టెర్రాను ఉపయోగించి R లో బహుభుజి సరిహద్దులలోని యాదృచ్ఛికంగా నమూనా పాయింట్లు

పెద్ద రాస్టర్‌ల కోసం సమర్థవంతమైన నమూనా పద్ధతులు

ప్రాదేశిక విశ్లేషణ ప్రపంచంలో, నిర్దిష్ట సరిహద్దుల్లోని నమూనా పాయింట్లు ఒక సాధారణం కానీ కొన్నిసార్లు గణనపరంగా ఖరీదైన పని. విస్తారమైన ప్రాంతంలో బహుభుజి వంటి పెద్ద రాస్టర్‌లు మరియు వెక్టర్‌లతో పనిచేసే వారికి, ఈ సవాలు మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. గతంలో, చాలా మంది వినియోగదారులు రాస్టర్‌ను బహుభుజి పొరకు క్లిప్పింగ్ని ఆశ్రయించారు, అయితే డేటా పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, ఈ పద్ధతి త్వరగా అసమర్థంగా మరియు వనరులతో కూడుకున్నదిగా మారుతుంది. 🔍

ఉదాహరణకు, ఉపగ్రహ చిత్రాలు మరియు భూ వినియోగ డేటాతో పనిచేసే జియోస్పేషియల్ విశ్లేషకుడి విషయమే తీసుకోండి. టాస్క్‌లో డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన బహుభుజాల సరిహద్దుల్లోని పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌లలోని నమూనా పాయింట్లను కలిగి ఉంటే, సాంప్రదాయ క్లిప్పింగ్ పద్ధతి మాత్రమే పరిష్కారంగా అనిపించవచ్చు. అయినప్పటికీ, 10GB లేదా 20GB రాస్టర్‌ల వంటి భారీ డేటాసెట్‌లతో, క్లిప్పింగ్ గణనీయమైన జాప్యాలకు దారితీస్తుంది మరియు ప్రాసెసింగ్ పవర్‌పై ఒత్తిడిని కలిగిస్తుంది. ప్రశ్న తలెత్తుతుంది: ఈ లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి మరింత సమర్థవంతమైన మార్గం ఉందా? 🌍

అదృష్టవశాత్తూ, R లో, టెర్రా ప్యాకేజీ వంటి సాధనాలు రాస్టర్ క్లిప్పింగ్‌కు ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తాయి. లేయర్ హద్దులుని ఉపయోగించి, రాస్టర్‌ను సవరించాల్సిన అవసరం లేకుండా బహుభుజాల పరిధిలో నమూనా పాయింట్లు సాధ్యమవుతుంది. ఈ విధానం సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది, ఇది పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లకు మరింత స్కేలబుల్గా చేస్తుంది. ఈ పద్ధతితో, మీరు ఇప్పటికీ మీ సిస్టమ్‌ను ఓవర్‌లోడ్ చేయకుండా మీ యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లు కావలసిన బహుభుజాలలో మాత్రమే వస్తాయని నిర్ధారించుకోవచ్చు. 💡

ఈ ఆర్టికల్‌లో, టెర్రాని ఉపయోగించి బహుభుజి సరిహద్దుల్లో యాదృచ్ఛిక నమూనాని ఎలా నిర్వహించాలో మేము అన్వేషిస్తాము, కోడ్ ద్వారా మిమ్మల్ని నడిపించడం మరియు ముఖ్య దశలను హైలైట్ చేయడం. చివరి నాటికి, మీరు Rలో పాయింట్లను శాంప్లింగ్ చేయడానికి వేగవంతమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన పద్ధతిని కలిగి ఉంటారు, మీ భౌగోళిక విశ్లేషణలు ఖచ్చితమైనవి మరియు వనరు-స్నేహపూర్వకంగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. కాబట్టి, ఈ పద్ధతిలోకి ప్రవేశిద్దాం మరియు మీరు మీ నమూనా ప్రక్రియను మరింత సున్నితంగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా ఎలా చేయవచ్చో చూద్దాం!

స్క్రిప్ట్‌లు ఎలా పని చేస్తాయి: బహుభుజి సరిహద్దుల్లో సమర్థవంతమైన యాదృచ్ఛిక నమూనా

మునుపటి ఉదాహరణలలో, రాస్టర్ లేయర్ యొక్క బహుభుజి హద్దులు లోపల యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను సమర్ధవంతంగా శాంపిల్ చేయడం, పెద్ద రాస్టర్‌లను క్లిప్పింగ్ చేయడం వల్ల కలిగే గణన భారాన్ని నివారించడం లక్ష్యం. రిమోట్ సెన్సింగ్ డేటా లేదా ఎన్విరాన్‌మెంటల్ మోడలింగ్ వంటి ప్రాదేశిక విశ్లేషణలో పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఈ పని చాలా ముఖ్యమైనది. R లో అందించబడిన పరిష్కారం, టెర్రా మరియు sf ప్యాకేజీలను ఉపయోగించి, నిర్దిష్ట భౌగోళిక ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాలను సూచించే వెక్టార్ బహుభుజాల సరిహద్దుల్లో నమూనా ప్రక్రియ జరగడానికి అనుమతిస్తుంది. ఆదేశం రాస్ట్() రాస్టర్ డేటాను R లోకి లోడ్ చేస్తుంది, అసలైన రాస్టర్‌ను వాస్తవంగా సవరించకుండానే మానిప్యులేషన్ మరియు శాంప్లింగ్‌ని ఎనేబుల్ చేస్తుంది, పెద్ద ఫైల్‌లతో కూడా ప్రక్రియ సమర్థవంతంగా ఉండేలా చేస్తుంది.

స్క్రిప్ట్‌లో మొదటి క్లిష్టమైన దశను ఉపయోగించడం ext() బహుభుజి డేటా యొక్క పరిధిని సంగ్రహించడానికి టెర్రా ప్యాకేజీ నుండి పని చేస్తుంది. ఇది బౌండింగ్ బాక్స్‌ను అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా దీర్ఘచతురస్రాకార విండో, ఇది యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను నమూనా చేయవలసిన ప్రాంతాన్ని నిర్వచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, భూ వినియోగం యొక్క విశ్లేషణలో, పరిధి అటవీ ప్రాంతం లేదా నగరం వంటి ప్రాంతం యొక్క భౌగోళిక పరిమితులను సూచిస్తుంది. బహుభుజాల నుండి ఉద్భవించిన సరిహద్దు పెట్టె ఈ ముందే నిర్వచించబడిన ప్రాంతాల్లోని పాయింట్లు మాత్రమే ఎంపిక చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది, విశ్లేషణను నిర్దిష్టంగా మరియు అర్థవంతంగా చేస్తుంది. ఈ విధానం రాస్టర్‌ను క్లిప్పింగ్ చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగించడం ద్వారా కంప్యూటింగ్ శక్తిని కూడా ఆదా చేస్తుంది.

ది స్పాట్ నమూనా() నిర్వచించిన బహుభుజి హద్దుల ఆధారంగా రాస్టర్ నుండి యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను నమూనా చేయడానికి ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది. పాయింట్‌లు కనిపించాల్సిన బహుభుజాల యొక్క ఖచ్చితమైన పరిధిని పేర్కొనడానికి ఫంక్షన్ అనుమతిస్తుంది, తద్వారా నమూనా ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాలకు ప్రాదేశికంగా పరిమితం చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక పెద్ద జాతీయ ఉద్యానవనంలో బహుభుజులు వేర్వేరు అటవీ ప్రాంతాలను సూచిస్తే, యాదృచ్ఛిక పాయింట్లు ఈ అటవీ ప్రాంతాలలో మాత్రమే వస్తాయి, బహుభుజి సరిహద్దుల వెలుపల ఉన్న ప్రాంతాలను తప్పించుకుంటాయి, నీటి వనరులు లేదా పట్టణ ప్రాంతాలు వంటివి. అనవసరమైన డేటా మానిప్యులేషన్ లేదా మెమరీ వినియోగం లేకుండా, విశ్లేషణకు నమూనా ఖచ్చితమైన మరియు సంబంధిత అని ఇది నిర్ధారిస్తుంది.

sf ప్యాకేజీని కలిగి ఉన్న రెండవ పరిష్కారం, పరిచయం చేస్తుంది st_read() మరియు st_transform() విధులు. ఈ కమాండ్‌లు వెక్టార్ డేటాని R లోకి ప్రాదేశిక లక్షణాలుగా చదవడానికి అనుమతిస్తాయి. ఉదాహరణకు, st_read() నమూనా ప్రాంతాలను నిర్వచించే బహుభుజాలను కలిగి ఉన్న షేప్‌ఫైల్‌ను దిగుమతి చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. తరువాత, ది st_transform() ఫంక్షన్ బహుభుజాల కోఆర్డినేట్ రిఫరెన్స్ సిస్టమ్ (CRS) రాస్టర్ డేటాతో సరిపోలుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. సరిపోలని CRS లోపాలు లేదా తప్పు పాయింట్ స్థానాలకు దారి తీయవచ్చు కాబట్టి, ఖచ్చితమైన నమూనా కోసం ఈ అమరిక చాలా కీలకం. ఉదాహరణకు, బహుభుజి డేటా రాస్టర్ కంటే వేరొక ప్రొజెక్షన్‌లో ఉంటే, అది ఉద్దేశించిన ప్రాంతం వెలుపల నమూనా పాయింట్‌లకు దారి తీస్తుంది. CRSని మార్చడం ద్వారా, ఇన్‌పుట్ డేటా అంచనాలతో సంబంధం లేకుండా పరిష్కారం మరింత పటిష్టంగా మరియు విశ్వవ్యాప్తంగా వర్తిస్తుంది.

చివరగా, ది st_నమూనా() sf ప్యాకేజీ నుండి ఫంక్షన్ బహుభుజాలలో యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ఫంక్షన్ చాలా శక్తివంతమైనది ఎందుకంటే ఇది బహుభుజాల జ్యామితిని గౌరవిస్తుంది మరియు పాయింట్లు సరైన సరిహద్దుల్లోనే ప్రాదేశికంగా పంపిణీ చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. పర్యావరణ పర్యవేక్షణ సందర్భంలో, మీరు వివిధ పర్యావరణ వ్యవస్థలలో జీవవైవిధ్యాన్ని అధ్యయనం చేస్తుంటే, మీరు అటవీ పాచెస్‌లోని యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను నమూనా చేయడానికి ఈ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, ఇది వృక్షసంపద సర్వేలు లేదా నేల నమూనా వంటి తదుపరి విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన కమాండ్‌ల కలయిక బహుభుజి పరిధులలో రాండమ్ శాంప్లింగ్కి దృఢమైన, సమర్థవంతమైన విధానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది R. 🌍లో పెద్ద రాస్టర్ మరియు వెక్టార్ డేటాసెట్‌లతో పని చేయడానికి అవసరమైన సాధనంగా చేస్తుంది.

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 లో రాండమ్ పాయింట్ శాంప్లింగ్ కోసం ఉపయోగించే కీ ఆదేశాల వివరణ

మునుపటి ఉదాహరణలలో ఉపయోగించిన కొన్ని కీ R ఆదేశాలను వివరించే పట్టిక క్రింద ఉంది. పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ప్రాదేశిక విశ్లేషణపై దృష్టి సారించి, బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను సమర్ధవంతంగా నమూనా చేయడానికి ఈ ఆదేశాలు కీలకం.

బహుభుజి సరిహద్దులలోని పాయింట్ల యొక్క యాదృచ్ఛిక నమూనాను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌లపై నిర్దిష్ట బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను శాంప్లింగ్ చేయడం గణనపరంగా సవాలుతో కూడుకున్న పని. సాంప్రదాయకంగా, వినియోగదారులు బహుభుజాలను ఉపయోగించి రాస్టర్‌ను క్లిప్ చేస్తారు మరియు క్లిప్ చేయబడిన డేటా నుండి పాయింట్లను నమూనా చేస్తారు. ఈ పద్ధతి పని చేస్తున్నప్పుడు, రిమోట్ సెన్సింగ్ లేదా ఎన్విరాన్‌మెంటల్ మోడలింగ్‌లో పెద్ద రాస్టర్ ఫైల్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది రిసోర్స్-ఇంటెన్సివ్ మరియు అసమర్థంగా ఉంటుంది. R లో టెర్రా మరియు sf వంటి ప్రాదేశిక విశ్లేషణ ప్యాకేజీలలో పురోగతితో, మరింత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన విధానం ఉద్భవించింది. క్లిప్పింగ్‌కు బదులుగా, మనం నేరుగా బహుభుజి హద్దుల్లోనే నమూనా చేయవచ్చు, అనవసరమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించవచ్చు. ఈ విధానం యాదృచ్ఛిక పాయింట్లు నమూనా చేయబడిన ప్రాంతాన్ని పరిమితం చేయడానికి బహుభుజాల సరిహద్దు పెట్టెను ప్రభావితం చేస్తుంది, ఇది మరింత సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.

Terra ప్యాకేజీ నుండి spatSample() ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా, వినియోగదారులు నేరుగా బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని రాస్టర్ నుండి యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను నమూనా చేయవచ్చు. ఈ ఫంక్షన్ వినియోగదారుని నమూనాకు పాయింట్ల సంఖ్యను మరియు ఎత్తం (అంటే, సరిహద్దు పెట్టె)ని పేర్కొనడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది మొత్తం రాస్టర్‌ను మార్చవలసిన అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, తద్వారా ప్రాసెసింగ్ సమయం మరియు సిస్టమ్ మెమరీని ఆదా చేస్తుంది. నమూనా పాయింట్లు బహుభుజాలకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయని కూడా ఇది నిర్ధారిస్తుంది, ఇది భూమి కవర్ వర్గీకరణ లేదా నివాస విశ్లేషణ వంటి అధ్యయనాలకు కీలకమైనది, ఇక్కడ నిర్దిష్ట ప్రాంతాలను మాత్రమే విశ్లేషించాలి. ఉదాహరణకు, పర్యావరణ పరిశోధనలో, నీటి వనరులు లేదా పట్టణ మండలాలను మినహాయించి, అటవీ ప్రాంతాలకు నమూనాను పరిమితం చేయవచ్చు, విశ్లేషణ మరింత లక్ష్యంగా మరియు అర్థవంతంగా ఉంటుంది.

వెక్టార్ డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం Sf ప్యాకేజీని Terra ప్యాకేజీతో కలిపి ఎలా ఉపయోగించవచ్చనేది మరొక ముఖ్యమైన పరిశీలన. st_transform() మరియు st_sample() ఫంక్షన్‌లు రాస్టర్ యొక్క కోఆర్డినేట్ రిఫరెన్స్ సిస్టమ్ (CRS)కి సరిపోయేలా బహుభుజాల ప్రొజెక్షన్‌ని మార్చడం ద్వారా వెక్టర్ మరియు రాస్టర్ డేటాసెట్‌ల సరైన అమరికను అనుమతిస్తాయి. సరిపోలని అంచనాలు నమూనా లోపాలకు దారితీయవచ్చు కాబట్టి ఖచ్చితమైన పాయింట్ నమూనా కోసం ఈ దశ చాలా కీలకం. వెక్టార్ డేటా సరిగ్గా సమలేఖనం చేయబడిన తర్వాత, యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను బహుభుజాలలో st_sample() ఉపయోగించి నమూనా చేయవచ్చు. ప్రాదేశిక డేటా విశ్లేషణ కోసం మరింత సమగ్రమైన మరియు సమగ్రమైన పరిష్కారాన్ని అందించే బహుభుజి షేప్‌ఫైల్స్ లేదా ఇతర ప్రాదేశిక వెక్టార్ ఫార్మాట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఈ పద్ధతి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. 🌲

ఈ వ్యాసం దాని పద్ధతులను చర్చిస్తుంది యాదృచ్ఛికంగా నమూనా నిర్దిష్ట బహుభుజిలోని పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌ల నుండి పాయింట్లు హద్దులు. డేటాసెట్‌లు పెద్దవిగా పెరిగేకొద్దీ, సాంప్రదాయ క్లిప్పింగ్ పద్ధతులు అసమర్థంగా ఉంటాయి, కాబట్టి ప్యాకేజీల ఉపయోగం వంటిది టెర్రా ఆప్టిమైజ్ చేసిన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. బహుభుజి హద్దుల్లో నేరుగా నమూనా చేయడం ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు జ్ఞాపకశక్తి వినియోగం, పర్యావరణ మోడలింగ్ 🌍 వంటి ప్రాదేశిక విశ్లేషణ పనుల కోసం దీన్ని మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది.