Terra を使用して R のポリゴン境界内のポイントをランダムにサンプリングする

大規模ラスターの効率的なサンプリング手法

空間解析の世界では、特定の境界内の サンプリング ポイントは一般的なタスクですが、場合によっては計算コストが高くなります。広範囲にわたる ポリゴンなどの大きなラスターやベクターを扱う場合、この課題はさらに顕著になります。以前は、多くのユーザーがラスターをポリゴン レイヤーにクリッピングすることに頼っていましたが、データのサイズが大きくなるにつれて、この方法はすぐに非効率になり、リソースを大量に消費するようになります。 🔍

たとえば、衛星画像と土地利用データを扱う地理空間アナリストの場合を考えてみましょう。 切断されたポリゴンの境界内にある大規模なラスター データセット全体でポイントをサンプリングするタスクが含まれる場合、従来のクリッピング方法が唯一の解決策のように見えるかもしれません。ただし、10 GB や 20 GB のラスターなどの大規模なデータセットでは、クリッピングによって大幅な遅延が発生し、処理能力に負担がかかる可能性があります。この目標を達成するために、より効率的な方法はないのか?という疑問が生じます。 🌍

幸いなことに、R では Terra パッケージ のようなツールがラスター クリッピングの代替手段を提供します。 レイヤー境界を使用すると、ラスター自体を変更することなくポリゴンの範囲内のポイントをサンプリングできます。このアプローチは時間を節約するだけでなく、メモリ消費量も削減するため、大規模なプロジェクトのスケーラビリティが大幅に高まります。この方法を使用すると、システムに過負荷をかけることなく、ランダムなポイントが目的のポリゴン内にのみ収まるようにすることができます。 💡

この記事では、Terra を使用してポリゴン境界内で ランダム サンプリングを実行する方法を説明し、コードを順を追って説明し、主要な手順を強調します。最終的には、R でポイントをサンプリングするためのより高速で 効率的な方法 が装備され、地理空間分析が正確でリソースに優しいものになることが保証されます。それでは、この方法を詳しく見て、サンプリング プロセスをよりスムーズかつ効率的に行う方法を見てみましょう。

スクリプトの仕組み: ポリゴン境界内での効率的なランダム サンプリング

前の例では、大きなラスターをクリッピングする計算負荷を回避し、ラスター レイヤーの ポリゴン境界内のランダムなポイントを効率的にサンプリングすることが目標でした。このタスクは、リモート センシング データや環境モデリングなどの空間解析で大規模なデータセットを扱う場合に特に重要です。 Terra および sf パッケージを使用して R で提供されるソリューションでは、特定の地理的領域を表すベクトル ポリゴンの境界内でサンプリング プロセスを実行できます。コマンド ラスト() ラスター データを R にロードすると、元のラスターを実際に変更することなく操作とサンプリングが可能になり、大きなファイルであってもプロセスの効率性が維持されます。

スクリプトの最初の重要なステップには、 ext() Terra パッケージの関数を使用して、ポリゴン データの範囲を抽出します。これにより、ランダムな点がサンプリングされる領域を定義する、基本的に長方形のウィンドウである境界ボックスが提供されます。たとえば、土地利用の分析では、範囲は森林地帯や都市などの地域の地理的境界を表します。ポリゴンから派生した境界ボックスにより、これらの事前定義された領域内のポイントのみが選択されるようになり、分析が具体的で意味のあるものになります。このアプローチでは、ラスター自体をクリップする必要がなくなるため、計算能力も節約されます。

の spatSample() 次に、関数を使用して、定義されたポリゴン境界に基づいてラスターからランダムな点をサンプリングします。この関数を使用すると、点が表示されるポリゴンの正確な範囲を指定できるため、サンプルが対象領域に空間的に制限されることが保証されます。たとえば、ポリゴンが大規模な国立公園内のさまざまな森林地帯を表す場合、ランダム ポイントはこれらの森林エリア内にのみ収まり、水域や都市部などのポリゴン境界の外側の領域は避けられます。これにより、不必要なデータ操作やメモリの消費がなく、サンプルが正確であり、分析に関連していることが保証されます。

sf パッケージを組み込んだ 2 番目のソリューションでは、 st_read() そして st_transform() 機能。これらのコマンドを使用すると、ベクトル データ を空間特徴として R に読み込むことができます。例えば、 st_read() は、サンプリング領域を定義するポリゴンを含むシェープファイルをインポートするために使用されます。その後、 st_transform() 関数は、ポリゴンの座標参照系 (CRS) がラスター データの座標参照系と一致していることを確認します。 CRS の不一致はエラーや不正確なポイント位置につながる可能性があるため、この位置合わせは正確なサンプリングにとって非常に重要です。たとえば、ポリゴン データがラスターとは異なる投影法にある場合、サンプリング ポイントが意図した領域の外側になる可能性があります。 CRS を変換することにより、入力データの予測に関係なく、ソリューションはより堅牢になり、汎用的に適用できるようになります。

最後に、 st_sample() sf パッケージの関数は、ポリゴン内にランダムな点を生成するために使用されます。この関数は、ポリゴンのジオメトリを尊重し、ポイントが正しい境界内に空間的に分散されるようにするため、非常に強力です。環境モニタリングのコンテキストでは、さまざまな生態系内の生物多様性を研究している場合、この機能を使用して森林地帯内のランダムな点をサンプリングし、植生調査や土壌サンプリングなどのさらなる分析に使用できます。これらの最適化されたコマンドを組み合わせることで、ポリゴン境界内で ランダム サンプリングに対する確実で効率的なアプローチが提供され、R で大規模なラスター データセットやベクター データセットを操作する場合に不可欠なツールになります。 🌍

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 のランダム ポイント サンプリングに使用される主要なコマンドの説明

以下の表は、前の例で使用された主要な R コマンドの一部を説明したものです。これらのコマンドは、パフォーマンスの最適化と空間分析に重点を置き、ポリゴン境界内のランダムなポイントを効率的にサンプリングするために重要です。

ポリゴン境界内の点のランダム サンプリングの最適化

大規模なラスター データセット上の特定のポリゴン境界内のランダム ポイントをサンプリングすることは、計算的に困難なタスクになる可能性があります。従来は、ユーザーはポリゴンを使用してラスターをクリップし、クリップされたデータからポイントをサンプリングしていました。この方法は機能しますが、特にリモート センシングや環​​境モデリングで大きなラスター ファイルを扱う場合、リソースを大量に消費し非効率的です。 R の Terra や sf などの空間分析パッケージの進歩により、より最適化されたアプローチが登場しました。クリッピングの代わりに、ポリゴン境界内で直接サンプリングできるため、不必要なデータ処理とメモリ使用量が削減されます。このアプローチでは、ポリゴンの境界ボックスを利用して、ランダムなポイントがサンプリングされる領域を制限し、より効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。

Terra パッケージの spatSample() 関数を使用すると、ユーザーはポリゴン境界内のラスターからランダムなポイントを直接サンプリングできます。この関数を使用すると、ユーザーはサンプリングする点の数と、サンプリングが行われる 範囲 (つまり、境界ボックス) を指定できます。これにより、ラスター全体を操作する必要がなくなり、処理時間とシステム メモリが節約されます。また、サンプリングされたポイントがポリゴンを代表していることも保証されます。これは、特定のエリアのみを分析する必要がある土地被覆分類や生息地分析などの研究にとって重要です。たとえば、生態学的研究では、サンプリングを水域や市街地を除く森林地域に限定することで、分析をより的を絞った有意義なものにすることができます。

もう 1 つの重要な考慮事項は、ベクトル データ処理のために sf パッケージを Terra パッケージとどのように組み合わせて使用​​できるかということです。 st_transform() 関数と st_sample() 関数を使用すると、ラスターの座標参照系 (CRS) に一致するようにポリゴンの投影を変換することで、ベクター データセットとラスター データセットを適切に配置できます。投影の不一致はサンプリング エラーにつながる可能性があるため、このステップは正確なポイント サンプリングにとって重要です。ベクター データが適切に配置されたら、st_sample() を使用してポリゴン内のランダムなポイントをサンプリングできます。この方法は、ポリゴン シェープファイルやその他の空間ベクトル形式を扱う場合に特に便利で、空間データ分析のためのより統合された包括的なソリューションを提供します。 🌲

この記事では、次の方法について説明します。 ランダムにサンプリング 特定のポリゴン内の大規模なラスター データセットからのポイント 境界。データセットが大きくなるにつれて、従来のクリッピング方法は非効率になる可能性があるため、次のようなパッケージを使用する必要があります。 テラ 最適化されたソリューションを提供します。ポリゴン境界内で直接サンプリングすると、処理時間の短縮と メモリ 使用法が向上し、環境モデリング 🌍 などの空間分析タスクの効率が向上します。