа. Лучше, если этого делать не придётся. Аналогично и с полем градиента. Потом убедиться, что размер полигонов примерно одинаков, что нам не нужно как-то дробить их или учитывать их площадь в качестве отдельного параметра. Если всё это выполняется, можно перейти от самих полигонов к их центроидам и на них же сколоть значения температурного поля. Чтобы учесть простейшую пространственную зависимость можно снять ещё их координаты. Итого, у каждой точки будет пять параметров: численность, температура, градиент температуры, x, y. Сохранить их в текстовый файл и крутить с помощью R, Excel или любого другого предпочитаемого инструмента согласно его возможностям и имеющейся задумке.

Всё становится интереснее, если зависимость не одна на всю территорию, а есть некоторая локальная изменчивость, а она обычно всегда есть, вопрос только, насколько ей можно пренебречь. Тогда одной только регрессией не отделаться, придётся подключать геостатистику. Это популярный метод, в основе которого лежит предположение, что есть некоторый закон, связывающий изменчивость изучаемых параметров с расстоянием от точек, где они были замерены. Если предположение выполняется — всё в порядке (хотя сейчас модно и не проверять), и такие случаи иногда действительно бывают. Но вот беда — в природе оно часто и не выполняется. В этом случае воздушный замок геостатистики оказывается без фундамента. Поэтому, если есть значимая локальная изменчивость связи параметров, от которой не отделаться, и в то же время значимая локальная изменчивость зависимости их изменчивости от расстояния, не позволяющая без обмана использовать геостатистику — ситуация будет весьма щекотливой. Проще всего, если значимой изменчивости связи параметров не окажется, или, по крайней мере, она будет глобальной — это позволит не трогать геостатистику, а использовать общую зависимость

[Natalia Novoselova]

Если предполагается, что есть некоторый общий для всей анализируемой территории закон, описывающий связь между параметрами, то задача, по-моему, вообще не совсем ГИС-овская. Достаточно просто набрать массив данных для анализа и дальше уже крутить его в численном виде — посмотреть глазами связи всех со всеми, если они хоть как-то наблюдаются — пробовать строить регрессии и отклонения от них. Никакой геостатистики не нужно.

Огмроное спасибо!! Стало понятнее..
В целом, как поняла, можно от пространства перейти к табличным данным, и там использовать уже методы обычной статистики. Изучить для этого Регрессионный анализ (то, что в общем по такому типу задач).
Проводить анализы пробовать в R или какой-то стат. программе.
То есть построить таблицу: Lat, Long, Численность, Значение Параметра.
Где для каждой точки Lat=x1, Long=y1 вытаскивать из ГИС данные, какая численность была в это точке, и какое значение анализируемого параметра (температура, градиент температуры, показатели рельефа в числовой форме) было в этой точки на поверхности.

То есть это для подготовки первичной таблицы, потом, видимо, таблица будет преобразовываться под разные цели.

Потом убедиться, что размер полигонов примерно одинаков, что нам не нужно как-то дробить их или учитывать их площадь в качестве отдельного параметра. Если всё это выполняется, можно перейти от самих полигонов к их центроидам и на них же сколоть значения температурного поля. Чтобы учесть простейшую пространственную зависимость можно снять ещё их координаты. Итого, у каждой точки будет пять параметров: численность, температура, градиент температуры, x, y.

Сложность с полигонами и их центроидами - то над чем мне еще надо думать. Дело в том, что у меня как раз "наоборот". Сначала были известны точки центра каждого полигона (это записанная при полевых наблюдениях координата птицы в полете). А потом, исходя из заданных параметров точности наблюдений (вариации по вертикальному углу на птицу, направлению на нее по компасу и расстоянию от наблюдателя до птицы) я построила в ГИС полигоны. То есть каждая точка означает, что на самом деле птица могла находится в этом полигоне. Исходя из геометрии построения - полигоны имеют разные площади, а форма - усеченный двумя окружностями конус (как бы трапеция, только вместо оснований - дуги окружностей).

Но стат. анализы я, вероятно, буду проводить двигаясь от простого к сложному. И, потому, возможно, лучше сначала возьму не эти полигоны, а именно эти точки, которые и есть их центры.

Также буду думать над тем - что для этой точки (центр полигона) - задавать значение из стат. обработки всех пикселей всего полигона. Это делается, вроде бы, в Zonal Statistics.

[Natalia Novoselova]

Примерно думаю правильно, как вы считаете (по моему посту выше). С этого можно начать?

[Natalia Novoselova]

Всё становится интереснее, если зависимость не одна на всю территорию, а есть некоторая локальная изменчивость, а она обычно всегда есть, вопрос только, насколько ей можно пренебречь. Тогда одной только регрессией не отделаться, придётся подключать геостатистику. Это популярный метод, в основе которого лежит предположение, что есть некоторый закон, связывающий изменчивость изучаемых параметров с расстоянием от точек, где они были замерены. Если предположение выполняется — всё в порядке (хотя сейчас модно и не проверять), и такие случаи иногда действительно бывают. Но вот беда — в природе оно часто и не выполняется. В этом случае воздушный замок геостатистики оказывается без фундамента. Поэтому, если есть значимая локальная изменчивость связи параметров, от которой не отделаться, и в то же время значимая локальная изменчивость зависимости их изменчивости от расстояния, не позволяющая без обмана использовать геостатистику — ситуация будет весьма щекотливой. Проще всего, если значимой изменчивости связи параметров не окажется, или, по крайней мере, она будет глобальной — это позволит не трогать геостатистику, а использовать общую зависимость

Про локальную изменчивость - не очень поняла, что это такое.
Прочитала что-то, видимо, близкое из вводной статье Википедии:

Другими словами, объекты, явления и процессы, которые расположены ближе в пространстве, являются более подобными между собой по сравнению с теми, которые более удалены друг от друга.

Но, похоже, вы хотите сказать, что не всякие пространственные данные можно вообще обрабатывать методами геостатистики?

[gamm]

По вашему совету, тогда, нашла такие разделы хелпа ArcGIS:

я этого не советовал, я советовал ровно обратное ...

Я правильно поняла вашу идею?

нет. Сначала нужно изучить арифметику, потом математику и статистику (хотя бы в объеме средней школы и первых курсов нематематических специальностей), потом разобраться в явлении с предметной точки зрения, и только после этого написать на бумаге, как решать задачу. А уже потом искать кнопки ...

и если хоть что-то знать, то не будет таких вопросов, как

Но, похоже, вы хотите сказать, что не всякие пространственные данные можно вообще обрабатывать методами геостатистики?

потому как можно обрабатывать любые. Если знать, что такое пространственные данные и геостатистика ...