Gebruik van dataclassificatie

Leer hoe GeoPard-classificatiemethoden zoneskaarten vormgeven, inclusief AUTO, Natural Breaks, Equal Interval, Equal Count en Spatially Localized-opties.

Dataclassificatie is een cruciale stap in de analyse en visualisatie van geografische data. GeoPard biedt verschillende classificatiemethoden om gebruikers te helpen hun data effectief te begrijpen en te interpreteren. Veelvoorkomende opties in GeoPard zijn AUTO-classificatie, Natural Breaks, Equal Interval, Equal Count (Area) en Spatially Localized-classificatie. Elke methode past bij een andere use-case, zoals hieronder beschreven:

AUTO-classificatie

Auto-classificatie selecteert een geschikte classificatiemethode op basis van de gegevensverdeling en de zone-oppervlakken. Dit helpt je sneller tot een bruikbare Zones-kaart te komen, met minder uitproberen en aanpassen wanneer je classificatiemethoden handmatig vergelijkt.

Deze optie is handig wanneer je een sterk startpunt wilt en tijd wilt besparen tijdens het maken van de kaart. Je kunt het resultaat nog steeds beoordelen en andere zone-instellingen aanpassen voordat je opslaat.

AUTO-classificatie

1. Classificatie volgens Natural Breaks

De classificatie volgens Natural Breaks identificeert "natuurlijke" drempels of breekpunten in de gegevensverdeling om duidelijke groepen te creëren. Het maximaliseert de verschillen tussen klassen en minimaliseert de verschillen binnen elke klasse. Natural Breaks is nuttig voor data met duidelijke patronen of clusters, waardoor effectieve verkenning en analyse mogelijk zijn.

Classificatie volgens Natural Breaks

2. Classificatie volgens gelijk interval

De classificatie volgens gelijk interval verdeelt het datumbereik in gelijke intervallen of klassen. Dit geeft een evenwichtige weergave van de gegevensverdeling, waardoor waarden binnen elk interval gemakkelijk te interpreteren en te vergelijken zijn. Gelijk interval is geschikt voor gelijkmatig verdeelde data zonder duidelijke patronen.

Classificatie volgens gelijk interval

3. Classificatie volgens gelijk aantal (oppervlakte)

De classificatie volgens gelijk aantal zorgt voor een gelijk aantal datawaarden in elke klasse. Dit behoudt een evenwichtige weergave, vooral bij scheve of ongelijk verdeelde data. Gelijk aantal maakt eerlijke vergelijkingen tussen percelen of regio’s mogelijk en biedt consistente analyse en visualisatie.

Het doel is om zones te creëren met relatief vergelijkbare oppervlakken, maar afrondingsbewerkingen en verbeteringen van de zonekwaliteit kunnen kleine variaties veroorzaken. Daarom leveren vegetatie-indexen met hogere granulariteit, zoals EVI2, MCARI1 of WDRVI, nauwkeurigere resultaten op. En de uiteindelijke geometrieën van de zones worden verfijnd om de nauwkeurigheid te verbeteren.

Classificatie volgens gelijk aantal (oppervlakte)

4. Ruimtelijk gelokaliseerde classificatie

De ruimtelijk gelokaliseerde classificatie clustert data geografisch en creëert lokale zones. De belangrijkste toepassing is het plannen van zones voor bodembemonstering, waardoor percelen efficiënt kunnen worden opgedeeld in beheersbare gebieden.

Om meer flexibiliteit te bieden, bevat de ruimtelijk gelokaliseerde classificatie drie opties: Naar ruimtelijk, Naar waarden, en Gebalanceerd.

4.1. Gebalanceerde optie van ruimtelijk gelokaliseerd

De Gebalanceerd optie biedt een middenweg tussen Naar ruimtelijk als Naar waarden. Het maakt een Zones-kaart met clusters die geografische nabijheid en overeenkomst in datawaarden in balans brengen. Deze aanpak werkt goed wanneer zowel ruimtelijke compactheid als dataconsistentie belangrijk zijn.

Ruimtelijk gelokaliseerde classificatie (gebalanceerde optie)

4.2. Naar waarden van ruimtelijk gelokaliseerd

De Naar waarden optie van ruimtelijk gelokaliseerde classificatie produceert zones die zijn geclusterd op basis van datawaarden in plaats van geografische nabijheid. Het groepeert gebieden met vergelijkbare kenmerken, zoals vegetatie of bodemkwaliteit, om een Zones-kaart te creëren waarbij dataconsistentie binnen elke zone het belangrijkst is.

Ruimtelijk gelokaliseerde classificatie (optie naar waarden)

4.3. Naar ruimtelijk van ruimtelijk gelokaliseerd

De Naar ruimtelijk optie van ruimtelijk gelokaliseerde classificatie richt zich op het creëren van zones die geografisch meer geconcentreerd zijn. Het maakt een Zones-kaart met clusters die nabijheid prioriteren en elke zone ruimtelijk compact houden. Dit is ideaal wanneer de fysieke locatie het belangrijkst is, zoals bij logistiek of ruimtelijke bemonstering.

Ruimtelijk gelokaliseerde classificatie (optie naar ruimtelijk)