टेरा वापरून आर मधील बहुभुज सीमांच्या आत यादृच्छिकपणे नमुने काढणे

मोठ्या रास्टरसाठी कार्यक्षम सॅम्पलिंग तंत्र

अवकाशीय विश्लेषणाच्या जगात, विशिष्ट सीमांमध्ये नमुने बिंदू हे एक सामान्य परंतु कधीकधी संगणकीयदृष्ट्या महाग काम आहे. मोठ्या रास्टर आणि वेक्टरसह काम करणाऱ्यांसाठी, जसे की बहुभुज विस्तृत क्षेत्रामध्ये, हे आव्हान आणखी स्पष्ट होते. पूर्वी, अनेक वापरकर्त्यांनी रास्टरला बहुभुज स्तरावर क्लिपिंग करण्याचा अवलंब केला, परंतु डेटाचा आकार जसजसा वाढत जाईल, तसतशी ही पद्धत त्वरीत अकार्यक्षम आणि संसाधन-केंद्रित होऊ शकते. 🔍

उदाहरणार्थ, उपग्रह प्रतिमा आणि भू-वापर डेटासह काम करणाऱ्या भू-स्थानिक विश्लेषकाचे उदाहरण घ्या. टास्कमध्ये डिस्कनेक्ट केलेल्या पॉलीगॉन च्या मर्यादेत मोठ्या रास्टर डेटासेटवर सॅम्पलिंग पॉइंट्सचा समावेश असल्यास, पारंपारिक क्लिपिंग पद्धत हा एकमेव उपाय वाटू शकतो. तथापि, 10GB किंवा 20GB रास्टर सारख्या मोठ्या डेटासेटसह, क्लिपिंगमुळे लक्षणीय विलंब होऊ शकतो आणि प्रक्रिया शक्तीवर ताण येऊ शकतो. प्रश्न उद्भवतो: हे ध्येय साध्य करण्यासाठी आणखी कार्यक्षम मार्ग आहे का? 🌍

सुदैवाने, R मध्ये, टेरा पॅकेज सारखी साधने रास्टर क्लिपिंगला पर्याय देतात. लेयर बाउंड्स वापरून, रास्टरमध्येच बदल न करता बहुभुजांच्या मर्यादेत नमुना बिंदू करणे शक्य आहे. हा दृष्टीकोन केवळ वेळेची बचत करत नाही तर मेमरी वापर कमी करते, मोठ्या प्रकल्पांसाठी ते अधिक स्केलेबल बनवते. या पद्धतीसह, तुम्ही अजूनही खात्री करू शकता की तुमचे यादृच्छिक बिंदू तुमच्या सिस्टमला ओव्हरलोड न करता फक्त इच्छित बहुभुजांमध्ये येतात. 💡

या लेखात, आम्ही टेरा वापरून बहुभुज सीमांमध्ये यादृच्छिक नमुने कसे पार पाडायचे ते एक्सप्लोर करू, तुम्हाला कोडमध्ये घेऊन जाणे आणि मुख्य पायऱ्या हायलाइट करणे. अखेरीस, तुमची भू-स्थानिक विश्लेषणे अचूक आणि संसाधन-अनुकूल आहेत याची खात्री करून, तुम्ही R मध्ये नमुना बिंदूंसाठी जलद आणि अधिक कार्यक्षम पद्धती सह सुसज्ज असाल. चला तर मग, या पद्धतीत डोकावून पाहू आणि तुम्ही तुमची सॅम्पलिंग प्रक्रिया अधिक नितळ आणि अधिक कार्यक्षम कशी बनवू शकता ते पाहू या!

स्क्रिप्ट कसे कार्य करतात: बहुभुज सीमांमध्ये कार्यक्षम यादृच्छिक नमुना

मागील उदाहरणांमध्ये, रास्टर लेयरच्या बहुभुज सीमामध्ये यादृच्छिक बिंदूंचा कार्यक्षमतेने नमुना करण्याचे उद्दिष्ट होते, मोठे रास्टर कापण्याचे संगणकीय ओझे टाळून. रिमोट सेन्सिंग डेटा किंवा पर्यावरणीय मॉडेलिंग सारख्या अवकाशीय विश्लेषणामध्ये मोठ्या डेटासेटसह कार्य करताना हे कार्य विशेषतः महत्वाचे आहे. R मध्ये प्रदान केलेले समाधान, Terra आणि sf पॅकेजेस वापरून, सॅम्पलिंग प्रक्रियेस वेक्टर बहुभुजांच्या सीमेमध्ये होण्यास अनुमती देते, जे स्वारस्य असलेल्या विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रांचे प्रतिनिधित्व करतात. आज्ञा rast() मूळ रास्टरमध्ये बदल न करता मॅनिपुलेशन आणि सॅम्पलिंग सक्षम करून, मोठ्या फायलींसह देखील प्रक्रिया कार्यक्षम राहते याची खात्री करून, रास्टर डेटा R मध्ये लोड करते.

स्क्रिप्टमधील पहिल्या गंभीर पायरीमध्ये वापरणे समाविष्ट आहे ext() बहुभुज डेटाचा विस्तार काढण्यासाठी टेरा पॅकेजमधून कार्य. हे बाउंडिंग बॉक्स प्रदान करते, मूलत: एक आयताकृती खिडकी, जे यादृच्छिक बिंदूंचे नमुने घ्यायचे क्षेत्र परिभाषित करते. उदाहरणार्थ, जमिनीच्या वापराच्या विश्लेषणामध्ये, व्याप्ती एखाद्या प्रदेशाच्या भौगोलिक मर्यादा दर्शवेल, जसे की वन क्षेत्र किंवा शहर. बहुभुजांमधून मिळवलेला बाउंडिंग बॉक्स खात्री देतो की या पूर्वनिर्धारित प्रदेशांमधील केवळ बिंदू निवडले आहेत, विश्लेषण विशिष्ट आणि अर्थपूर्ण बनवते. हा दृष्टीकोन रास्टर स्वतः क्लिपिंग करण्याची आवश्यकता काढून टाकून संगणकीय शक्तीवर बचत करतो.

द spatSample() फंक्शन नंतर परिभाषित बहुभुज सीमांवर आधारित, रास्टरमधून यादृच्छिक बिंदूंचा नमुना घेण्यासाठी वापरला जातो. फंक्शन आम्हाला पॉइंट्स जिथे दिसले पाहिजेत त्या बहुभुजांची अचूक व्याप्ती निर्दिष्ट करण्यास अनुमती देते, अशा प्रकारे हे सुनिश्चित करते की नमुना स्वारस्याच्या क्षेत्रांसाठी अवकाशीयरित्या मर्यादित आहे. उदाहरणार्थ, जर बहुभुज मोठ्या राष्ट्रीय उद्यानात वेगवेगळ्या वन पॅचचे प्रतिनिधित्व करत असतील, तर यादृच्छिक बिंदू केवळ या वनक्षेत्रातच येतील, बहुभुज सीमांच्या बाहेरील प्रदेश टाळून, जसे की जलकुंभ किंवा शहरी भाग. हे सुनिश्चित करते की नमुना अचूक आणि विश्लेषणासाठी संबंधित दोन्ही आहे, अनावश्यक डेटा फेरफार किंवा मेमरी वापरल्याशिवाय.

दुसरा उपाय, जो sf पॅकेज समाविष्ट करतो, परिचय देतो st_read() आणि st_transform() कार्ये या कमांड्स वेक्टर डेटा ला अवकाशीय वैशिष्ट्ये म्हणून R मध्ये वाचण्याची परवानगी देतात. उदाहरणार्थ, st_read() नमुना क्षेत्र परिभाषित करणाऱ्या बहुभुज असलेली शेपफाईल आयात करण्यासाठी वापरली जाते. त्यानंतर, द st_transform() फंक्शन हे सुनिश्चित करते की बहुभुजांची समन्वय संदर्भ प्रणाली (CRS) रास्टर डेटाशी जुळते. अचूक सॅम्पलिंगसाठी हे संरेखन महत्त्वपूर्ण आहे, कारण न जुळलेल्या CRS मुळे त्रुटी किंवा चुकीची बिंदू स्थाने होऊ शकतात. उदाहरणार्थ, जर बहुभुज डेटा रास्टरपेक्षा वेगळ्या प्रोजेक्शनमध्ये असेल, तर त्याचा परिणाम उद्दिष्ट क्षेत्राच्या बाहेर सॅम्पलिंग पॉइंट्समध्ये होऊ शकतो. CRS चे रूपांतर करून, इनपुट डेटा अंदाजाकडे दुर्लक्ष करून, समाधान अधिक मजबूत आणि सर्वत्र लागू होते.

शेवटी, द st_sample() sf पॅकेजमधील फंक्शन बहुभुजांमध्ये यादृच्छिक बिंदू निर्माण करण्यासाठी वापरले जाते. हे फंक्शन खूप शक्तिशाली आहे कारण ते बहुभुजांच्या भूमितीचा आदर करते आणि बिंदू योग्य सीमांमध्ये वितरीत केले जातात याची खात्री करते. पर्यावरणीय निरीक्षणाच्या संदर्भात, जर तुम्ही वेगवेगळ्या परिसंस्थांमध्ये जैवविविधतेचा अभ्यास करत असाल, तर तुम्ही या फंक्शनचा वापर वन पॅचमधील यादृच्छिक बिंदूंचे नमुना घेण्यासाठी करू शकता, ज्याचा वापर पुढील विश्लेषणासाठी केला जाईल, जसे की वनस्पती सर्वेक्षण किंवा मातीचे नमुने. या ऑप्टिमाइझ केलेल्या आदेशांचे संयोजन बहुभुज सीमांमध्ये यादृच्छिक नमुना करण्यासाठी एक ठोस, कार्यक्षम दृष्टीकोन प्रदान करते, ज्यामुळे ते R. 🌍 मधील मोठ्या रास्टर आणि वेक्टर डेटासेटसह कार्य करण्यासाठी एक आवश्यक साधन बनते.

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

१

R मधील रँडम पॉइंट सॅम्पलिंगसाठी वापरल्या जाणाऱ्या की कमांड्सचे स्पष्टीकरण

खाली एक सारणी आहे जी मागील उदाहरणांमध्ये वापरलेल्या काही R कमांडचे वर्णन करते. कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन आणि स्थानिक विश्लेषण वर लक्ष केंद्रित करून, बहुभुज सीमांमधील यादृच्छिक बिंदूंचे कार्यक्षमतेने नमुने घेण्यासाठी या आदेश महत्त्वपूर्ण आहेत.

बहुभुज सीमांच्या आत बिंदूंचे यादृच्छिक नमुने ऑप्टिमाइझ करणे

मोठ्या रास्टर डेटासेटवर विशिष्ट बहुभुज सीमांमध्ये यादृच्छिक बिंदूंचे नमुने घेणे हे संगणकीयदृष्ट्या आव्हानात्मक कार्य असू शकते. पारंपारिकपणे, वापरकर्ते बहुभुज वापरून रास्टर क्लिप करतात आणि नंतर क्लिप केलेल्या डेटामधून बिंदूंचे नमुना घेतात. ही पद्धत कार्य करत असताना, मोठ्या रास्टर फाइल्स, विशेषत: रिमोट सेन्सिंग किंवा पर्यावरणीय मॉडेलिंगमध्ये हाताळताना ती संसाधन-केंद्रित आणि अकार्यक्षम आहे. R मध्ये टेरा आणि sf सारख्या अवकाशीय विश्लेषण पॅकेजमधील प्रगतीसह, एक अधिक अनुकूल दृष्टीकोन उदयास आला आहे. क्लिपिंग करण्याऐवजी, आम्ही अनावश्यक डेटा प्रोसेसिंग आणि मेमरी वापर कमी करून, बहुभुज सीमांमध्ये थेट नमुना घेऊ शकतो. हा दृष्टीकोन बहुभुजांच्या बाउंडिंग बॉक्सचा फायदा घेते जेथे यादृच्छिक बिंदूंचे नमुने घेतले जातात त्या क्षेत्रास मर्यादित करण्यासाठी, अधिक कार्यक्षम आणि स्केलेबल समाधान प्रदान करते.

Terra पॅकेजमधील spatSample() फंक्शन वापरून, वापरकर्ते बहुभुज सीमांच्या आत रास्टरमधून यादृच्छिक बिंदूंचा थेट नमुना घेऊ शकतात. फंक्शन वापरकर्त्याला नमुन्यासाठी पॉइंट्सची संख्या आणि व्याप्ती (म्हणजेच सीमा बॉक्स) निर्दिष्ट करण्याची परवानगी देते ज्यामध्ये सॅम्पलिंग होईल. हे संपूर्ण रास्टर हाताळण्याची गरज दूर करते, अशा प्रकारे प्रक्रिया वेळ आणि सिस्टम मेमरी वाचवते. हे हे देखील सुनिश्चित करते की नमुना केलेले बिंदू बहुभुजांचे प्रतिनिधी आहेत, जे जमिनीच्या आच्छादन वर्गीकरण किंवा निवासस्थानाचे विश्लेषण यासारख्या अभ्यासासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, जेथे केवळ विशिष्ट क्षेत्रांचे विश्लेषण करणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, पर्यावरणीय संशोधनामध्ये, नमुने घेणे हे वनक्षेत्रांपुरते मर्यादित असू शकते, जल संस्था किंवा शहरी क्षेत्रे वगळून, विश्लेषण अधिक लक्ष्यित आणि अर्थपूर्ण बनवते.

आणखी एक महत्त्वाचा विचार म्हणजे sf पॅकेज वेक्टर डेटा प्रक्रियेसाठी टेरा पॅकेजच्या संयोगाने कसे वापरले जाऊ शकते. st_transform() आणि st_sample() फंक्शन्स रास्टरच्या समन्वय संदर्भ प्रणाली (CRS) शी जुळण्यासाठी बहुभुजांचे प्रोजेक्शन बदलून वेक्टर आणि रास्टर डेटासेटचे योग्य संरेखन करण्यास अनुमती देतात. अचूक पॉईंट सॅम्पलिंगसाठी ही पायरी महत्त्वाची आहे कारण न जुळणाऱ्या अंदाजांमुळे सॅम्पलिंग एरर होऊ शकतात. एकदा वेक्टर डेटा योग्यरित्या संरेखित केल्यावर, st_sample() वापरून बहुभुजांमध्ये यादृच्छिक बिंदूंचा नमुना केला जाऊ शकतो. ही पद्धत विशेषत: पॉलीगॉन शेपफाईल्स किंवा इतर स्पेसियल वेक्टर फॉरमॅट्ससह काम करताना, स्थानिक डेटा विश्लेषणासाठी अधिक एकात्मिक आणि सर्वसमावेशक उपाय ऑफर करताना उपयुक्त आहे. 🌲

हा लेख यासाठीच्या पद्धतींबद्दल चर्चा करतो यादृच्छिकपणे नमुना घेणे विशिष्ट बहुभुजातील मोठ्या रास्टर डेटासेटमधील बिंदू सीमा. डेटासेट जसजसे मोठे होतात, पारंपारिक क्लिपिंग पद्धती अकार्यक्षम असू शकतात, त्यामुळे पॅकेजेसचा वापर टेरा एक ऑप्टिमाइझ केलेले समाधान देते. बहुभुज सीमांमध्ये थेट नमुना घेणे प्रक्रिया वेळ कमी करण्यात मदत करते आणि स्मृती वापर, पर्यावरणीय मॉडेलिंग सारख्या अवकाशीय विश्लेषण कार्यांसाठी अधिक कार्यक्षम बनवणे 🌍.