نقاط أخذ العينات بشكل عشوائي داخل حدود المضلع في R باستخدام Terra

تقنيات أخذ العينات الفعالة للبيانات النقطية الكبيرة

في عالم التحليل المكاني، تعد نقاط أخذ العينات ضمن حدود محددة مهمة شائعة ولكنها في بعض الأحيان مكلفة من الناحية الحسابية. بالنسبة لأولئك الذين يعملون مع البيانات النقطية والمتجهات الكبيرة، مثل المضلعات عبر منطقة واسعة، يصبح هذا التحدي أكثر وضوحًا. في الماضي، لجأ العديد من المستخدمين إلى قص البيانات النقطية في الطبقة المضلعة، ولكن مع نمو حجم البيانات، يمكن أن تصبح هذه الطريقة غير فعالة وتستهلك الكثير من الموارد بسرعة. 🔍

لنأخذ على سبيل المثال حالة المحلل الجغرافي المكاني الذي يعمل باستخدام صور الأقمار الصناعية وبيانات استخدام الأراضي. إذا كانت المهمة تتضمن نقاط أخذ عينات عبر مجموعات البيانات النقطية الكبيرة ضمن حدود المضلعات غير المتصلة، فقد تبدو طريقة القطع التقليدية هي الحل الوحيد. ومع ذلك، مع مجموعات البيانات الضخمة، مثل البيانات النقطية بحجم 10 جيجابايت أو 20 جيجابايت، يمكن أن يؤدي القطع إلى تأخيرات كبيرة ويشكل ضغطًا على قوة المعالجة. السؤال الذي يطرح نفسه: هل هناك طريقة أكثر فعالة لتحقيق هذا الهدف؟ 🌍

لحسن الحظ، في R، توفر أدوات مثل Terra package بديلاً لقص البيانات النقطية. باستخدام حدود الطبقة، من الممكن أخذ عينات من النقاط ضمن نطاق المضلعات دون الحاجة إلى تعديل البيانات النقطية نفسها. لا يوفر هذا الأسلوب الوقت فحسب، بل يقلل أيضًا من استهلاك الذاكرة، مما يجعلها قابلة للتطوير بشكل أكبر بالنسبة للمشاريع الكبيرة. باستخدام هذه الطريقة، لا يزال بإمكانك التأكد من أن نقاطك العشوائية تقع فقط ضمن المضلعات المطلوبة دون زيادة التحميل على نظامك. 💡

في هذه المقالة، سنستكشف كيفية إجراء أخذ عينات عشوائية ضمن حدود المضلعات باستخدام Terra، وسنرشدك خلال التعليمات البرمجية ونسلط الضوء على الخطوات الرئيسية. في النهاية، سيتم تجهيزك بطريقة أسرع وأكثر كفاءة لنقاط أخذ العينات في R، مما يضمن أن تكون تحليلاتك الجغرافية المكانية دقيقة وصديقة للموارد. لذلك، دعونا نتعمق في هذه الطريقة ونرى كيف يمكنك جعل عملية أخذ العينات الخاصة بك أكثر سلاسة وكفاءة!

يأمر	شرح الاستخدام
rast()	تُستخدم هذه الوظيفة من حزمة Terra لتحميل كائن نقطي إلى R. وهي ضرورية للعمل مع مجموعات البيانات النقطية الكبيرة بتنسيق يمكن تحليله ومعالجته. على سبيل المثال، يقوم rast("large_raster.tif") بتحميل البيانات النقطية من ملف.
vect()	تعد وظيفة vect() جزءًا من حزمة Terra وتُستخدم لتحميل البيانات المتجهة (مثل ملفات الأشكال) إلى R ككائنات مكانية. على سبيل المثال، يقوم vect("polygons.shp") بتحميل ملف متجه يحتوي على المضلعات التي سيتم استخدامها كحدود لأخذ العينات.
ext()	تُرجع هذه الدالة المدى للكائن المكاني (على سبيل المثال، طبقة مضلعة). يحدد المدى المربع المحيط بطبقة المضلع، والذي يُستخدم لتحديد المنطقة التي سيتم أخذ عينات من النقاط العشوائية فيها. مثال: تحويلة (المضلعات).
spatSample()	تُستخدم الدالة spatSample() في Terra لأخذ عينات من النقاط من كائن نقطي ضمن نطاق أو مضلع محدد. تعد هذه الوظيفة مفيدة لتحديد نقاط عشوائية من مجموعات البيانات النقطية الكبيرة، خاصة عندما لا ترغب في قص البيانات النقطية. مثال: spatSample(raster_data، size = num_points، ext = polygon_bounds).
st_read()	من الحزمة sf، يتم استخدام st_read() لقراءة البيانات المتجهة (مثل ملفات الأشكال) إلى R كميزات مكانية. وهو ضروري لمعالجة وتحليل بيانات المتجهات، مثل حدود المضلعات. مثال: st_read("polygons.shp").
st_transform()	يتم استخدام الدالة st_transform() لإعادة إسقاط البيانات المكانية في نظام مرجعي إحداثي مختلف (CRS). يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لضمان محاذاة البيانات النقطية والمتجهة بشكل صحيح من حيث الإسناد المكاني قبل إجراء عمليات مثل أخذ العينات النقطية. مثال: st_transform(polygons, crs = crs(raster_data)).
st_bbox()	st_bbox() تُرجع المربع المحيط لكائن sf، وهو في الأساس المدى المكاني للكائن. يُستخدم هذا لتحديد المنطقة التي سيتم أخذ عينات من النقاط العشوائية فيها. مثال: st_bbox(polygons_sf).
st_sample()	تقوم هذه الوظيفة بإنشاء نقاط عشوائية داخل كائن sf معين (مثل المضلع). يتم توزيع النقاط عشوائيًا وفقًا لهندسة الكائن، والتي تُستخدم في هذه الحالة لأخذ عينات من النقاط داخل حدود المضلع. مثال: st_sample(polygons_sf, size = num_points).
plot()	تعد وظيفة plot() وظيفة أساسية في R لتصور البيانات المكانية. في هذا السياق، يتم استخدامه لرسم البيانات النقطية والمضلعات والنقاط العشوائية للتحقق من أخذ عينات النقاط بشكل صحيح داخل حدود المضلع. مثال: مؤامرة (random_points، إضافة = TRUE، العمود = "أحمر").

كيف تعمل البرامج النصية: أخذ عينات عشوائية فعالة ضمن حدود المضلع

في الأمثلة السابقة، كان الهدف هو أخذ عينات عشوائية من النقاط بكفاءة داخل حدود المضلع لطبقة البيانات النقطية، وتجنب العبء الحسابي لقص البيانات النقطية الكبيرة. هذه المهمة مهمة بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التحليل المكاني، مثل بيانات الاستشعار عن بعد أو النمذجة البيئية. الحل المقدم في R، باستخدام حزم Terra و sf، يسمح بإجراء عملية أخذ العينات داخل حدود المضلعات المتجهة، التي تمثل مناطق جغرافية محددة ذات أهمية. الأمر يقوم بتحميل البيانات النقطية إلى R، مما يتيح المعالجة وأخذ العينات دون تعديل البيانات النقطية الأصلية، مما يضمن بقاء العملية فعالة حتى مع الملفات الكبيرة.

تتضمن الخطوة الحاسمة الأولى في البرنامج النصي استخدام وظيفة من حزمة Terra لاستخراج مدى بيانات المضلع. يوفر هذا المربع المحيط، وهو في الأساس نافذة مستطيلة، يحدد المنطقة التي يجب أخذ عينات من النقاط العشوائية فيها. على سبيل المثال، في تحليل استخدام الأراضي، سيمثل المدى الحدود الجغرافية لمنطقة ما، مثل منطقة الغابات أو المدينة. يضمن المربع المحيط المشتق من المضلعات تحديد النقاط الموجودة داخل هذه المناطق المحددة مسبقًا فقط، مما يجعل التحليل محددًا وذا معنى. يوفر هذا الأسلوب أيضًا قوة الحوسبة عن طريق التخلص من الحاجة إلى قص البيانات النقطية نفسها.

ال يتم بعد ذلك استخدام الدالة لأخذ عينات من النقاط العشوائية من البيانات النقطية، بناءً على حدود المضلع المحددة. تتيح لنا الوظيفة تحديد المدى الدقيق للمضلعات التي يجب أن تظهر فيها النقاط، وبالتالي ضمان أن العينة مقيدة مكانيًا بمناطق الاهتمام. على سبيل المثال، إذا كانت المضلعات تمثل بقع غابات مختلفة في حديقة وطنية كبيرة، فستقع النقاط العشوائية فقط ضمن مناطق الغابات هذه، مع تجنب المناطق الواقعة خارج حدود المضلع، مثل المسطحات المائية أو المناطق الحضرية. وهذا يضمن أن تكون العينة دقيقة وذات صلة بالتحليل، دون معالجة غير ضرورية للبيانات أو استهلاك الذاكرة.

الحل الثاني، الذي يتضمن الحزمة sf، يقدم و وظائف. تسمح هذه الأوامر بقراءة بيانات المتجهات في R كميزات مكانية. على سبيل المثال، st_read() يتم استخدامه لاستيراد ملف شكل يحتوي على المضلعات التي تحدد مناطق أخذ العينات. بعد ذلك، st_transform() تضمن الوظيفة أن النظام المرجعي الإحداثي (CRS) للمضلعات يتطابق مع البيانات النقطية. تعد هذه المحاذاة أمرًا بالغ الأهمية لأخذ عينات دقيقة، حيث يمكن أن تؤدي CRS غير المتطابقة إلى أخطاء أو مواقع نقاط غير صحيحة. على سبيل المثال، إذا كانت بيانات المضلع في إسقاط مختلف عن البيانات النقطية، فقد يؤدي ذلك إلى نقاط أخذ عينات خارج المنطقة المقصودة. ومن خلال تحويل CRS، يصبح الحل أكثر قوة وقابل للتطبيق عالميًا، بغض النظر عن توقعات البيانات المدخلة.

وأخيرا، يتم استخدام الدالة من الحزمة sf لإنشاء نقاط عشوائية داخل المضلعات. هذه الوظيفة قوية جدًا لأنها تحترم هندسة المضلعات وتضمن توزيع النقاط مكانيًا ضمن الحدود الصحيحة. في سياق المراقبة البيئية، إذا كنت تدرس التنوع البيولوجي داخل أنظمة بيئية مختلفة، فيمكنك استخدام هذه الوظيفة لأخذ عينات من نقاط عشوائية داخل بقع الغابات، والتي سيتم استخدامها بعد ذلك لمزيد من التحليل، مثل مسوحات الغطاء النباتي أو أخذ عينات التربة. يوفر الجمع بين هذه الأوامر المحسنة طريقة قوية وفعالة لأخذ العينات العشوائية ضمن حدود المضلعات، مما يجعلها أداة أساسية للعمل مع مجموعات البيانات النقطية والمتجهة الكبيرة في R. 🌍

library(terra)
# Load raster and polygon data
raster_data <- rast("large_raster.tif")
polygons <- vect("polygons.shp")

# Get the extents of polygons
polygon_bounds <- ext(polygons)

# Generate random points within polygon bounds
num_points <- 1000
random_points <- spatSample(raster_data, size = num_points, ext = polygon_bounds)

# Plot the results
plot(raster_data)
plot(polygons, add = TRUE)
plot(random_points, add = TRUE, col = "red")
# End of code

library(terra)
library(sf)

# Load raster and polygon data
raster_data <- rast("large_raster.tif")
polygons <- st_read("polygons.shp")

# Use spatial indexing for polygons
polygons_sf <- st_transform(polygons, crs = crs(raster_data))
polygon_bounds <- st_bbox(polygons_sf)

# Randomly sample points using the bounding box of polygons
num_points <- 500
random_points <- st_sample(polygons_sf, size = num_points)

# Plot the results
plot(raster_data)
plot(polygons_sf$geometry, add = TRUE)
plot(random_points, add = TRUE, col = "blue")
# End of code

شرح الأوامر الرئيسية المستخدمة لأخذ عينات عشوائية في لغة R

يوجد أدناه جدول يصف بعض أوامر R الرئيسية المستخدمة في الأمثلة السابقة. تعتبر هذه الأوامر بالغة الأهمية لأخذ عينات عشوائية من النقاط العشوائية داخل حدود المضلعات بكفاءة، مع التركيز على تحسين الأداء والتحليل المكاني.

تحسين أخذ العينات العشوائية للنقاط داخل حدود المضلع

يمكن أن يكون أخذ عينات من النقاط العشوائية ضمن حدود مضلع محددة في مجموعات البيانات النقطية الكبيرة مهمة صعبة من الناحية الحسابية. تقليديًا، يقوم المستخدمون بقص البيانات النقطية باستخدام المضلعات ثم أخذ عينات من النقاط من البيانات المقطوعة. على الرغم من نجاح هذه الطريقة، إلا أنها تستهلك الكثير من الموارد وغير فعالة عند التعامل مع الملفات النقطية الكبيرة، خاصة في الاستشعار عن بعد أو النمذجة البيئية. ومع التقدم في حزم التحليل المكاني مثل Terra وsf في R، ظهر نهج أكثر تحسينًا. بدلاً من القص، يمكننا أخذ عينات مباشرة داخل حدود المضلع، مما يقلل من معالجة البيانات غير الضرورية واستخدام الذاكرة. يعمل هذا النهج على تعزيز المربع المحيط بالمضلعات لتحديد المنطقة التي يتم فيها أخذ عينات من النقاط العشوائية، مما يوفر حلاً أكثر كفاءة وقابلية للتطوير.

باستخدام الدالة spatSample() من حزمة Terra، يمكن للمستخدمين أخذ عينات عشوائية من النقاط العشوائية مباشرة من البيانات النقطية داخل حدود المضلع. تسمح الوظيفة للمستخدم بتحديد عدد النقاط التي سيتم أخذ العينات منها والمدى (أي مربع الحدود) الذي سيتم أخذ العينات من خلاله. وهذا يلغي الحاجة إلى معالجة البيانات النقطية بأكملها، وبالتالي توفير وقت المعالجة وذاكرة النظام. كما أنه يضمن أن النقاط التي تم أخذ عينات منها تمثل المضلعات، وهو أمر بالغ الأهمية للدراسات مثل تصنيف الغطاء الأرضي أو تحليل الموائل، حيث يلزم تحليل مناطق محددة فقط. على سبيل المثال، في البحوث البيئية، يمكن أن يقتصر أخذ العينات على مناطق الغابات، باستثناء المسطحات المائية أو المناطق الحضرية، مما يجعل التحليل أكثر استهدافًا وذو معنى.

هناك اعتبار مهم آخر وهو كيفية استخدام الحزمة sf مع حزمة Terra لمعالجة بيانات المتجهات. تسمح الوظيفتان st_transform() وst_sample() بالمحاذاة الصحيحة لمجموعات البيانات المتجهة والنقطية عن طريق تحويل إسقاط المضلعات لمطابقة النظام المرجعي الإحداثي للبيانات النقطية (CRS). تعتبر هذه الخطوة ضرورية لأخذ عينات دقيقة من النقاط حيث أن التوقعات غير المتطابقة قد تؤدي إلى أخطاء في أخذ العينات. بمجرد محاذاة بيانات المتجه بشكل صحيح، يمكن أخذ عينات من النقاط العشوائية داخل المضلعات باستخدام st_sample(). تعتبر هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص عند العمل مع ملفات الأشكال المضلعة أو تنسيقات المتجهات المكانية الأخرى، مما يوفر حلاً أكثر تكاملاً وشمولاً لتحليل البيانات المكانية. 🌲

2. يمكنك استخدام وظيفة من حزمة Terra في R لأخذ عينات من النقاط العشوائية داخل حدود المضلع. حدد الكائن النقطي وعدد النقاط وحدود المضلع كمدى لأخذ العينات.
4. يؤدي استخدام المربع المحيط للمضلعات إلى تقييد أخذ العينات العشوائية في مناطق جغرافية محددة محل الاهتمام، مما يجعل التحليل أكثر صلة ويقلل العمليات الحسابية غير الضرورية لمجموعات البيانات النقطية الكبيرة.
6. نعم، تسمح لك الحزمة sf في لغة R بقراءة البيانات المتجهة (على سبيل المثال، ملفات الأشكال)، وتحويل أنظمة الإحداثيات الخاصة بها باستخدام ، ثم عينة من النقاط باستخدام وظيفة.
8. محاذاة أنظمة الإحداثيات باستخدام يضمن وجود كل من البيانات النقطية والمضلعة في نفس الإسقاط، مما يمنع عدم المحاذاة أثناء عملية أخذ العينات النقطية ويضمن نتائج دقيقة.
10. وتشمل الوظائف المفيدة الأخرى لتحميل البيانات النقطية، للحصول على مدى المضلع، و لتصور النقاط التي تم أخذ عينات منها أعلى الحدود النقطية والمضلعة.
12. يمكنك استخدام وظيفة لعرض البيانات النقطية وحدود المضلع والنقاط التي تم أخذ عينات منها. وهذا أمر ضروري للتحقق من أن النقاط تقع ضمن المنطقة المتوقعة.
14. نعم، يتم استخدام أخذ العينات العشوائية ضمن حدود المضلع على نطاق واسع في النمذجة البيئية، وتقييم الموائل، وتصنيف الغطاء الأرضي، وحتى التخطيط الحضري لضمان أن يقتصر أخذ العينات على المناطق ذات الاهتمام، مثل الغابات أو الأراضي الرطبة أو المناطق الزراعية.
16. نعم، يمكن للطرق الموضحة أخذ عينات من النقاط عبر مضلعات متعددة غير متصلة. يمكن أن تحتوي طبقة المضلع على عدة مضلعات فردية، وسيتم أخذ عينات من النقاط داخل كل منها، مع احترام حدودها.
18. يؤدي تجنب القطع النقطي إلى تقليل استخدام الذاكرة والحمل الحسابي بشكل كبير، خاصة عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يؤدي أخذ العينات مباشرة من البيانات النقطية داخل حدود المضلع إلى إلغاء الحاجة إلى معالجة وتخزين مجموعات البيانات الكبيرة المقطوعة المتوسطة.
20. نعم، يمكنك التحكم في عدد النقاط التي تم أخذ عينات منها عن طريق تحديد معلمة الحجم في ملف وظيفة أو ضبط عدد النقاط في وظيفة، اعتمادا على الكثافة المطلوبة لتحليلك.
22. إذا كانت طبقات البيانات النقطية والمضلعات ذات دقة مختلفة، فقد تحتاج إلى إعادة تشكيل البيانات النقطية لمطابقة دقة المضلع أو ضبط كثافة أخذ العينات لضمان التوافق بين مجموعتي البيانات.

تتناول هذه المقالة طرق نقاط من مجموعات البيانات النقطية الكبيرة داخل مضلع محدد . مع نمو مجموعات البيانات بشكل أكبر، يمكن أن تكون طرق القطع التقليدية غير فعالة، وبالتالي فإن استخدام الحزم يشبه يقدم الحل الأمثل. يساعد أخذ العينات مباشرة ضمن حدود المضلع على تقليل وقت المعالجة و ذاكرة الاستخدام، مما يجعلها أكثر كفاءة لمهام التحليل المكاني مثل النمذجة البيئية 🌍.

تعد القدرة على أخذ عينات من النقاط داخل حدود المضلع في مجموعات البيانات النقطية الكبيرة مهارة أساسية لأي شخص يعمل مع البيانات المكانية في R. من خلال الاستفادة من الحزمة، يمكننا تحسين عمليات أخذ العينات النقطية، مما يجعلها أسرع وأكثر كفاءة. يضمن أخذ العينات المباشرة من البيانات النقطية دون قص استخدام الموارد بفعالية، خاصة للتحليلات واسعة النطاق 🌿.

في الختام، فإن أخذ العينات العشوائية ضمن حدود المضلع باستخدام الأساليب المحسنة يساعد في إدارة مجموعات البيانات الكبيرة مع توفير نتائج موثوقة. باستخدام حزم مثل و يمكن للباحثين تجنب أوجه القصور في القص والتعامل مع المهام المكانية المعقدة بسهولة. والخلاصة الرئيسية هي أن الدقة والكفاءة يمكن أن تسير جنبًا إلى جنب عند التعامل مع البيانات الضخمة في التحليل الجغرافي المكاني.