Використання класифікації даних
Дізнайтеся, як методи класифікації GeoPard формують карти зон, зокрема параметри AUTO, Natural Breaks, Equal Interval, Equal Count і Spatially Localized.
Класифікація даних є важливим етапом аналізу та візуалізації географічних даних. GeoPard пропонує кілька методів класифікації, щоб допомогти користувачам ефективно розуміти та інтерпретувати свої дані. Поширені варіанти в GeoPard: автоматична класифікація, природні розриви, рівний інтервал, рівна кількість (площа) та просторово локалізована класифікація. Кожен метод підходить для різного випадку використання, як описано нижче:
Автоматична класифікація
Автоматична класифікація обирає відповідний підхід до класифікації на основі розподілу даних і площ зон. Вона допомагає швидше отримати придатну для використання карту зон, з меншими пробами й помилками під час ручного порівняння методів класифікації.
Цей варіант корисний, коли вам потрібна сильна відправна точка і потрібно зекономити час під час створення карти. Ви все ще можете переглянути результат і налаштувати інші параметри зон перед збереженням.
1. Класифікація за природними розривами
Класифікація за природними розривами визначає «природні» пороги або точки розриву в розподілі даних, щоб створити окремі групи. Вона максимізує відмінності між класами та мінімізує відмінності всередині кожного класу. Природні розриви корисні для даних із чіткими закономірностями або кластерами, що дає змогу ефективно досліджувати та аналізувати їх.
2. Класифікація за рівним інтервалом
Класифікація за рівним інтервалом ділить діапазон даних на рівні інтервали або групи. Вона забезпечує збалансоване представлення розподілу даних, що полегшує інтерпретацію та порівняння значень у межах кожного інтервалу. Рівний інтервал підходить для рівномірно розподілених даних без виражених закономірностей.
3. Класифікація за рівною кількістю (площею)
Класифікація за рівною кількістю гарантує однакову кількість значень даних у кожному класі. Вона підтримує збалансоване представлення, особливо для перекошених або нерівномірно розподілених даних. Рівна кількість дає змогу справедливо порівнювати ділянки або регіони, забезпечуючи послідовний аналіз і візуалізацію.
Мета полягає в тому, щоб створити зони з відносно схожими площами, але операції округлення та покращення якості зон можуть спричинити незначні відмінності. Тому використання вегетаційних індексів із вищою деталізацією, таких як EVI2, MCARI1 або WDRVI, дає точніші результати. І кінцеві геометрії зон додатково налаштовуються для підвищення точності.
4. Просторово локалізована класифікація
Просторово локалізована класифікація просторово об’єднує дані, створюючи локалізовані зони. Її основний випадок використання — планування зон для відбору зразків ґрунту, що дає змогу ефективно сегментувати поля на керовані ділянки.
Для більшої гнучкості просторово локалізована класифікація містить три варіанти: У бік просторовості, У бік значень, і Збалансований.
4.1. Збалансований варіант просторово локалізованої
Тепер Збалансований варіант є компромісом між У бік просторовості так і У бік значень. Він створює карту зон із кластерами, які збалансовують географічну близькість і схожість значень даних. Цей підхід добре працює, коли важливі як просторова компактність, так і узгодженість даних.
4.2. У бік значень просторово локалізованої
Тепер У бік значень варіант просторово локалізованої класифікації створює зони, згруповані за значеннями даних, а не за географічною близькістю. Він об’єднує ділянки зі схожими характеристиками, такими як рослинність або якість ґрунту, щоб створити карту зон, де найбільше значення має узгодженість даних усередині кожної зони.
4.3. У бік просторовості просторово локалізованої
Тепер У бік просторовості варіант просторово локалізованої класифікації зосереджений на створенні зон, які є більш географічно згрупованими. Він створює карту зон із кластерами, що надають пріоритет близькості та зберігають просторову компактність кожної зони. Це ідеально підходить, коли фізичне розташування має найбільше значення, наприклад у логістиці або просторовому відборі зразків.
Останнє оновлення
Це було корисно?