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!

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క వివరణ
rast()	టెర్రా ప్యాకేజీ నుండి ఈ ఫంక్షన్ ఒక రాస్టర్ ఆబ్జెక్ట్‌ను R లోకి లోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది విశ్లేషించి మరియు ప్రాసెస్ చేయగల ఫార్మాట్‌లో పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌లతో పని చేయడానికి అవసరం. ఉదాహరణకు, rast("large_raster.tif") ఫైల్ నుండి రాస్టర్ డేటాను లోడ్ చేస్తుంది.
vect()	vect() ఫంక్షన్ టెర్రా ప్యాకేజీలో భాగం మరియు వెక్టార్ డేటాను (షేప్‌ఫైల్స్ వంటివి) R లోకి ప్రాదేశిక వస్తువులుగా లోడ్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణకు, vect("polygons.shp") నమూనా సరిహద్దులుగా ఉపయోగించబడే బహుభుజాలను కలిగి ఉన్న వెక్టర్ ఫైల్‌ను లోడ్ చేస్తుంది.
ext()	ఈ ఫంక్షన్ ప్రాదేశిక వస్తువు (ఉదా., బహుభుజి పొర) యొక్క ఎత్తంని అందిస్తుంది. పరిధి బహుభుజి పొర యొక్క సరిహద్దు పెట్టెను నిర్వచిస్తుంది, ఇది యాదృచ్ఛిక బిందువులు నమూనా చేయబడే ప్రాంతాన్ని పేర్కొనడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణ: ext(బహుభుజాలు).
spatSample()	Terraలోని spatSample() ఫంక్షన్ నిర్దిష్ట పరిధి లేదా బహుభుజిలోని రాస్టర్ ఆబ్జెక్ట్ నుండి పాయింట్‌లను నమూనా చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌ల నుండి యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను ఎంచుకోవడానికి ఈ ఫంక్షన్ ఉపయోగపడుతుంది, ప్రత్యేకించి మీరు రాస్టర్‌ను క్లిప్ చేయకూడదనుకున్నప్పుడు. ఉదాహరణ: spatSample(raster_data, size = num_points, ext = polygon_bounds).
st_read()	sf ప్యాకేజీ నుండి, st_read() వెక్టార్ డేటాను (షేప్‌ఫైల్స్ వంటివి) R లోకి ప్రాదేశిక లక్షణాలుగా చదవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. బహుభుజి సరిహద్దుల వంటి వెక్టర్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఇది అవసరం. ఉదాహరణ: st_read("polygons.shp").
st_transform()	st_transform() ఫంక్షన్ స్పేషియల్ డేటాను వేరే కోఆర్డినేట్ రిఫరెన్స్ సిస్టమ్ (CRS)లోకి రీప్రొజెక్ట్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. పాయింట్ శాంప్లింగ్ వంటి కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి ముందు ప్రాదేశిక సూచన పరంగా రాస్టర్ మరియు వెక్టర్ డేటా సరిగ్గా సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి ఇది చాలా కీలకం. ఉదాహరణ: st_transform(బహుభుజాలు, crs = crs(raster_data)).
st_bbox()	st_bbox() sf ఆబ్జెక్ట్ యొక్క బౌండింగ్ బాక్స్‌ను అందిస్తుంది, ఇది తప్పనిసరిగా ఆబ్జెక్ట్ యొక్క ప్రాదేశిక పరిధి. యాదృచ్ఛిక పాయింట్లు నమూనా చేయబడే ప్రాంతాన్ని పేర్కొనడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణ: st_bbox(polygons_sf).
st_sample()	ఈ ఫంక్షన్ ఇచ్చిన sf ఆబ్జెక్ట్‌లో (బహుభుజి వంటివి) యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పాయింట్లు యాదృచ్ఛికంగా వస్తువు యొక్క జ్యామితి ప్రకారం పంపిణీ చేయబడతాయి, ఈ సందర్భంలో బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని నమూనా పాయింట్లకు ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణ: st_sample(polygons_sf, size = num_points).
plot()	ప్లాట్() ఫంక్షన్ అనేది ప్రాదేశిక డేటాను దృశ్యమానం చేయడానికి Rలో ప్రాథమిక విధి. ఈ సందర్భంలో, రాస్టర్, బహుభుజాలు మరియు యాదృచ్ఛిక పాయింట్‌లు బహుభుజి సరిహద్దుల్లో సరిగ్గా నమూనా చేయబడి ఉన్నాయని ధృవీకరించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణ: ప్లాట్ (రాండమ్_పాయింట్స్, యాడ్ = TRUE, col = "red").

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 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 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 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 మరియు 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 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. 🌲

2. మీరు ఉపయోగించవచ్చు R లోని టెర్రా ప్యాకేజీ నుండి బహుభుజి హద్దుల్లోని యాదృచ్ఛిక పాయింట్లను నమూనా చేయడానికి. నమూనా కోసం రాస్టర్ ఆబ్జెక్ట్, పాయింట్ల సంఖ్య మరియు బహుభుజి సరిహద్దులను పేర్కొనండి.
4. బహుభుజాల బౌండింగ్ బాక్స్‌ని ఉపయోగించడం వలన యాదృచ్ఛిక నమూనాను నిర్దిష్ట భౌగోళిక ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాలకు పరిమితం చేస్తుంది, విశ్లేషణను మరింత సందర్భోచితంగా చేస్తుంది మరియు పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌ల కోసం అనవసరమైన గణనను తగ్గిస్తుంది.
6. అవును, R లోని sf ప్యాకేజీ వెక్టార్ డేటాను చదవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది (ఉదా., షేప్‌ఫైల్స్), ఉపయోగించి వాటి సమన్వయ వ్యవస్థలను మార్చండి , ఆపై నమూనా పాయింట్లను ఉపయోగించి ఫంక్షన్.
8. ఉపయోగించి కోఆర్డినేట్ సిస్టమ్‌లను సమలేఖనం చేయడం రాస్టర్ మరియు బహుభుజి డేటా రెండూ ఒకే ప్రొజెక్షన్‌లో ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది, పాయింట్ నమూనా ప్రక్రియలో తప్పుగా అమరికను నివారిస్తుంది మరియు ఖచ్చితమైన ఫలితాలను నిర్ధారిస్తుంది.
10. ఇతర ఉపయోగకరమైన విధులు ఉన్నాయి రాస్టర్ డేటాను లోడ్ చేయడం కోసం, బహుభుజి పరిధిని పొందడానికి, మరియు రాస్టర్ మరియు బహుభుజి సరిహద్దుల పైన ఉన్న నమూనా పాయింట్లను దృశ్యమానం చేయడానికి.
12. మీరు ఉపయోగించవచ్చు రాస్టర్, బహుభుజి సరిహద్దులు మరియు నమూనా పాయింట్లను ప్రదర్శించడానికి ఫంక్షన్. పాయింట్‌లు ఆశించిన ప్రాంతంలో వస్తాయని ధృవీకరించడానికి ఇది అవసరం.
14. అవును, బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని యాదృచ్ఛిక నమూనా పర్యావరణ నమూనా, నివాస అంచనా, భూ కవర్ వర్గీకరణ మరియు పట్టణ ప్రణాళికలో కూడా అడవులు, చిత్తడి నేలలు లేదా వ్యవసాయ మండలాలు వంటి ఆసక్తి ఉన్న ప్రాంతాలకు పరిమితం చేయబడిందని నిర్ధారించడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
16. అవును, వివరించిన పద్ధతులు బహుళ డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన బహుభుజాలలో పాయింట్లను నమూనా చేయగలవు. బహుభుజి పొర అనేక వ్యక్తిగత బహుభుజాలను కలిగి ఉంటుంది మరియు వాటి సరిహద్దులను గౌరవిస్తూ వాటిలో ప్రతి దానిలో పాయింట్లు నమూనా చేయబడతాయి.
18. రాస్టర్ క్లిప్పింగ్‌ను నివారించడం వలన మెమరీ వినియోగం మరియు గణన లోడ్ గణనీయంగా తగ్గుతుంది, ప్రత్యేకించి పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు. బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని రాస్టర్ నుండి ప్రత్యక్ష నమూనా పెద్ద ఇంటర్మీడియట్ క్లిప్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం మరియు నిల్వ చేయడం యొక్క అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.
20. అవును, మీరు పరిమాణం పరామితిని పేర్కొనడం ద్వారా నమూనా పాయింట్ల సంఖ్యను నియంత్రించవచ్చు ఫంక్షన్ లేదా పాయింట్ల సంఖ్యను సర్దుబాటు చేయడం ఫంక్షన్, మీ విశ్లేషణకు అవసరమైన సాంద్రతపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
22. రాస్టర్ మరియు బహుభుజి లేయర్‌లు వేర్వేరు రిజల్యూషన్‌లను కలిగి ఉన్నట్లయితే, మీరు రెండు డేటాసెట్‌ల మధ్య అనుకూలతను నిర్ధారించడానికి బహుభుజి రిజల్యూషన్‌తో సరిపోలడానికి లేదా నమూనా సాంద్రతను సర్దుబాటు చేయడానికి రాస్టర్‌ని మళ్లీ నమూనా చేయాల్సి ఉంటుంది.

ఈ వ్యాసం దాని పద్ధతులను చర్చిస్తుంది నిర్దిష్ట బహుభుజిలోని పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌ల నుండి పాయింట్లు . డేటాసెట్‌లు పెద్దవిగా పెరిగేకొద్దీ, సాంప్రదాయ క్లిప్పింగ్ పద్ధతులు అసమర్థంగా ఉంటాయి, కాబట్టి ప్యాకేజీల ఉపయోగం వంటిది 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.

పెద్ద రాస్టర్ డేటాసెట్‌లలో బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని పాయింట్లను నమూనా చేయగల సామర్థ్యం R.లో ప్రాదేశిక డేటాతో పని చేసే ఎవరికైనా అవసరమైన నైపుణ్యం. ప్యాకేజీ, మేము పాయింట్ శాంప్లింగ్ ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు, వాటిని వేగంగా మరియు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. క్లిప్పింగ్ లేకుండా రాస్టర్ డేటా నుండి డైరెక్ట్ శాంప్లింగ్ వనరులు ప్రభావవంతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారిస్తుంది, ప్రత్యేకించి పెద్ద-స్థాయి విశ్లేషణల కోసం 🌿.

ముగింపులో, ఆప్టిమైజ్ చేసిన పద్ధతులను ఉపయోగించి బహుభుజి సరిహద్దుల్లోని యాదృచ్ఛిక నమూనా నమ్మదగిన ఫలితాలను అందించేటప్పుడు పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది. వంటి ప్యాకేజీలను ఉపయోగించడం మరియు , పరిశోధకులు క్లిప్పింగ్ యొక్క అసమర్థతలను నివారించవచ్చు మరియు సంక్లిష్టమైన ప్రాదేశిక పనులను సులభంగా నిర్వహించవచ్చు. జియోస్పేషియల్ అనాలిసిస్‌లో పెద్ద డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఖచ్చితత్వం మరియు సమర్థత కలిసికట్టుగా ఉండగలవు.