Кластеризация нескольких растровых слоев для создания субрегионов с использованием QGIS?

Я пытаюсь создать n субрегионов из многоугольника на основе кластерного анализа группы перекрывающихся растровых слоев (физических слоев, например: глубина, течения, волны).

В настоящее время я могу создать регулярную сетку по всему многоугольнику, затем извлечь физические атрибуты из физических растровых слоев (например, Gridspot или эквивалентный инструмент), а затем запустить анализ кластеров, ограниченный n количеством кластеров (в R или другом пакете статистики).

Затем я могу определить каждую группу кластеров и представить их обратно в ГИС (QGIS или ArcMap). Тем не менее, я предполагаю, что некоторые кластерные группы будут рассредоточены (пространственные выбросы и не имеют смысла), в то время как некоторые будут сгруппированы (достойно быть субрегионом).

Затем я мог бы вручную нарисовать репрезентативные скопления, чтобы создать n субрегионов.

Существует ли такой инструмент, как ArcMap 10.1 Grouping Analysis, который можно запустить в QGIS? У меня работает только 10.0.

Существуют ли предложения о том, как лучше провести кластерный анализ нескольких растровых слоев, чтобы создать n субрегионов (биорегионов)?

— Seagus
источник

Не уверен, что понимаю роль многоугольника. Если у вас есть только один полигон, возможно, вы можете просто обрезать растры в качестве предварительной обработки, а затем запускать кластерный анализ непосредственно на растрах? Предполагая, что вы создадите многомерный растр / массив в качестве входных данных, вы должны получить набор идентификаторов кластеров, вы можете визуализировать это (либо отображая растр напрямую, либо преобразовывая обратно в векторное представление).

— Роланд

Может быть, взглянуть на clusterPy ?

— Джозеф

@ Джозеф Я только наложил на это вознаграждение, чтобы попытаться помочь gis.stackexchange.com/questions/176805/… так что, если вы думаете, что clusterPy поможет, обязательно добавьте ответ.

— PolyGeo

@PolyGeo - clusterPy может помочь с этим постом, так как он в основном анализирует кластеры в растрах. Но я не использовал его сам, поэтому не уверен, поможет ли он только с точками кластеризации.

— Джозеф

Посмотрите на этот пост - gis.stackexchange.com/questions/159285/…

— jbalk

Кажется, что ваша проблема в том, что процессы кластерного анализа, такие как k-means в R, не учитывают пространственную информацию, поэтому выходные данные, вероятно, будут рассредоточены (по крайней мере, пространственно!). Рассматривали ли вы добавление значений растровых строк и столбцов в качестве дополнительных переменных, это позволило бы алгоритму кластеризации «знать» о пространственной конфигурации данных?

— Энди Харфут
источник