ટેરાનો ઉપયોગ કરીને R માં બહુકોણ બાઉન્ડ્સની અંદર રેન્ડમલી સેમ્પલિંગ પોઈન્ટ

મોટા રાસ્ટર માટે કાર્યક્ષમ સેમ્પલિંગ તકનીકો

અવકાશી પૃથ્થકરણની દુનિયામાં, ચોક્કસ સીમાઓની અંદર સમ્પલિંગ પોઈન્ટ એ એક સામાન્ય પરંતુ કેટલીકવાર ગણતરીની રીતે ખર્ચાળ કાર્ય છે. મોટા રાસ્ટર અને વેક્ટર સાથે કામ કરતા લોકો માટે, જેમ કે બહુકોણ વ્યાપક વિસ્તાર પર, આ પડકાર વધુ સ્પષ્ટ બને છે. ભૂતકાળમાં, ઘણા વપરાશકર્તાઓએ રાસ્ટરને બહુકોણ સ્તર પર ક્લિપિંગ કરવાનો આશરો લીધો હતો, પરંતુ જેમ જેમ ડેટાનું કદ વધે છે, તેમ તેમ આ પદ્ધતિ ઝડપથી બિનકાર્યક્ષમ અને સંસાધન-સઘન બની શકે છે. 🔍

ઉદાહરણ તરીકે, સેટેલાઇટ ઇમેજરી અને લેન્ડ-યુઝ ડેટા સાથે કામ કરતા જીઓસ્પેશિયલ વિશ્લેષકનો કેસ લો. જો કાર્યમાં ડિસ્કનેક્ટેડ બહુકોણ ની સીમામાં મોટા રાસ્ટર ડેટાસેટ્સ પરના સેમ્પલિંગ પોઈન્ટનો સમાવેશ થાય છે, તો પરંપરાગત ક્લિપિંગ પદ્ધતિ એકમાત્ર ઉકેલ જેવી લાગે છે. જો કે, વિશાળ ડેટાસેટ્સ સાથે, જેમ કે 10GB અથવા 20GB રાસ્ટર, ક્લિપિંગ નોંધપાત્ર વિલંબ તરફ દોરી શકે છે અને પ્રોસેસિંગ પાવર પર તાણ લાવી શકે છે. પ્રશ્ન ઊભો થાય છે: શું આ ધ્યેય હાંસલ કરવાની કોઈ વધુ કાર્યક્ષમ રીત છે? 🌍

સદભાગ્યે, R માં, ટેરા પેકેજ જેવા સાધનો રાસ્ટર ક્લિપિંગનો વિકલ્પ પૂરો પાડે છે. લેયર બાઉન્ડ્સનો ઉપયોગ કરીને, રાસ્ટરને જ સંશોધિત કરવાની જરૂર વગર બહુકોણની હદની અંદર નમૂના બિંદુઓ શક્ય છે. આ અભિગમ માત્ર સમય બચાવતો નથી પણ મેમરીનો વપરાશ પણ ઘટાડે છે, જે તેને મોટા પ્રોજેક્ટ્સ માટે વધુ સ્કેલેબલ બનાવે છે. આ પદ્ધતિ વડે, તમે હજુ પણ ખાતરી કરી શકો છો કે તમારા રેન્ડમ પોઈન્ટ્સ તમારી સિસ્ટમને ઓવરલોડ કર્યા વિના ફક્ત ઇચ્છિત બહુકોણમાં જ આવે છે. 💡

આ લેખમાં, અમે ટેરાનો ઉપયોગ કરીને બહુકોણની સીમામાં રેન્ડમ સેમ્પલિંગ કેવી રીતે કરવું, તમને કોડમાં લઈ જઈને અને મુખ્ય પગલાંને હાઈલાઈટ કરવા વિશે અન્વેષણ કરીશું. અંત સુધીમાં, તમે R માં સેમ્પલિંગ પોઈન્ટ્સ માટે ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ પદ્ધતિ સાથે સજ્જ થશો, ખાતરી કરો કે તમારા જિયોસ્પેશિયલ વિશ્લેષણો સચોટ અને સંસાધન-મૈત્રીપૂર્ણ બંને છે. તેથી, ચાલો આ પદ્ધતિમાં ડાઇવ કરીએ અને જુઓ કે તમે તમારી સેમ્પલિંગ પ્રક્રિયાને કેવી રીતે વધુ સરળ અને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવી શકો છો!

સ્ક્રિપ્ટ્સ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે: બહુકોણ સીમાઓની અંદર કાર્યક્ષમ રેન્ડમ સેમ્પલિંગ

અગાઉના ઉદાહરણોમાં, ધ્યેય મોટા રાસ્ટર્સને ક્લિપ કરવાના કોમ્પ્યુટેશનલ બોજને ટાળીને, રાસ્ટર લેયરની બહુકોણ સીમા ની અંદર રેન્ડમ પોઈન્ટ્સને અસરકારક રીતે નમૂના આપવાનો હતો. રિમોટ સેન્સિંગ ડેટા અથવા પર્યાવરણીય મોડેલિંગ જેવા અવકાશી વિશ્લેષણમાં મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે આ કાર્ય ખાસ કરીને મહત્વપૂર્ણ છે. R માં પૂરા પાડવામાં આવેલ સોલ્યુશન, Terra અને sf પેકેજોનો ઉપયોગ કરીને, સેમ્પલિંગ પ્રક્રિયાને વેક્ટર બહુકોણની સીમાઓમાં થવા દે છે, જે રસના ચોક્કસ ભૌગોલિક વિસ્તારોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. આદેશ rast() રાસ્ટર ડેટાને R માં લોડ કરે છે, મૂળ રાસ્ટરમાં ફેરફાર કર્યા વિના મેનીપ્યુલેશન અને સેમ્પલિંગને સક્ષમ કરે છે, મોટી ફાઇલો સાથે પણ પ્રક્રિયા કાર્યક્ષમ રહે તેની ખાતરી કરે છે.

સ્ક્રિપ્ટના પ્રથમ નિર્ણાયક પગલામાં ઉપયોગનો સમાવેશ થાય છે ext() બહુકોણ ડેટાની હદ કાઢવા માટે ટેરા પેકેજમાંથી કાર્ય. આ બાઉન્ડિંગ બોક્સ પૂરું પાડે છે, આવશ્યકપણે એક લંબચોરસ વિન્ડો, જે તે વિસ્તારને વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે જેની અંદર રેન્ડમ પોઈન્ટનો નમૂના લેવા જોઈએ. ઉદાહરણ તરીકે, જમીનના ઉપયોગના વિશ્લેષણમાં, હદ એ પ્રદેશની ભૌગોલિક મર્યાદાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરશે, જેમ કે જંગલ વિસ્તાર અથવા શહેર. બહુકોણમાંથી મેળવેલ બાઉન્ડિંગ બૉક્સ ખાતરી કરે છે કે આ પૂર્વવ્યાખ્યાયિત પ્રદેશોમાં માત્ર બિંદુઓ જ પસંદ કરવામાં આવ્યા છે, જે વિશ્લેષણને વિશિષ્ટ અને અર્થપૂર્ણ બનાવે છે. આ અભિગમ રાસ્ટરને જ ક્લિપ કરવાની જરૂરિયાતને દૂર કરીને કમ્પ્યુટિંગ પાવર પર પણ બચત કરે છે.

આ spatSample() ફંક્શનનો ઉપયોગ પછી વ્યાખ્યાયિત બહુકોણ બાઉન્ડ્સના આધારે, રાસ્ટરમાંથી રેન્ડમ બિંદુઓના નમૂના માટે થાય છે. ફંક્શન અમને બહુકોણની ચોક્કસ હદ સ્પષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે જ્યાં બિંદુઓ દેખાવા જોઈએ, આમ ખાતરી કરે છે કે નમૂના રસના ક્ષેત્રો માટે અવકાશી રીતે મર્યાદિત છે. દાખલા તરીકે, જો બહુકોણ મોટા રાષ્ટ્રીય ઉદ્યાનમાં વિવિધ વન પેચનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તો રેન્ડમ પોઈન્ટ ફક્ત આ જંગલ વિસ્તારોની અંદર જ આવશે, બહુકોણની સીમાની બહારના વિસ્તારોને ટાળીને, જેમ કે જળાશયો અથવા શહેરી વિસ્તારો. આ ખાતરી કરે છે કે બિનજરૂરી ડેટા મેનીપ્યુલેશન અથવા મેમરી વપરાશ વિના, વિશ્લેષણ માટે નમૂના સચોટ અને સંબંધિત બંને છે.

બીજો ઉકેલ, જે sf પેકેજને સમાવિષ્ટ કરે છે, તે પરિચય આપે છે st_read() અને st_transform() કાર્યો આ આદેશો વેક્ટર ડેટા ને અવકાશી વિશેષતાઓ તરીકે R માં વાંચવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, st_read() બહુકોણ ધરાવતી શેપફાઈલને આયાત કરવા માટે વપરાય છે જે નમૂનાના વિસ્તારોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. પછીથી, ધ st_transform() કાર્ય સુનિશ્ચિત કરે છે કે બહુકોણની સંકલન સંદર્ભ સિસ્ટમ (CRS) રાસ્ટર ડેટા સાથે મેળ ખાય છે. આ સંરેખણ ચોક્કસ નમૂના માટે નિર્ણાયક છે, કારણ કે મેળ ન ખાતી CRS ભૂલો અથવા ખોટા બિંદુ સ્થાનો તરફ દોરી શકે છે. દાખલા તરીકે, જો બહુકોણ ડેટા રાસ્ટર કરતા અલગ પ્રક્ષેપણમાં હોય, તો તે ઇચ્છિત વિસ્તારની બહારના નમૂનાના બિંદુઓમાં પરિણમી શકે છે. CRS ને રૂપાંતરિત કરીને, ઇનપુટ ડેટા અંદાજોને ધ્યાનમાં લીધા વિના, ઉકેલ વધુ મજબૂત અને સાર્વત્રિક રીતે લાગુ પડે છે.

છેલ્લે, ધ st_sample() sf પેકેજમાંથી ફંક્શનનો ઉપયોગ બહુકોણમાં રેન્ડમ પોઈન્ટ જનરેટ કરવા માટે થાય છે. આ કાર્ય ખૂબ શક્તિશાળી છે કારણ કે તે બહુકોણની ભૂમિતિનો આદર કરે છે અને ખાતરી કરે છે કે પોઈન્ટ યોગ્ય સીમાઓમાં અવકાશી રીતે વિતરિત થાય છે. પર્યાવરણીય દેખરેખના સંદર્ભમાં, જો તમે વિવિધ ઇકોસિસ્ટમમાં જૈવવિવિધતાનો અભ્યાસ કરી રહ્યાં હોવ, તો તમે આ ફંક્શનનો ઉપયોગ વન પેચમાં રેન્ડમ પોઈન્ટના નમૂના લેવા માટે કરી શકો છો, જેનો ઉપયોગ પછી વનસ્પતિ સર્વેક્ષણ અથવા માટીના નમૂના લેવા જેવા વધુ વિશ્લેષણ માટે કરવામાં આવશે. આ ઑપ્ટિમાઇઝ કમાન્ડ્સનું સંયોજન બહુકોણની સીમામાં રેન્ડમ સેમ્પલિંગ માટે નક્કર, કાર્યક્ષમ અભિગમ પૂરો પાડે છે, જે તેને R. 🌍 માં મોટા રાસ્ટર અને વેક્ટર ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરવા માટે એક આવશ્યક સાધન બનાવે છે.

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

R માં રેન્ડમ પોઈન્ટ સેમ્પલિંગ માટે વપરાતા મુખ્ય આદેશોની સમજૂતી

નીચે એક કોષ્ટક છે જે અગાઉના ઉદાહરણોમાં ઉપયોગમાં લેવાતા કેટલાક કી R આદેશોનું વર્ણન કરે છે. આ આદેશો પર્ફોર્મન્સ ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને અવકાશી પૃથ્થકરણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, બહુકોણ સીમાઓમાં રેન્ડમ બિંદુઓને અસરકારક રીતે નમૂના લેવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.

બહુકોણ સીમાઓની અંદરના બિંદુઓના રેન્ડમ સેમ્પલિંગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

મોટા રાસ્ટર ડેટાસેટ્સ પર ચોક્કસ બહુકોણ બાઉન્ડ્સની અંદર રેન્ડમ પોઈન્ટનું નમૂના લેવું એ ગણતરીની રીતે પડકારરૂપ કાર્ય હોઈ શકે છે. પરંપરાગત રીતે, વપરાશકર્તાઓ બહુકોણનો ઉપયોગ કરીને રાસ્ટરને ક્લિપ કરશે અને પછી ક્લિપ કરેલા ડેટામાંથી પોઈન્ટનો નમૂના લેશે. જ્યારે આ પદ્ધતિ કામ કરે છે, તે સંસાધન-સઘન અને બિનકાર્યક્ષમ છે જ્યારે મોટી રાસ્ટર ફાઇલો સાથે કામ કરતી વખતે, ખાસ કરીને રિમોટ સેન્સિંગ અથવા પર્યાવરણીય મોડેલિંગમાં. R માં ટેરા અને sf જેવા અવકાશી વિશ્લેષણ પેકેજોમાં પ્રગતિ સાથે, વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ અભિગમ ઉભરી આવ્યો છે. ક્લિપિંગને બદલે, અમે બિનજરૂરી ડેટા પ્રોસેસિંગ અને મેમરી વપરાશને ઘટાડીને, બહુકોણની સીમામાં સીધા નમૂના લઈ શકીએ છીએ. આ અભિગમ બહુકોણના બાઉન્ડિંગ બૉક્સનો લાભ લે છે તે વિસ્તારને મર્યાદિત કરવા માટે જ્યાં રેન્ડમ પોઈન્ટનું નમૂના લેવામાં આવે છે, વધુ કાર્યક્ષમ અને માપી શકાય તેવું ઉકેલ પ્રદાન કરે છે.

Terra પેકેજમાંથી spatSample() ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને, વપરાશકર્તાઓ બહુકોણ સીમાની અંદર રાસ્ટરમાંથી સીધા રેન્ડમ પોઈન્ટનો નમૂના લઈ શકે છે. ફંક્શન વપરાશકર્તાને નમૂના માટેના પોઈન્ટની સંખ્યા અને હદ (એટલે ​​​​કે, બાઉન્ડ્રી બોક્સ) કે જેમાં સેમ્પલિંગ થશે તે સ્પષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ સમગ્ર રાસ્ટરને ચાલાકી કરવાની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે, આમ પ્રોસેસિંગ સમય અને સિસ્ટમ મેમરી બચાવે છે. તે એ પણ સુનિશ્ચિત કરે છે કે નમૂનાના બિંદુઓ બહુકોણના પ્રતિનિધિ છે, જે જમીન કવર વર્ગીકરણ અથવા વસવાટ વિશ્લેષણ જેવા અભ્યાસ માટે નિર્ણાયક છે, જ્યાં માત્ર ચોક્કસ વિસ્તારોનું વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઇકોલોજીકલ સંશોધનમાં, નમૂના લેવાને વન વિસ્તારો સુધી મર્યાદિત કરી શકાય છે, જેમાં જળ સંસ્થાઓ અથવા શહેરી વિસ્તારોને બાદ કરતા, વિશ્લેષણને વધુ લક્ષિત અને અર્થપૂર્ણ બનાવે છે.

અન્ય મહત્ત્વપૂર્ણ વિચારણા એ છે કે વેક્ટર ડેટા પ્રોસેસિંગ માટે Sf પેકેજનો ઉપયોગ Terra પેકેજ સાથે કેવી રીતે થઈ શકે છે. st_transform() અને st_sample() ફંક્શન્સ રાસ્ટરની કોઓર્ડિનેટ રેફરન્સ સિસ્ટમ (CRS) સાથે મેળ કરવા માટે બહુકોણના પ્રક્ષેપણને રૂપાંતરિત કરીને વેક્ટર અને રાસ્ટર ડેટાસેટ્સના યોગ્ય સંરેખણ માટે પરવાનગી આપે છે. આ પગલું ચોક્કસ બિંદુ નમૂના માટે નિર્ણાયક છે કારણ કે મેળ ખાતા અંદાજો નમૂનાની ભૂલો તરફ દોરી શકે છે. એકવાર વેક્ટર ડેટા યોગ્ય રીતે સંરેખિત થઈ જાય, પછી st_sample() નો ઉપયોગ કરીને બહુકોણમાં રેન્ડમ પોઈન્ટનો નમૂના લઈ શકાય છે. આ પદ્ધતિ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે બહુકોણ આકારની ફાઇલો અથવા અન્ય અવકાશી વેક્ટર ફોર્મેટ સાથે કામ કરતી વખતે, અવકાશી ડેટા વિશ્લેષણ માટે વધુ સંકલિત અને વ્યાપક ઉકેલ પ્રદાન કરે છે. 🌲

આ લેખ આ માટેની પદ્ધતિઓની ચર્ચા કરે છે રેન્ડમલી સેમ્પલિંગ ચોક્કસ બહુકોણમાં મોટા રાસ્ટર ડેટાસેટ્સમાંથી પોઈન્ટ સીમાઓ. જેમ જેમ ડેટાસેટ્સ મોટા થાય છે, પરંપરાગત ક્લિપિંગ પદ્ધતિઓ બિનકાર્યક્ષમ હોઈ શકે છે, તેથી પેકેજોનો ઉપયોગ ટેરા ઑપ્ટિમાઇઝ સોલ્યુશન આપે છે. બહુકોણની સીમામાં સીધા નમૂના લેવાથી પ્રક્રિયા સમય ઘટાડવામાં મદદ મળે છે અને મેમરી ઉપયોગ, પર્યાવરણીય મોડેલિંગ જેવા અવકાશી વિશ્લેષણ કાર્યો માટે તેને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે 🌍.