ਟੇਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ R ਵਿੱਚ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂ

ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰਾਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਸਥਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਮੂਨਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਇੱਕ ਆਮ ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਕੰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰਾਂ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੌਲੀਗਨ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਹੋਰ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਬਹੁਭੁਜ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਕਲਿਪ ਕਰਨ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲਿਆ, ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਨ-ਸੰਬੰਧੀ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। 🔍

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਅਤੇ ਭੂਮੀ-ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਭੂ-ਸਥਾਨਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਲਓ। ਜੇਕਰ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਹੁਭੁਜ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੇ ਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਵਿਧੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਹੱਲ ਜਾਪਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, 10GB ਜਾਂ 20GB ਰਾਸਟਰਾਂ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ? 🌍

ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, R ਵਿੱਚ, ਟੇਰਾ ਪੈਕੇਜ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਰਾਸਟਰ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲੇਅਰ ਬਾਉਂਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਖੁਦ ਸੋਧਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁਭੁਜ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਮੂਨਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਸਗੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। 💡

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਟੇਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਰਾਹੀਂ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ R ਵਿੱਚ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੋਵੋਗੇ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਭੂ-ਸਥਾਨਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਆਓ ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਮਾਰੀਏ ਅਤੇ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੁਚਾਰੂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ!

ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਸ਼ਲ ਰੈਂਡਮ ਸੈਂਪਲਿੰਗ

ਪਿਛਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਰਾਸਟਰ ਲੇਅਰ ਦੇ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ ਸੀ, ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਲਿੱਪ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੋਝ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਕੰਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਥਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ। R ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੱਲ, Terra ਅਤੇ sf ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਬਹੁਭੁਜ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਖਾਸ ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹੁਕਮ rast() ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ R ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣੀ ਰਹੇ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ext() ਬਹੁਭੁਜ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਟੇਰਾ ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨ। ਇਹ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕ ਆਇਤਾਕਾਰ ਵਿੰਡੋ, ਜੋ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜ਼ਮੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਹੱਦ ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਜੰਗਲ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ। ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਰਫ਼ ਬਿੰਦੂ ਹੀ ਚੁਣੇ ਗਏ ਹਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਖਾਸ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਕਲਿਪ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ 'ਤੇ ਵੀ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਦ spatSample() ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਫਿਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਰਾਸਟਰ ਤੋਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸੀਮਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਿੰਦੂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਬਹੁਭੁਜ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪਾਰਕ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜੰਗਲੀ ਪੈਚਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂ ਸਿਰਫ ਇਹਨਾਂ ਜੰਗਲੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਆਉਣਗੇ, ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਲਘਰ ਜਾਂ ਸ਼ਹਿਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਾ ਬੇਲੋੜੀ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਜਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਹੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ।

ਦੂਜਾ ਹੱਲ, ਜੋ sf ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ st_read() ਅਤੇ st_transform() ਫੰਕਸ਼ਨ। ਇਹ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ R ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, st_read() ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਵਾਲੀ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਦ st_transform() ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਭੁਜ ਦਾ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਰੈਫਰੈਂਸ ਸਿਸਟਮ (CRS) ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਸਹੀ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਂਦੇ CRS ਕਾਰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤ ਪੁਆਇੰਟ ਟਿਕਾਣੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਬਹੁਭੁਜ ਡੇਟਾ ਰਾਸਟਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਛਤ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਮੂਨਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। CRS ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ, ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਹੱਲ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਤੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਦ st_sample() sf ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਫ਼ੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਿੰਦੂ ਸਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਹਨ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜੈਵ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੰਗਲ ਦੇ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਫਿਰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਨਸਪਤੀ ਸਰਵੇਖਣ ਜਾਂ ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲਈ। ਇਹਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ, ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ R. 🌍 ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

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 ਵਿੱਚ ਰੈਂਡਮ ਪੁਆਇੰਟ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਹੈ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁਝ ਕੁੰਜੀ R ਕਮਾਂਡਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਮਾਂਡਾਂ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਾ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਹੁਭੁਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਕਲਿੱਪ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਲਿੱਪ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣਗੇ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਵਿਧੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਵੱਡੀ ਰਾਸਟਰ ਫਾਈਲਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਰੋਤ-ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਅਕੁਸ਼ਲ ਹੈ। ਸਥਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੈਕੇਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Terra ਅਤੇ sf ਵਿੱਚ R ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਉਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ। ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਬੇਲੋੜੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਪੌਲੀਗੌਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੇ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Terra ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ spatSample() ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਾਸਟਰ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਸੀਮਾ (ਅਰਥਾਤ, ਸੀਮਾ ਬਾਕਸ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਪੂਰੇ ਰਾਸਟਰ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਮੈਮੋਰੀ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਵਾਲੇ ਬਿੰਦੂ ਬਹੁਭੁਜ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਭੂਮੀ ਕਵਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਜਾਂ ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ, ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਜੰਗਲੀ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਹਿਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਅਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ Sf ਪੈਕੇਜ ਨੂੰ Terra ਪੈਕੇਜ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। st_transform() ਅਤੇ st_sample() ਫੰਕਸ਼ਨ ਰਾਸਟਰ ਦੇ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਰੈਫਰੈਂਸ ਸਿਸਟਮ (CRS) ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਸਹੀ ਬਿੰਦੂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੇਮੇਲ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, st_sample() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਹੁਭੁਜਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਬਹੁਭੁਜ ਸ਼ੇਪਫਾਈਲਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਥਾਨਿਕ ਵੈਕਟਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। 🌲

ਇਹ ਲੇਖ ਲਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨਾ ਖਾਸ ਬਹੁਭੁਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਡੇ ਰਾਸਟਰ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਪੁਆਇੰਟ ਸੀਮਾਵਾਂ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾਸੇਟ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਰਵਾਇਤੀ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਅਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਰਾ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਬਹੁਭੁਜ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਮਾਡਲਿੰਗ 🌍 ਵਰਗੇ ਸਥਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣਾ।