டெர்ராவைப் பயன்படுத்தி R இல் பலகோண எல்லைகளுக்குள் தோராயமாக மாதிரி புள்ளிகள்

பெரிய ராஸ்டர்களுக்கான திறமையான மாதிரி நுட்பங்கள்

இடஞ்சார்ந்த பகுப்பாய்வு உலகில், குறிப்பிட்ட எல்லைகளுக்குள் மாதிரி புள்ளிகள் ஒரு பொதுவான ஆனால் சில நேரங்களில் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்த பணியாகும். பலகோணங்கள் போன்ற பெரிய ராஸ்டர்கள் மற்றும் வெக்டார்களுடன் பணிபுரிபவர்களுக்கு, இந்தச் சவால் இன்னும் அதிகமாகத் தோன்றும். கடந்த காலத்தில், பல பயனர்கள் பலகோண அடுக்குக்கு ராஸ்டரை கிளிப்பிங் செய்வதை நாடினர், ஆனால் தரவின் அளவு வளரும்போது, ​​இந்த முறை விரைவாக திறனற்றதாகவும் வளம் மிகுந்ததாகவும் மாறும். 🔍

எடுத்துக்காட்டாக, செயற்கைக்கோள் படங்கள் மற்றும் நில பயன்பாட்டுத் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் புவியியல் ஆய்வாளரின் விஷயத்தை எடுத்துக் கொள்ளுங்கள். துண்டிக்கப்பட்ட பலகோணங்களின் எல்லைக்குள் பெரிய ராஸ்டர் தரவுத்தொகுப்புகளில் உள்ள மாதிரிப் புள்ளிகளை இந்த பணி உள்ளடக்கியிருந்தால், பாரம்பரிய கிளிப்பிங் முறை ஒரே தீர்வாகத் தோன்றலாம். இருப்பினும், 10 ஜிபி அல்லது 20 ஜிபி ராஸ்டர்கள் போன்ற பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன், கிளிப்பிங் குறிப்பிடத்தக்க தாமதங்களுக்கு வழிவகுக்கும் மற்றும் செயலாக்க சக்தியில் அழுத்தத்தை ஏற்படுத்தும். கேள்வி எழுகிறது: இந்த இலக்கை அடைய இன்னும் திறமையான வழி இருக்கிறதா? 🌍

அதிர்ஷ்டவசமாக, R இல், டெர்ரா தொகுப்பு போன்ற கருவிகள் ராஸ்டர் கிளிப்பிங்கிற்கு மாற்றாக வழங்குகின்றன. அடுக்கு எல்லைகளைப் பயன்படுத்தி, ராஸ்டரையே மாற்றியமைக்கத் தேவையில்லாமல் பலகோணங்களின் எல்லைக்குள் மாதிரி புள்ளிகளை செய்ய முடியும். இந்த அணுகுமுறை நேரத்தை மிச்சப்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல் நினைவக நுகர்வு குறைகிறது, இது பெரிய திட்டங்களுக்கு அதிக அளவிடக்கூடிய செய்கிறது. இந்த முறையின் மூலம், உங்கள் கணினியை ஓவர்லோட் செய்யாமல், விரும்பிய பலகோணங்களுக்குள் மட்டுமே உங்கள் சீரற்ற புள்ளிகள் வருவதை உறுதிசெய்ய முடியும். 💡

இந்தக் கட்டுரையில், டெர்ரா ஐப் பயன்படுத்தி பலகோண வரம்புகளுக்குள் ரேண்டம் மாதிரி எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதை ஆராய்வோம், குறியீட்டின் மூலம் உங்களை அழைத்துச் சென்று முக்கிய படிகளை முன்னிலைப்படுத்துவோம். முடிவில், R இல் உள்ள புள்ளிகளை மாதிரியாக்குவதற்கான வேகமான மற்றும் அதிக திறமையான முறையை நீங்கள் பெற்றிருப்பீர்கள், உங்கள் புவியியல் பகுப்பாய்வுகள் துல்லியமாகவும் வளங்களுக்கு ஏற்றதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்யும். எனவே, இந்த முறைக்கு முழுக்கு போட்டு, உங்கள் மாதிரி செயல்முறையை எவ்வாறு மிகவும் மென்மையாகவும் திறமையாகவும் செய்யலாம் என்பதைப் பார்ப்போம்!

ஸ்கிரிப்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன: பலகோண எல்லைக்குள் திறமையான சீரற்ற மாதிரி

முந்தைய எடுத்துக்காட்டுகளில், ராஸ்டர் லேயரின் பலகோண எல்லைக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை திறமையாக மாதிரியாக்குவது, பெரிய ராஸ்டர்களைக் கிளிப்பிங் செய்வதன் கணக்கீட்டுச் சுமையைத் தவிர்ப்பது. ரிமோட் சென்சிங் தரவு அல்லது சுற்றுச்சூழல் மாதிரியாக்கம் போன்ற இடஞ்சார்ந்த பகுப்பாய்வில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது இந்த பணி மிகவும் முக்கியமானது. R இல் வழங்கப்பட்டுள்ள தீர்வு, டெர்ரா மற்றும் sf தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி, குறிப்பிட்ட புவியியல் பகுதிகளைக் குறிக்கும் திசையன் பலகோணங்களின் எல்லைக்குள் மாதிரி செயல்முறையை அனுமதிக்கிறது. கட்டளை ராஸ்ட்() ராஸ்டர் தரவை R இல் ஏற்றுகிறது, அசல் ராஸ்டரை உண்மையில் மாற்றாமல், கையாளுதல் மற்றும் மாதிரிகளை செயல்படுத்துகிறது, பெரிய கோப்புகளுடன் கூட செயல்முறை திறமையாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

ஸ்கிரிப்ட்டின் முதல் முக்கியமான படி, பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது ext() பலகோணத் தரவின் அளவை பிரித்தெடுக்க டெர்ரா தொகுப்பிலிருந்து செயல்படும். இது எல்லைப் பெட்டியை வழங்குகிறது, அடிப்படையில் ஒரு செவ்வக சாளரம், இது சீரற்ற புள்ளிகள் மாதிரி செய்யப்பட வேண்டிய பகுதியை வரையறுக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நிலப்பயன்பாடு பற்றிய பகுப்பாய்வில், பரப்பளவு ஒரு வனப்பகுதி அல்லது நகரம் போன்ற ஒரு பிராந்தியத்தின் புவியியல் வரம்புகளைக் குறிக்கும். பலகோணங்களிலிருந்து பெறப்பட்ட எல்லைப் பெட்டியானது, இந்த முன் வரையறுக்கப்பட்ட பகுதிகளுக்குள் உள்ள புள்ளிகள் மட்டுமே தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதை உறுதிசெய்து, பகுப்பாய்வை குறிப்பிட்டதாகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் ஆக்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை ராஸ்டரை கிளிப்பிங் செய்வதற்கான தேவையை நீக்குவதன் மூலம் கணினி சக்தியையும் சேமிக்கிறது.

தி ஸ்பாட் மாதிரி() செயல்பாடு பின்னர் வரையறுக்கப்பட்ட பலகோண எல்லைகளின் அடிப்படையில், ராஸ்டரிலிருந்து சீரற்ற புள்ளிகளை மாதிரி செய்ய பயன்படுத்தப்படுகிறது. புள்ளிகள் தோன்ற வேண்டிய பலகோணங்களின் சரியான அளவை குறிப்பிட இந்தச் செயல்பாடு நம்மை அனுமதிக்கிறது, இதனால் மாதிரியானது ஆர்வமுள்ள பகுதிகளுக்கு இடஞ்சார்ந்த அளவில் கட்டுப்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. உதாரணமாக, ஒரு பெரிய தேசிய பூங்காவில் பலகோணங்கள் வெவ்வேறு வனப்பகுதிகளை பிரதிநிதித்துவப்படுத்தினால், சீரற்ற புள்ளிகள் இந்த வனப்பகுதிகளுக்குள் மட்டுமே விழும், நீர்நிலைகள் அல்லது நகர்ப்புற பகுதிகள் போன்ற பலகோண எல்லைகளுக்கு வெளியே உள்ள பகுதிகளைத் தவிர்க்கும். தேவையற்ற தரவு கையாளுதல் அல்லது நினைவக நுகர்வு இல்லாமல், மாதிரியானது துல்லியமானது மற்றும் பகுப்புடன் இருப்பதை இது உறுதி செய்கிறது.

sf தொகுப்பை உள்ளடக்கிய இரண்டாவது தீர்வு, அறிமுகப்படுத்துகிறது st_read() மற்றும் st_transform() செயல்பாடுகள். இந்த கட்டளைகள் வெக்டார் தரவு இடஞ்சார்ந்த அம்சங்களாக R இல் படிக்க அனுமதிக்கின்றன. உதாரணமாக, st_read() மாதிரிப் பகுதிகளை வரையறுக்கும் பலகோணங்களைக் கொண்ட வடிவக் கோப்பை இறக்குமதி செய்யப் பயன்படுகிறது. பின்னர், தி st_transform() பலகோணங்களின் ஒருங்கிணைப்பு குறிப்பு அமைப்பு (CRS) ராஸ்டர் தரவுகளுடன் பொருந்துவதை செயல்பாடு உறுதி செய்கிறது. இந்த சீரமைப்பு துல்லியமான மாதிரிக்கு முக்கியமானது, ஏனெனில் பொருந்தாத CRS பிழைகள் அல்லது தவறான புள்ளி இருப்பிடங்களுக்கு வழிவகுக்கும். உதாரணமாக, பலகோணத் தரவு ராஸ்டரை விட வேறு திட்டத்தில் இருந்தால், அது உத்தேசிக்கப்பட்ட பகுதிக்கு வெளியே மாதிரி புள்ளிகளை ஏற்படுத்தலாம். CRS ஐ மாற்றுவதன் மூலம், உள்ளீடு தரவு கணிப்புகளைப் பொருட்படுத்தாமல், தீர்வு மிகவும் வலுவானதாகவும், உலகளவில் பொருந்தக்கூடியதாகவும் மாறும்.

கடைசியாக, தி st_மாதிரி() பலகோணங்களுக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை உருவாக்க sf தொகுப்பின் செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த செயல்பாடு மிகவும் சக்தி வாய்ந்தது, ஏனெனில் இது பலகோணங்களின் வடிவவியலை மதிக்கிறது மற்றும் புள்ளிகள் சரியான எல்லைகளுக்குள் இடஞ்சார்ந்த முறையில் விநியோகிக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. சுற்றுச்சூழல் கண்காணிப்பின் பின்னணியில், நீங்கள் வெவ்வேறு சுற்றுச்சூழல் அமைப்புகளுக்குள் பல்லுயிர்களைப் படிக்கிறீர்கள் என்றால், இந்தச் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி வனத் திட்டுகளுக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை மாதிரி செய்யலாம், இது தாவர ஆய்வுகள் அல்லது மண் மாதிரிகள் போன்ற கூடுதல் ஆய்வுக்கு பயன்படுத்தப்படும். இந்த உகந்த கட்டளைகளின் கலவையானது பலகோண எல்லைகளுக்குள் சீரற்ற மாதிரிக்கான திடமான, திறமையான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, இது R. 🌍 இல் பெரிய ராஸ்டர் மற்றும் வெக்டர் தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதற்கான இன்றியமையாத கருவியாக அமைகிறது.

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 இல் ரேண்டம் பாயிண்ட் சாம்ப்ளிங்கிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய கட்டளைகளின் விளக்கம்

முந்தைய எடுத்துக்காட்டுகளில் பயன்படுத்தப்பட்ட சில முக்கிய R கட்டளைகளை விவரிக்கும் அட்டவணை கீழே உள்ளது. செயல்திறன் தேர்வுமுறை மற்றும் இடஞ்சார்ந்த பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தி, பலகோண எல்லைகளுக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை திறமையாக மாதிரியாக்குவதற்கு இந்தக் கட்டளைகள் முக்கியமானவை.

பலகோண எல்லைகளுக்குள் புள்ளிகளின் சீரற்ற மாதிரியை மேம்படுத்துதல்

பெரிய ராஸ்டர் தரவுத்தொகுப்புகளில் குறிப்பிட்ட பலகோண எல்லைகளுக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை மாதிரியாக்குவது கணக்கீட்டு ரீதியாக சவாலான பணியாக இருக்கலாம். பாரம்பரியமாக, பயனர்கள் பலகோணங்களைப் பயன்படுத்தி ராஸ்டரை கிளிப் செய்வார்கள், பின்னர் கிளிப் செய்யப்பட்ட தரவிலிருந்து புள்ளிகளை மாதிரியாக்குவார்கள். இந்த முறை செயல்படும் போது, ​​பெரிய ராஸ்டர் கோப்புகளை கையாளும் போது, ​​குறிப்பாக ரிமோட் சென்சிங் அல்லது சுற்றுச்சூழல் மாடலிங்கில் இது வளம்-தீவிரமானது மற்றும் திறனற்றது. R இல் Terra மற்றும் sf போன்ற இடஞ்சார்ந்த பகுப்பாய்வு தொகுப்புகளின் முன்னேற்றங்களுடன், மிகவும் உகந்த அணுகுமுறை வெளிப்பட்டுள்ளது. கிளிப்பிங்கிற்குப் பதிலாக, பலகோண வரம்புகளுக்குள் நேரடியாக மாதிரி செய்யலாம், தேவையற்ற தரவு செயலாக்கம் மற்றும் நினைவகப் பயன்பாட்டைக் குறைக்கலாம். இந்த அணுகுமுறை பலகோணங்களின் எல்லைப் பெட்டியைப் பயன்படுத்தி, சீரற்ற புள்ளிகள் மாதிரி எடுக்கப்பட்ட பகுதியைக் கட்டுப்படுத்துகிறது, மேலும் திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தீர்வை வழங்குகிறது.

டெர்ரா தொகுப்பிலிருந்து spatSample() செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பயனர்கள் பலகோண எல்லைக்குள் உள்ள ராஸ்டரிலிருந்து ரேண்டம் புள்ளிகளை நேரடியாக மாதிரி செய்யலாம். மாதிரிக்கான புள்ளிகளின் எண்ணிக்கையையும், அளவு (அதாவது, எல்லைப் பெட்டி) மாதிரி எடுக்கப்படுவதையும் குறிப்பிடுவதற்கு செயல்பாடு பயனரை அனுமதிக்கிறது. இது முழு ராஸ்டரையும் கையாள வேண்டிய தேவையை நீக்குகிறது, இதனால் செயலாக்க நேரம் மற்றும் கணினி நினைவகம் சேமிக்கப்படும். மாதிரி புள்ளிகள் பலகோணங்களின் பிரதிநிதிகள் என்பதையும் இது உறுதி செய்கிறது, இது நிலப்பரப்பு வகைப்பாடு அல்லது வாழ்விட பகுப்பாய்வு போன்ற ஆய்வுகளுக்கு முக்கியமானது, குறிப்பிட்ட பகுதிகள் மட்டுமே பகுப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும். எடுத்துக்காட்டாக, சூழலியல் ஆராய்ச்சியில், நீர்நிலைகள் அல்லது நகர்ப்புற மண்டலங்களைத் தவிர்த்து, வனப் பகுதிகளுக்கு மாதிரியை மட்டுப்படுத்தலாம், பகுப்பாய்வை அதிக இலக்காகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் ஆக்குகிறது.

திசையன் தரவு செயலாக்கத்திற்காக டெர்ரா தொகுப்புடன் இணைந்து sf தொகுப்பை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பது மற்றொரு முக்கியமான கருத்தாகும். st_transform() மற்றும் st_sample() செயல்பாடுகள், பலகோணங்களின் ப்ரொஜெக்ஷனை ராஸ்டரின் ஒருங்கிணைப்பு குறிப்பு அமைப்புடன் (CRS) பொருத்துவதற்கு மாற்றுவதன் மூலம் திசையன் மற்றும் ராஸ்டர் தரவுத்தொகுப்புகளை சரியான முறையில் சீரமைக்க அனுமதிக்கின்றன. பொருந்தாத கணிப்புகள் மாதிரி பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும் என்பதால் துல்லியமான புள்ளி மாதிரிக்கு இந்த படி முக்கியமானது. திசையன் தரவு சரியாக சீரமைக்கப்பட்டவுடன், st_sample() ஐப் பயன்படுத்தி பலகோணங்களுக்குள் சீரற்ற புள்ளிகளை மாதிரி செய்யலாம். பலகோண வடிவ கோப்புகள் அல்லது பிற இடஞ்சார்ந்த திசையன் வடிவங்களுடன் பணிபுரியும் போது இந்த முறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், இது இடஞ்சார்ந்த தரவு பகுப்பாய்வுக்கு மிகவும் ஒருங்கிணைந்த மற்றும் விரிவான தீர்வை வழங்குகிறது. 🌲

அதற்கான வழிமுறைகளை இந்தக் கட்டுரை விவாதிக்கிறது தோராயமாக மாதிரி குறிப்பிட்ட பலகோணத்தில் உள்ள பெரிய ராஸ்டர் தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து புள்ளிகள் எல்லைகள். தரவுத்தொகுப்புகள் பெரிதாக வளரும்போது, ​​பாரம்பரிய கிளிப்பிங் முறைகள் திறனற்றதாக இருக்கும், எனவே பேக்கேஜ்களைப் பயன்படுத்துவது போன்றது டெர்ரா உகந்த தீர்வை வழங்குகிறது. பலகோண எல்லைக்குள் நேரடியாக மாதிரியானது செயலாக்க நேரத்தை குறைக்க உதவுகிறது மற்றும் நினைவகம் பயன்பாடு, சுற்றுச்சூழல் மாடலிங் 🌍 போன்ற இடஞ்சார்ந்த பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு இது மிகவும் திறமையானது.