Випадкове відбір точок у межах багатокутників у R за допомогою Terra

Ефективні методи вибірки для великих растрів

У світі просторового аналізу точки відбору зразків у певних межах є звичайним, але іноді обчислювально дорогим завданням. Для тих, хто працює з великими растрами та векторами, такими як багатокутники на великій території, ця проблема стає ще більш помітною. У минулому багато користувачів вдавалися до відсікання растру до багатокутного шару, але зі збільшенням розміру даних цей метод може швидко стати неефективним і ресурсомістким. 🔍

Візьмемо, наприклад, випадок геопросторового аналітика, який працює із супутниковими зображеннями та даними землекористування. Якщо завдання включає вибірку точок у великих наборах растрових даних у межах незв’язаних полігонів, традиційний метод відсікання може здатися єдиним рішенням. Однак із масивними наборами даних, такими як растри розміром 10 або 20 ГБ, відсікання може призвести до значних затримок і навантаження на обчислювальну потужність. Виникає питання: чи є більш ефективний спосіб досягнення цієї мети? 🌍

На щастя, у R такі інструменти, як пакет Terra, є альтернативою растровому відсіканню. Використовуючи межі шарів, можна збирати точки в межах протяжності багатокутників без необхідності змінювати сам растр. Цей підхід не тільки економить час, але й зменшує споживання пам’яті, роблячи його набагато масштабованішим для великих проектів. За допомогою цього методу ви все ще можете переконатися, що ваші випадкові точки потрапляють лише в потрібні полігони, не перевантажуючи вашу систему. 💡

У цій статті ми розглянемо, як виконати випадкову вибірку в межах багатокутника за допомогою Terra, ознайомимося з кодом і виділимо ключові кроки. Зрештою ви отримаєте швидший і ефективніший метод для точок відбору зразків у R, гарантуючи, що ваш геопросторовий аналіз буде точним і зручним для ресурсів. Отже, давайте зануримося в цей метод і подивимося, як ви можете зробити свій процес відбору набагато плавнішим і ефективнішим!

Як працюють сценарії: ефективна випадкова вибірка в межах полігонів

У попередніх прикладах мета полягала в тому, щоб ефективно відібрати випадкові точки в межах багатокутників растрового шару, уникаючи обчислювального навантаження на відсікання великих растрів. Це завдання особливо важливе під час роботи з великими наборами даних у просторовому аналізі, такими як дані дистанційного зондування або моделювання середовища. Рішення, надане в R, з використанням пакетів Terra і sf, дозволяє здійснювати процес відбору проб у межах векторних багатокутників, які представляють конкретні географічні області інтересу. Команда rast() завантажує растрові дані в R, уможливлюючи маніпуляції та вибірку без фактичної зміни вихідного растру, забезпечуючи ефективність процесу навіть із великими файлами.

Перший важливий крок у сценарії передбачає використання ext() з пакета Terra, щоб отримати протяжність даних багатокутника. Це забезпечує обмежувальну рамку, по суті, прямокутне вікно, яке визначає область, у межах якої слід відбирати випадкові точки. Наприклад, під час аналізу землекористування протяжність представлятиме географічні межі регіону, наприклад лісової зони чи міста. Обмежувальна рамка, отримана з багатокутників, забезпечує вибір лише точок у межах цих попередньо визначених областей, що робить аналіз конкретним і значущим. Цей підхід також економить обчислювальну потужність, усуваючи необхідність обрізання самого растру.

The spatSample() функція потім використовується для вибірки випадкових точок із растру на основі визначених меж полігону. Ця функція дозволяє нам вказати точний протяжність багатокутників, де мають з’являтися точки, таким чином гарантуючи, що вибірка просторово обмежена областями інтересу. Наприклад, якщо багатокутники представляють різні ділянки лісу у великому національному парку, випадкові точки потраплятимуть лише в ці лісові зони, уникаючи регіонів за межами полігону, як-от водойми чи міські території. Це гарантує, що зразок є точним і релевантним для аналізу, без зайвих маніпуляцій з даними або використання пам’яті.

Друге рішення, яке містить пакет sf, представляє st_read() і st_transform() функції. Ці команди дозволяють зчитувати векторні дані в R як просторові об’єкти. Наприклад, st_read() використовується для імпорту шейп-файлу, що містить полігони, які визначають області вибірки. Після цього st_transform() гарантує, що система відліку координат (CRS) багатокутників збігається з системою відліку растрових даних. Це вирівнювання має вирішальне значення для точного відбору проб, оскільки невідповідність CRS може призвести до помилок або неправильного розташування точок. Наприклад, якщо дані багатокутника знаходяться в проекції, відмінній від растру, це може призвести до того, що точки вибірки вийдуть за межі призначеної області. Завдяки трансформації CRS рішення стає більш надійним і універсально застосовним, незалежно від прогнозів вхідних даних.

Нарешті, st_sample() Функція з пакету sf використовується для створення випадкових точок у полігонах. Ця функція є досить потужною, оскільки вона зважає на геометрію багатокутників і забезпечує просторовий розподіл точок у правильних межах. У контексті моніторингу навколишнього середовища, якщо ви вивчаєте біорізноманіття в різних екосистемах, ви можете використовувати цю функцію для відбору випадкових точок у лісових ділянках, які потім використовуватимуться для подальшого аналізу, наприклад для обстеження рослинності чи відбору проб ґрунту. Поєднання цих оптимізованих команд забезпечує надійний ефективний підхід до випадкової вибірки в межах багатокутників, що робить його важливим інструментом для роботи з великими растровими та векторними наборами даних у R. 🌍

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

Пояснення ключових команд, які використовуються для вибірки випадкових точок у R

Нижче наведено таблицю з описом деяких ключових команд R, використаних у попередніх прикладах. Ці команди мають вирішальне значення для ефективного відбору випадкових точок у межах багатокутників, зосереджуючись на оптимізації продуктивності та просторовому аналізі.

Оптимізація випадкової вибірки точок у межах полігонів

Вибірка випадкових точок у межах певного багатокутника на великих наборах растрових даних може бути складним обчислювальним завданням. Традиційно користувачі обрізали растр за допомогою багатокутників, а потім відбирали точки з обрізаних даних. Хоча цей метод працює, він ресурсомісткий і неефективний при роботі з великими растровими файлами, особливо при дистанційному зондуванні або моделюванні середовища. Завдяки вдосконаленню пакетів просторового аналізу, таких як Terra і sf у R, з’явився більш оптимізований підхід. Замість обрізання ми можемо робити вибірку безпосередньо в межах багатокутника, зменшуючи непотрібну обробку даних і використання пам’яті. Цей підхід використовує обмежувальну рамку багатокутників, щоб обмежити область вибірки випадкових точок, забезпечуючи більш ефективне та масштабоване рішення.

Використовуючи функцію spatSample() із пакета Terra, користувачі можуть безпосередньо відбирати випадкові точки з растру в межах полігону. Ця функція дозволяє користувачеві вказати кількість точок для вибірки та протяжність (тобто рамку), у межах якої відбуватиметься вибірка. Це позбавляє від необхідності маніпулювати всім растром, заощаджуючи час обробки та системну пам’ять. Це також гарантує, що вибіркові точки є репрезентативними для багатокутників, що має вирішальне значення для таких досліджень, як класифікація ґрунтового покриву або аналіз середовища існування, де потрібно аналізувати лише конкретні території. Наприклад, в екологічних дослідженнях відбір проб можна обмежити лісовими районами, за винятком водойм чи міських зон, що зробить аналіз більш цілеспрямованим і змістовним.

Іншим важливим моментом є те, як пакет sf можна використовувати в поєднанні з пакетом Terra для обробки векторних даних. Функції st_transform() і st_sample() дозволяють правильно вирівняти набори векторних і растрових даних шляхом перетворення проекції багатокутників відповідно до системи координат растру (CRS). Цей крок має вирішальне значення для точного відбору проб, оскільки невідповідні прогнози можуть призвести до помилок у відборі. Після правильного вирівнювання векторних даних випадкові точки в полігонах можна взяти за допомогою st_sample(). Цей метод особливо корисний під час роботи з багатокутними шейп-файлами або іншими просторовими векторними форматами, пропонуючи більш комплексне та комплексне рішення для аналізу просторових даних. 🌲

У цій статті розглядаються методи для випадкова вибірка точки з великих наборів растрових даних у певному полігоні межі. Оскільки набори даних зростають, традиційні методи відсікання можуть бути неефективними, тому використання пакетів, як Терра пропонує оптимізоване рішення. Вибірка безпосередньо в межах багатокутника допомагає скоротити час обробки та пам'ять використання, що робить його ефективнішим для задач просторового аналізу, як-от моделювання середовища 🌍.