Använda dataklassificering
Lär dig hur GeoPards klassificeringsmetoder formar zonkartor, inklusive AUTO, Natural Breaks, Equal Interval, Equal Count och Spatially Localized.
Dataklassificering är ett avgörande steg i analys och visualisering av geografiska data. GeoPard erbjuder flera klassificeringsmetoder som hjälper användare att förstå och tolka sina data på ett effektivt sätt. Vanliga alternativ i GeoPard är AUTO-klassificering, Naturliga brytpunkter, Lika intervall, Lika antal (yta) och spatialt lokaliserad klassificering. Varje metod passar för olika användningsfall, som beskrivs nedan:
AUTO-klassificering
Auto-klassificering väljer ett lämpligt klassificeringssätt utifrån datadistributionen och zonernas ytor. Det hjälper dig att snabbare få fram en användbar Zonkarta, med mindre testande och felsökande när du jämför klassificeringsmetoder manuellt.
Det här alternativet är användbart när du vill ha en bra utgångspunkt och spara tid under kartskapandet. Du kan fortfarande granska resultatet och justera andra zoninställningar innan du sparar.
1. Klassificering med naturliga brytpunkter
Klassificering med naturliga brytpunkter identifierar "naturliga" trösklar eller brytpunkter i datadistributionen för att skapa tydliga grupper. Den maximerar skillnaderna mellan klasser och minimerar skillnaderna inom varje klass. Naturliga brytpunkter är användbart för data med tydliga mönster eller kluster och möjliggör effektiv utforskning och analys.
2. Klassificering med lika intervall
Klassificering med lika intervall delar upp dataintervallet i lika stora intervall eller klasser. Det ger en balanserad representation av datadistributionen och gör det lätt att tolka och jämföra värden inom varje intervall. Lika intervall passar för jämnt fördelade data utan tydliga mönster.
3. Klassificering med lika antal (yta)
Klassificering med lika antal säkerställer ett lika stort antal datavärden i varje klass. Det ger en balanserad representation, särskilt för skeva eller ojämnt fördelade data. Lika antal möjliggör rättvisa jämförelser mellan områden eller regioner och ger konsekvent analys och visualisering.
Målet är att skapa zoner med relativt liknande areastorlek, men avrundningsoperationer och förbättringar av zonkvaliteten kan ge små variationer. Därför ger användning av vegetationsindex med högre upplösning, som EVI2, MCARI1 eller WDRVI, mer precisa resultat. Och zonernas slutgiltiga geometrier finjusteras för att förbättra noggrannheten.
4. Spatialt lokaliserad klassificering
Spatialt lokaliserad klassificering klustrar data geografiskt och skapar lokala zoner. Dess främsta användningsfall är planering av zoner för jordprovtagning, vilket möjliggör effektiv uppdelning av fält i hanterbara områden.
För att ge större flexibilitet innehåller spatialt lokaliserad klassificering tre alternativ: Mot spatialt, Mot värden, och Balanserad.
4.1. Balanserat alternativ för spatialt lokaliserad
Det Balanserad alternativet ger en mellanväg mellan Mot spatialt och Mot värden. Det skapar en Zonkarta med kluster som balanserar geografisk närhet och likhet i datavärden. Det här tillvägagångssättet fungerar bra när både spatial kompakthet och datakonsekvens är viktiga.
4.2. Mot värden i spatialt lokaliserad
Det Mot värden alternativet för spatialt lokaliserad klassificering skapar zoner som klustras efter datavärden snarare än geografisk närhet. Det grupperar områden med liknande egenskaper, som växtlighet eller jordkvalitet, för att skapa en Zonkarta där datakonsekvensen inom varje zon är viktigast.
4.3. Mot spatialt i spatialt lokaliserad
Det Mot spatialt alternativet för spatialt lokaliserad klassificering fokuserar på att skapa zoner som är mer geografiskt koncentrerade. Det skapar en Zonkarta med kluster som prioriterar närhet och håller varje zon spatialt kompakt. Det är idealiskt när fysisk plats är viktigast, till exempel för logistik eller spatial provtagning.
Senast uppdaterad
Var detta till hjälp?