വലിയ റാസ്റ്ററുകൾക്കുള്ള കാര്യക്ഷമമായ സാമ്പിൾ ടെക്നിക്കുകൾ
സ്പേഷ്യൽ അനാലിസിസ് ലോകത്ത്, പ്രത്യേക അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ ഒരു സാധാരണവും എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ കണക്കുകൂട്ടൽ ചെലവേറിയതുമായ ജോലിയാണ്. വിസ്തൃതമായ പ്രദേശത്തുടനീളമുള്ള ബഹുഭുജങ്ങൾ പോലുള്ള വലിയ റാസ്റ്ററുകളും വെക്‌ടറുകളും ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നവർക്ക്, ഈ വെല്ലുവിളി കൂടുതൽ വ്യക്തമാകും. മുൻകാലങ്ങളിൽ, പല ഉപയോക്താക്കളും റാസ്റ്റർ പോളിഗോൺ ലെയറിലേക്ക് ക്ലിപ്പുചെയ്യൽ അവലംബിച്ചിരുന്നു, എന്നാൽ ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, ഈ രീതി പെട്ടെന്ന് കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതും വിഭവശേഷിയുള്ളതുമാകാം. 🔍
ഉദാഹരണത്തിന്, സാറ്റലൈറ്റ് ഇമേജറിയിലും ഭൂവിനിയോഗ ഡാറ്റയിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ജിയോസ്പേഷ്യൽ അനലിസ്റ്റിൻ്റെ കാര്യം എടുക്കുക. വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട ബഹുഭുജങ്ങളുടെ പരിധിക്കുള്ളിൽ വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലുടനീളം സാംപ്ലിംഗ് പോയിൻ്റുകൾ ടാസ്‌ക്കിൽ ഉൾപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, പരമ്പരാഗത ക്ലിപ്പിംഗ് രീതി ഒരേയൊരു പരിഹാരമായി തോന്നിയേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, 10GB അല്ലെങ്കിൽ 20GB റാസ്റ്ററുകൾ പോലുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ക്ലിപ്പിംഗ് കാര്യമായ കാലതാമസത്തിന് ഇടയാക്കുകയും പ്രോസസ്സിംഗ് പവറിനെ ബുദ്ധിമുട്ടിക്കുകയും ചെയ്യും. ചോദ്യം ഉയർന്നുവരുന്നു: ഈ ലക്ഷ്യം കൈവരിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ മാർഗമുണ്ടോ? 🌍
ഭാഗ്യവശാൽ, R-ൽ, ടെറ പാക്കേജ് പോലുള്ള ടൂളുകൾ റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പിംഗിന് ഒരു ബദൽ നൽകുന്നു. ലെയർ ബൗണ്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, റാസ്റ്റർ തന്നെ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാതെ തന്നെ ബഹുഭുജങ്ങളുടെ പരിധിക്കുള്ളിൽ സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ സാധ്യമാണ്. ഈ സമീപനം സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല മെമ്മറി ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് വലിയ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് കൂടുതൽ സ്കെയിലബിൾ ആക്കുന്നു. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ഓവർലോഡ് ചെയ്യാതെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ ആവശ്യമുള്ള പോളിഗോണുകളിൽ മാത്രമേ വരുന്നുള്ളൂവെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഇപ്പോഴും ഉറപ്പാക്കാനാകും. 💡
ഈ ലേഖനത്തിൽ, ടെറ ഉപയോഗിച്ച് ബഹുഭുജ പരിധിക്കുള്ളിൽ റാൻഡം സാമ്പിൾ എങ്ങനെ നടത്താമെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, കോഡിലൂടെ നിങ്ങളെ നടത്തുകയും പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അവസാനത്തോടെ, നിങ്ങളുടെ ജിയോസ്പേഷ്യൽ വിശകലനങ്ങൾ കൃത്യവും വിഭവസൗഹൃദവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, R-ലെ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നതിനായി നിങ്ങൾക്ക് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമായ രീതി സജ്ജമാകും. അതിനാൽ, നമുക്ക് ഈ രീതിയിലേക്ക് ഊളിയിടാം, നിങ്ങളുടെ സാമ്പിൾ പ്രക്രിയ എങ്ങനെ കൂടുതൽ സുഗമവും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമാക്കാമെന്ന് നോക്കാം!
| കമാൻഡ് | ഉപയോഗത്തിൻ്റെ വിശദീകരണം |
|---|---|
| rast() | ഒരു റാസ്റ്റർ ഒബ്ജക്റ്റ് R-ലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാൻ Terra പാക്കേജിൽ നിന്നുള്ള ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വിശകലനം ചെയ്യാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിൽ വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, rast("large_raster.tif") ഒരു ഫയലിൽ നിന്ന് റാസ്റ്റർ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. |
| vect() | vect() ഫംഗ്ഷൻ ടെറ പാക്കേജിൻ്റെ ഭാഗമാണ്, കൂടാതെ വെക്റ്റർ ഡാറ്റ (ഷെയ്‌പ്‌ഫയലുകൾ പോലുള്ളവ) R-ലേക്ക് സ്പേഷ്യൽ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളായി ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, vect("polygons.shp") പോളിഗോണുകൾ അടങ്ങിയ ഒരു വെക്റ്റർ ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു, അത് സാമ്പിൾ ബൗണ്ടറികളായി ഉപയോഗിക്കും. |
| ext() | ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഒരു സ്പേഷ്യൽ ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ വ്യാപ്തി നൽകുന്നു (ഉദാ. ഒരു പോളിഗോൺ പാളി). വ്യാപ്തി പോളിഗോൺ ലെയറിൻ്റെ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സിനെ നിർവചിക്കുന്നു, ഇത് ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്ന പ്രദേശം വ്യക്തമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: ext(ബഹുഭുജങ്ങൾ). |
| spatSample() | ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പരിധിയിലോ ബഹുഭുജത്തിലോ ഉള്ള ഒരു റാസ്റ്റർ ഒബ്‌ജക്റ്റിൽ നിന്നുള്ള പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ ടെറ എന്നതിലെ spatSample() ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾക്ക് റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പ് ചെയ്യാൻ താൽപ്പര്യമില്ലാത്തപ്പോൾ. ഉദാഹരണം: spatSample(raster_data, size = num_points, ext = polygon_bounds). |
| st_read() | sf പാക്കേജിൽ നിന്ന്, st_read() വെക്റ്റർ ഡാറ്റ (ഷെപ്പ്ഫയലുകൾ പോലുള്ളവ) R-ലേക്ക് സ്പേഷ്യൽ ഫീച്ചറുകളായി റീഡ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പോളിഗോൺ ബൗണ്ടറികൾ പോലുള്ള വെക്റ്റർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഉദാഹരണം: st_read("polygons.shp"). |
| st_transform() | സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയെ മറ്റൊരു കോർഡിനേറ്റ് റഫറൻസ് സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് (CRS) പുനർനിർമ്മിക്കുന്നതിന് st_transform() ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പോയിൻ്റ് സാംപ്ലിംഗ് പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ് സ്പേഷ്യൽ റഫറൻസിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ റാസ്റ്ററും വെക്റ്റർ ഡാറ്റയും ശരിയായി വിന്യസിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്. ഉദാഹരണം: st_transform(polygons, crs = crs(raster_data)). |
| st_bbox() | st_bbox() ഒരു sf ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് നൽകുന്നു, അത് പ്രധാനമായും ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ സ്പേഷ്യൽ വ്യാപ്തിയാണ്. ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്ന പ്രദേശം വ്യക്തമാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: st_bbox(polygons_sf). |
| st_sample() | ഈ ഫംഗ്ഷൻ തന്നിരിക്കുന്ന sf ഒബ്‌ജക്റ്റിനുള്ളിൽ (ഒരു ബഹുഭുജം പോലെ) ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ ജ്യാമിതി അനുസരിച്ച് പോയിൻ്റുകൾ ക്രമരഹിതമായി വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ പോളിഗോൺ അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: st_sample(polygons_sf, size = num_points). |
| plot() | പ്ലോട്ട്() ഫംഗ്ഷൻ സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനുള്ള R-ലെ ഒരു അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനമാണ്. ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, പോളിഗോൺ അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ പോയിൻ്റുകൾ ശരിയായി സാമ്പിൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ റാസ്റ്റർ, പോളിഗോണുകൾ, റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവ പ്ലോട്ട് ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണം: പ്ലോട്ട്(random_points, add = TRUE, col = "red"). |
സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ കാര്യക്ഷമമായ റാൻഡം സാമ്പിളിംഗ്
മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ, റാസ്റ്റർ ലെയറിൻ്റെ പോളിഗോൺ പരിധികൾക്കുള്ളിൽ റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി സാമ്പിൾ ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു ലക്ഷ്യം, വലിയ റാസ്റ്ററുകൾ ക്ലിപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാരം ഒഴിവാക്കി. റിമോട്ട് സെൻസിംഗ് ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ പരിസ്ഥിതി മോഡലിംഗ് പോലുള്ള സ്പേഷ്യൽ വിശകലനത്തിൽ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ ടാസ്ക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്. R-ൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന പരിഹാരം, ടെറ, sf പാക്കേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, പ്രത്യേക ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന വെക്റ്റർ പോളിഗോണുകളുടെ അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ സാമ്പിൾ പ്രക്രിയ നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ആജ്ഞ rast() റാസ്റ്റർ ഡാറ്റ R-ലേക്ക് ലോഡുചെയ്യുന്നു, യഥാർത്ഥ റാസ്റ്ററിനെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിഷ്‌ക്കരിക്കാതെ കൃത്രിമത്വവും സാമ്പിൾ എടുക്കലും പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു, വലിയ ഫയലുകളിൽ പോലും പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
സ്ക്രിപ്റ്റിലെ ആദ്യ നിർണായക ഘട്ടം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു ext() പോളിഗോൺ ഡാറ്റയുടെ വ്യാപ്തി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ടെറ പാക്കേജിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തിക്കുക. ഇത് ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് നൽകുന്നു, പ്രധാനമായും ഒരു ചതുരാകൃതിയിലുള്ള വിൻഡോ, അത് ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യേണ്ട പ്രദേശം നിർവചിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഭൂവിനിയോഗത്തിൻ്റെ വിശകലനത്തിൽ, വനപ്രദേശം അല്ലെങ്കിൽ നഗരം പോലുള്ള ഒരു പ്രദേശത്തിൻ്റെ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പരിധികളെ വിസ്തീർണ്ണം പ്രതിനിധീകരിക്കും. പോളിഗോണുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ്, ഈ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള പ്രദേശങ്ങൾക്കുള്ളിലെ പോയിൻ്റുകൾ മാത്രമേ തിരഞ്ഞെടുത്തിട്ടുള്ളൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് വിശകലനം നിർദ്ദിഷ്ടവും അർത്ഥപൂർണ്ണവുമാക്കുന്നു. റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പ് ചെയ്യേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നതിലൂടെ ഈ സമീപനം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിൽ ലാഭിക്കുന്നു.
ദി സ്പാറ്റ് സാമ്പിൾ() നിർവചിക്കപ്പെട്ട ബഹുഭുജ പരിധികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, റാസ്റ്ററിൽ നിന്നുള്ള റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പോയിൻ്റുകൾ ദൃശ്യമാകേണ്ട പോളിഗോണുകളുടെ കൃത്യമായ വ്യാപ്തി വ്യക്തമാക്കാൻ ഫംഗ്ഷൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, അങ്ങനെ സാമ്പിൾ താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകളിലേക്ക് സ്ഥലപരമായി പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ബഹുഭുജങ്ങൾ ഒരു വലിയ ദേശീയ ഉദ്യാനത്തിലെ വ്യത്യസ്ത വനപാച്ചുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ജലസ്രോതസ്സുകളോ നഗരപ്രദേശങ്ങളോ പോലുള്ള ബഹുഭുജ അതിരുകൾക്ക് പുറത്തുള്ള പ്രദേശങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ ഈ വനമേഖലകളിൽ മാത്രമേ വരൂ. അനാവശ്യ ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വമോ മെമ്മറി ഉപഭോഗമോ കൂടാതെ, സാമ്പിൾ വിശകലനത്തിന് കൃത്യവും പ്രസക്തവും ആണെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
sf പാക്കേജ് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന രണ്ടാമത്തെ പരിഹാരം, അവതരിപ്പിക്കുന്നു st_read() ഒപ്പം st_transform() പ്രവർത്തനങ്ങൾ. ഈ കമാൻഡുകൾ വെക്റ്റർ ഡാറ്റ R-ലേക്ക് സ്പേഷ്യൽ ഫീച്ചറുകളായി വായിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, st_read() സാമ്പിൾ ഏരിയകൾ നിർവചിക്കുന്ന ബഹുഭുജങ്ങൾ അടങ്ങിയ ഷേപ്പ്ഫയൽ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പിന്നീട്, ദി st_transform() പോളിഗോണുകളുടെ കോർഡിനേറ്റ് റഫറൻസ് സിസ്റ്റം (CRS) റാസ്റ്റർ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഫംഗ്ഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു. പൊരുത്തമില്ലാത്ത CRS പിശകുകളിലേക്കോ തെറ്റായ പോയിൻ്റ് ലൊക്കേഷനുകളിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാവുന്നതിനാൽ കൃത്യമായ സാമ്പിളിംഗിന് ഈ വിന്യാസം നിർണായകമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പോളിഗോൺ ഡാറ്റ റാസ്റ്ററിനേക്കാൾ വ്യത്യസ്‌തമായ പ്രൊജക്ഷനിലാണെങ്കിൽ, അത് ഉദ്ദേശിച്ച ഏരിയയ്ക്ക് പുറത്തുള്ള സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾക്ക് കാരണമാകും. CRS രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പ്രൊജക്ഷനുകൾ പരിഗണിക്കാതെ, പരിഹാരം കൂടുതൽ ശക്തവും സാർവത്രികമായി ബാധകവുമാകും.
അവസാനമായി, ദി st_സാമ്പിൾ() ബഹുഭുജങ്ങൾക്കുള്ളിൽ ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് sf പാക്കേജിൽ നിന്നുള്ള പ്രവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഫംഗ്ഷൻ വളരെ ശക്തമാണ്, കാരണം ഇത് ബഹുഭുജങ്ങളുടെ ജ്യാമിതിയെ മാനിക്കുകയും പോയിൻ്റുകൾ ശരിയായ അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ സ്ഥലപരമായി വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പാരിസ്ഥിതിക നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, നിങ്ങൾ വിവിധ ആവാസവ്യവസ്ഥകൾക്കുള്ളിലെ ജൈവവൈവിധ്യത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കുകയാണെങ്കിൽ, വനപാച്ചുകൾക്കുള്ളിലെ ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം, അത് സസ്യങ്ങളുടെ സർവേകൾ അല്ലെങ്കിൽ മണ്ണ് സാമ്പിൾ പോലുള്ള കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കും. ഈ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത കമാൻഡുകളുടെ സംയോജനം ബഹുഭുജ പരിധിക്കുള്ളിൽ റാൻഡം സാമ്പിൾ എന്നതിലേക്ക് ഒരു ദൃഢവും കാര്യക്ഷമവുമായ സമീപനം നൽകുന്നു, ഇത് R. 🌍 ലെ വലിയ റാസ്റ്ററിലും വെക്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു അത്യാവശ്യ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു.
R-ൽ ടെറ ഉപയോഗിച്ച് പോളിഗോൺ അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ റാൻഡം പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിംഗ്
റാസ്റ്റർ, വെക്റ്റർ ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ സ്പേഷ്യൽ വിശകലനത്തിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമായ ടെറ പാക്കേജിനൊപ്പം R പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയും ഈ സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പിംഗിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഒന്നിലധികം വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട ബഹുഭുജങ്ങളുടെ പരിധിക്കുള്ളിൽ ക്രമരഹിതമായി സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഈ രീതി ലക്ഷ്യമിടുന്നു, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ മികച്ച പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കുന്നു.
library(terra)# Load raster and polygon dataraster_data <- rast("large_raster.tif")polygons <- vect("polygons.shp")# Get the extents of polygonspolygon_bounds <- ext(polygons)# Generate random points within polygon boundsnum_points <- 1000random_points <- spatSample(raster_data, size = num_points, ext = polygon_bounds)# Plot the resultsplot(raster_data)plot(polygons, add = TRUE)plot(random_points, add = TRUE, col = "red")# End of code
കാര്യക്ഷമതയ്ക്കായി സ്പേഷ്യൽ ഇൻഡക്സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പരിഹാരം
ഈ പരിഹാരത്തിൽ, R പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ വീണ്ടും ഉപയോഗിച്ചു, എന്നാൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിനായി sf പാക്കേജ് ഉപയോഗിച്ച് സ്പേഷ്യൽ ഇൻഡക്‌സിംഗിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നു. പ്രകടനം നിർണായകമായ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
library(terra)library(sf)# Load raster and polygon dataraster_data <- rast("large_raster.tif")polygons <- st_read("polygons.shp")# Use spatial indexing for polygonspolygons_sf <- st_transform(polygons, crs = crs(raster_data))polygon_bounds <- st_bbox(polygons_sf)# Randomly sample points using the bounding box of polygonsnum_points <- 500random_points <- st_sample(polygons_sf, size = num_points)# Plot the resultsplot(raster_data)plot(polygons_sf$geometry, add = TRUE)plot(random_points, add = TRUE, col = "blue")# End of code
R-ൽ റാൻഡം പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിങ്ങിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന കീ കമാൻഡുകളുടെ വിശദീകരണം
മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉപയോഗിച്ച ചില കീ R കമാൻഡുകൾ വിവരിക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക ചുവടെയുണ്ട്. പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, സ്പേഷ്യൽ വിശകലനം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ച്, പോളിഗോൺ അതിരുകൾക്കുള്ളിലെ റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നതിന് ഈ കമാൻഡുകൾ നിർണായകമാണ്.
ബഹുഭുജ അതിരുകൾക്കുള്ളിലെ പോയിൻ്റുകളുടെ ക്രമരഹിത സാമ്പിളിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു
വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിർദ്ദിഷ്ട പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നത് ഒരു കംപ്യൂട്ടേഷണൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ജോലിയാണ്. പരമ്പരാഗതമായി, ഉപയോക്താക്കൾ പോളിഗോണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് ക്ലിപ്പുചെയ്‌ത ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. ഈ രീതി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, വലിയ റാസ്റ്റർ ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് റിമോട്ട് സെൻസിംഗിലോ പരിസ്ഥിതി മോഡലിംഗിലോ, ഇത് റിസോഴ്സ്-ഇൻ്റൻസീവ് ആണ്. R ലെ ടെറ, sf തുടങ്ങിയ സ്പേഷ്യൽ അനാലിസിസ് പാക്കേജുകളിലെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം, കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഒരു സമീപനം ഉയർന്നുവന്നു. ക്ലിപ്പിംഗിന് പകരം, നമുക്ക് പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ നേരിട്ട് സാമ്പിൾ ചെയ്യാം, അനാവശ്യ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗും മെമ്മറി ഉപയോഗവും കുറയ്ക്കുന്നു. റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്ന പ്രദേശം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഈ സമീപനം ബഹുഭുജങ്ങളുടെ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്‌സിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും അളക്കാവുന്നതുമായ പരിഹാരം നൽകുന്നു.
ടെറ പാക്കേജിൽ നിന്ന് spatSample() ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ നിന്ന് റാസ്റ്ററിൽ നിന്ന് റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ നേരിട്ട് സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. സാമ്പിളിലേക്കുള്ള പോയിൻ്റുകളുടെ എണ്ണവും സാംപ്ലിംഗ് സംഭവിക്കുന്ന വ്യാപ്തി (അതായത്, അതിർത്തി ബോക്സ്) വ്യക്തമാക്കാൻ ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോക്താവിനെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് മുഴുവൻ റാസ്റ്ററും കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു, അങ്ങനെ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയവും സിസ്റ്റം മെമ്മറിയും ലാഭിക്കുന്നു. സാമ്പിൾ ചെയ്ത പോയിൻ്റുകൾ ബഹുഭുജങ്ങളുടെ പ്രതിനിധികളാണെന്നും ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ലാൻഡ് കവർ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ വിശകലനം പോലുള്ള പഠനങ്ങൾക്ക് നിർണായകമാണ്, അവിടെ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രദേശങ്ങൾ മാത്രം വിശകലനം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, പാരിസ്ഥിതിക ഗവേഷണത്തിൽ, ജലസ്രോതസ്സുകളോ നഗരമേഖലകളോ ഒഴികെയുള്ള വനമേഖലകളിൽ സാമ്പിളിംഗ് പരിമിതപ്പെടുത്താം, വിശകലനം കൂടുതൽ ലക്ഷ്യബോധമുള്ളതും അർത്ഥപൂർണ്ണവുമാക്കുന്നു.
വെക്റ്റർ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ടെറ പാക്കേജിനൊപ്പം sf പാക്കേജ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന പരിഗണന. st_transform(), st_sample() ഫംഗ്‌ഷനുകൾ, റാസ്റ്ററിൻ്റെ കോർഡിനേറ്റ് റഫറൻസ് സിസ്റ്റവുമായി (CRS) പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് ബഹുഭുജങ്ങളുടെ പ്രൊജക്ഷൻ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തി വെക്‌ടറിൻ്റെയും റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും ശരിയായ വിന്യാസം അനുവദിക്കുന്നു. കൃത്യമായ പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിന് ഈ ഘട്ടം നിർണായകമാണ്, കാരണം പൊരുത്തപ്പെടാത്ത പ്രൊജക്ഷനുകൾ സാമ്പിൾ പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. വെക്റ്റർ ഡാറ്റ ശരിയായി വിന്യസിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, st_sample() ഉപയോഗിച്ച് ബഹുഭുജങ്ങൾക്കുള്ളിൽ റാൻഡം പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാം. സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന് കൂടുതൽ സംയോജിതവും സമഗ്രവുമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന പോളിഗോൺ ഷേപ്പ് ഫയലുകളുമായോ മറ്റ് സ്പേഷ്യൽ വെക്റ്റർ ഫോർമാറ്റുകളുമായോ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. 🌲
ബഹുഭുജ അതിരുകൾക്കുള്ളിലെ ക്രമരഹിത സാമ്പിളിനെക്കുറിച്ച് പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
- How do I randomly sample points from a raster within specific polygon bounds?
- നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം spatSample() R ലെ ടെറ പാക്കേജിൽ നിന്ന് ബഹുഭുജ പരിധിക്കുള്ളിലെ ക്രമരഹിതമായ പോയിൻ്റുകളിലേക്ക് പ്രവർത്തിക്കുക. റാസ്റ്റർ ഒബ്ജക്റ്റ്, പോയിൻ്റുകളുടെ എണ്ണം, പോളിഗോൺ പരിധികൾ എന്നിവ സാമ്പിളിൻ്റെ വ്യാപ്തിയായി വ്യക്തമാക്കുക.
- What is the benefit of using the bounding box of polygons for random sampling?
- പോളിഗോണുകളുടെ ബൗണ്ടിംഗ് ബോക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്, പ്രത്യേക ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകളിലേക്ക് റാൻഡം സാമ്പിളിനെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് വിശകലനം കൂടുതൽ പ്രസക്തമാക്കുകയും വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് അനാവശ്യമായ കണക്കുകൂട്ടൽ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- Can I use the sf package to sample random points within polygon bounds?
- അതെ, R-ലെ sf പാക്കേജ് വെക്റ്റർ ഡാറ്റ വായിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു (ഉദാ. ഷേപ്പ്ഫയലുകൾ), ഉപയോഗിച്ച് അവയുടെ കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുക st_transform(), തുടർന്ന് സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് st_sample() പ്രവർത്തനം.
- Why is it important to align the coordinate systems of the raster and vector data?
- ഉപയോഗിച്ച് കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വിന്യസിക്കുന്നു st_transform() റാസ്റ്റർ, പോളിഗോൺ ഡാറ്റകൾ ഒരേ പ്രൊജക്ഷനിൽ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, പോയിൻ്റ് സാമ്പിൾ പ്രക്രിയയിൽ തെറ്റായ ക്രമീകരണം തടയുകയും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- What other functions are useful when working with random point sampling in R?
- മറ്റ് ഉപയോഗപ്രദമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു rast() റാസ്റ്റർ ഡാറ്റ ലോഡുചെയ്യുന്നതിന്, ext() ബഹുഭുജത്തിൻ്റെ വ്യാപ്തി ലഭിക്കാൻ, ഒപ്പം plot() റാസ്റ്ററിൻ്റെയും പോളിഗോൺ അതിരുകളുടെയും മുകളിലുള്ള സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ.
- How do I visualize the random points on a raster?
- നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം plot() റാസ്റ്റർ, പോളിഗോൺ അതിരുകൾ, സാമ്പിൾ പോയിൻ്റുകൾ എന്നിവ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനം. പോയിൻ്റുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഏരിയയ്ക്കുള്ളിൽ വരുന്നുവെന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
- Is random sampling within polygon bounds applicable to other spatial analysis tasks?
- അതെ, പാരിസ്ഥിതിക മോഡലിംഗ്, ആവാസവ്യവസ്ഥയുടെ വിലയിരുത്തൽ, ഭൂപ്രദേശത്തിൻ്റെ വർഗ്ഗീകരണം, വനങ്ങൾ, തണ്ണീർത്തടങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ കാർഷിക മേഖലകൾ പോലുള്ള താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകളിൽ സാമ്പിളിംഗ് പരിമിതപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ നഗര ആസൂത്രണം എന്നിവയിൽ ബഹുഭുജ പരിധിക്കുള്ളിലെ റാൻഡം സാമ്പിളിംഗ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
- Can I sample points across multiple disconnected polygons?
- അതെ, വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന രീതികൾക്ക് ഒന്നിലധികം വിച്ഛേദിക്കപ്പെട്ട ബഹുഭുജങ്ങളിലുടനീളം പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും. ബഹുഭുജ പാളിയിൽ നിരവധി വ്യക്തിഗത ബഹുഭുജങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം, കൂടാതെ പോയിൻ്റുകൾ അവയുടെ അതിരുകളെ മാനിച്ച് അവയിൽ ഓരോന്നിനും സാമ്പിൾ ചെയ്യും.
- What are the performance benefits of avoiding raster clipping?
- റാസ്റ്റർ ക്ലിപ്പിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നത് മെമ്മറി ഉപയോഗവും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലോഡും ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിലെ റാസ്റ്ററിൽ നിന്നുള്ള നേരിട്ടുള്ള സാമ്പിൾ വലിയ ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ക്ലിപ്പുചെയ്‌ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സംഭരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
- Can I control the density of sampled points within the polygons?
- അതെ, ലെ സൈസ് പാരാമീറ്റർ വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾക്ക് സാമ്പിൾ ചെയ്ത പോയിൻ്റുകളുടെ എണ്ണം നിയന്ത്രിക്കാനാകും spatSample() ഫംഗ്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ പോയിൻ്റുകളുടെ എണ്ണം ക്രമീകരിക്കുന്നു st_sample() നിങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിന് ആവശ്യമായ സാന്ദ്രതയെ ആശ്രയിച്ച് പ്രവർത്തനം.
- What happens if the raster and polygon layers have different resolutions?
- റാസ്റ്ററിനും പോളിഗോൺ ലെയറുകൾക്കും വ്യത്യസ്ത റെസല്യൂഷനുകളുണ്ടെങ്കിൽ, പോളിഗോൺ റെസല്യൂഷനുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് നിങ്ങൾ റാസ്റ്ററിനെ പുനർസാമ്പിൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കാൻ സാമ്പിൾ സാന്ദ്രത ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
അതിനുള്ള രീതികൾ ഈ ലേഖനം ചർച്ചചെയ്യുന്നു ക്രമരഹിതമായി സാമ്പിൾ എടുക്കൽ പ്രത്യേക ബഹുഭുജത്തിനുള്ളിലെ വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള പോയിൻ്റുകൾ അതിരുകൾ. ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വലുതാകുമ്പോൾ, പരമ്പരാഗത ക്ലിപ്പിംഗ് രീതികൾ കാര്യക്ഷമമല്ല, അതിനാൽ പാക്കേജുകളുടെ ഉപയോഗം ടെറ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഒരു പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ നേരിട്ട് സാമ്പിൾ ചെയ്യുന്നത് പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നു ഓർമ്മ ഉപയോഗം, പരിസ്ഥിതി മോഡലിംഗ് 🌍 പോലുള്ള സ്പേഷ്യൽ വിശകലന ജോലികൾക്ക് ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത സാമ്പിൾ സമീപനം:
വലിയ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ പോയിൻ്റുകൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് R-ലെ സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആർക്കും അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഒരു കഴിവാണ്. ടെറ പാക്കേജ്, നമുക്ക് പോയിൻ്റ് സാമ്പിൾ പ്രക്രിയകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം, അവയെ വേഗത്തിലും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു. ക്ലിപ്പിംഗ് ഇല്ലാതെ റാസ്റ്റർ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള നേരിട്ടുള്ള സാമ്പിൾ ഉറവിടങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് വലിയ തോതിലുള്ള വിശകലനങ്ങൾക്ക് 🌿.
ഉപസംഹാരമായി, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് പോളിഗോൺ പരിധിക്കുള്ളിൽ റാൻഡം സാംപ്ലിംഗ് വിശ്വസനീയമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. പോലുള്ള പാക്കേജുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ടെറ ഒപ്പം sf, ഗവേഷകർക്ക് ക്ലിപ്പിംഗിൻ്റെ കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മ ഒഴിവാക്കാനും സങ്കീർണ്ണമായ സ്ഥലപരമായ ജോലികൾ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. ജിയോസ്പേഷ്യൽ വിശകലനത്തിൽ വലിയ ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ കൃത്യതയും കാര്യക്ഷമതയും കൈകോർക്കാം എന്നതാണ് പ്രധാന കാര്യം.
ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും
- എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു ടെറ R ലെ സ്പേഷ്യൽ വിശകലനത്തിനും റാൻഡം പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിങ്ങിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന പാക്കേജ്. കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾക്ക്, ടെറയുടെ ഔദ്യോഗിക ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ കാണുക ടെറ പാക്കേജ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
- റാസ്റ്റർ ഡാറ്റയിലെ റാൻഡം പോയിൻ്റ് സാമ്പിളിൻ്റെ പൊതുവായ ആശയവും ഭൂമിശാസ്ത്ര വിവര സംവിധാനങ്ങളിലെ (ജിഐഎസ്) അതിൻ്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നു. എന്നതിലെ റാൻഡം സാമ്പിൾ ടെക്നിക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ വിശദമായ ലേഖനത്തിൽ കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക GIS ലോഞ്ച് .