ಟೆರ್ರಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು R ನಲ್ಲಿ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಬಿಂದುಗಳು

ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಮರ್ಥ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳು

ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗಣನೆಯ ದುಬಾರಿ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ, ಈ ಸವಾಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಂದೆ, ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪದರಕ್ಕೆ ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಶ್ರಯಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರವು ಬೆಳೆದಂತೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾಗಬಹುದು. 🔍

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಭೂ-ಬಳಕೆಯ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕನ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಕಾರ್ಯವು ಸಂಪರ್ಕ ಕಡಿತಗೊಂಡ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ವಿಧಾನ ಏಕೈಕ ಪರಿಹಾರದಂತೆ ತೋರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, 10GB ಅಥವಾ 20GB ರಾಸ್ಟರ್‌ಗಳಂತಹ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಲಿಪಿಂಗ್ ಗಮನಾರ್ಹ ವಿಳಂಬಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವಿದೆಯೇ? 🌍

ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, R ನಲ್ಲಿ, ಟೆರ್ರಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ರಾಸ್ಟರ್ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್‌ಗೆ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಲೇಯರ್ ಬೌಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಃ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂ ಅನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ನಿಮ್ಮ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳು ಬಯಸಿದ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಇನ್ನೂ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. 💡

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಟೆರ್ರಾ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಡೆಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ, R ನಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಯ ಅಂಕಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ, ನಿಮ್ಮ ಭೂಗೋಳದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಧುಮುಕುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಗಮ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ!

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ: ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಧಿಯೊಳಗೆ ಸಮರ್ಥ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿ

ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ, ರಾಸ್ಟರ್ ಲೇಯರ್‌ನ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಗಳೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿತ್ತು, ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಿಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಹೊರೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ಕಾರ್ಯವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಟೆರ್ರಾ ಮತ್ತು sf ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು R ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಪರಿಹಾರವು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭೌಗೋಳಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ಗಡಿಯೊಳಗೆ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆಜ್ಞೆ ರಾಸ್ಟ್ () ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು R ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೂಲ ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸದೆಯೇ ಕುಶಲತೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ದೊಡ್ಡ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೊದಲ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ext() ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಡೇಟಾದ ವಿಸ್ತಾರವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಟೆರ್ರಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದು ಆಯತಾಕಾರದ ವಿಂಡೋ, ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಭೂ ಬಳಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಅರಣ್ಯ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ನಗರದಂತಹ ಪ್ರದೇಶದ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಈ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ದಿ ಸ್ಪಾಟ್ ಸ್ಯಾಂಪಲ್() ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಂತರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಗಡಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಾಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಿಂದುಗಳು ಗೋಚರಿಸಬೇಕಾದ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ನಿಖರವಾದ ವಿಸ್ತರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯವು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಆಸಕ್ತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಉದ್ಯಾನವನದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅರಣ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳು ಈ ಅರಣ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬೀಳುತ್ತವೆ, ಜಲಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ನಗರ ಪ್ರದೇಶಗಳಂತಹ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಗಡಿಯ ಹೊರಗಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ. ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ಕುಶಲತೆ ಅಥವಾ ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆ ಇಲ್ಲದೆ, ಮಾದರಿಯು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

sf ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಎರಡನೇ ಪರಿಹಾರವು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ st_read() ಮತ್ತು st_transform() ಕಾರ್ಯಗಳು. ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಅನ್ನು R ಗೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಓದಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, st_read() ಮಾದರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಕಾರ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ದಿ st_transform() ಕಾರ್ಯವು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಉಲ್ಲೇಖ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (CRS) ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಜೋಡಣೆಯು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ CRS ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಡೇಟಾವು ರಾಸ್ಟರ್‌ಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಷನ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಇದು ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗೆ ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. CRS ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಪರಿಹಾರವು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ದಿ st_samp () sf ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ರೇಖಾಗಣಿತವನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾದೇಶಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಸರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೀವು ವಿವಿಧ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅರಣ್ಯ ಪ್ಯಾಚ್‌ಗಳೊಳಗಿನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಮಣ್ಣಿನ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗೆ ಘನವಾದ, ಸಮರ್ಥವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು R. 🌍 ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

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 ನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ಆಜ್ಞೆಗಳ ವಿವರಣೆ

ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ R ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಟೇಬಲ್ ಕೆಳಗೆ ಇದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಗಡಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಈ ಆಜ್ಞೆಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.

ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಂದುಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸವಾಲಿನ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ಲಿಪ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುತ್ತದೆ. R ನಲ್ಲಿ ಟೆರ್ರಾ ಮತ್ತು sf ನಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ವಿಧಾನವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ. ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಬದಲಿಗೆ, ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು, ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಟೆರ್ರಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಿಂದ spatSample() ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಯೊಳಗೆ ರಾಸ್ಟರ್‌ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಕಾರ್ಯವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿಗೆ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ವಿಸ್ತಾರ (ಅಂದರೆ, ಬೌಂಡರಿ ಬಾಕ್ಸ್) ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ರಾಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಬಿಂದುಗಳು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಭೂ ಕವರ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ಆವಾಸಸ್ಥಾನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಿಸರ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ಜಲಮೂಲಗಳು ಅಥವಾ ನಗರ ವಲಯಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಅರಣ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಟೆರ್ರಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನೊಂದಿಗೆ sf ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ. st_transform() ಮತ್ತು st_sample() ಕಾರ್ಯಗಳು ರಾಸ್ಟರ್‌ನ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಉಲ್ಲೇಖ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ (CRS) ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಣವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಸರಿಯಾದ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಮಾದರಿ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದರಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಈ ಹಂತವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದ ನಂತರ, st_sample() ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯೊಳಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಆಕಾರ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ವರೂಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 🌲

ಈ ಲೇಖನವು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯೊಳಗಿನ ದೊಡ್ಡ ರಾಸ್ಟರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಂಕಗಳು ಗಡಿಗಳು. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸಮರ್ಥವಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ ಟೆರ್ರಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಪರಿಮಿತಿಯೊಳಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ಬಳಕೆ, ಪರಿಸರ ಮಾದರಿಯಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ 🌍.