Я хочу растрировать многоугольник (шейп-файл; значения 1 и 2; 1 = outside a protected area, 2 = inside a protected area) до растра с разрешением 1 минута.
Я использую растеризацию.
Кто-нибудь может сказать мне, что означает использование fun= first или fun= last? Каждый из них дал немного другой результат. Я нигде не могу найти объяснения. Результаты также немного отличаются от того, если бы я использовал fun=min, max, mean.
В качестве примера скажем, что я измеряю высоту и расположение каждого дерева в лесу. Я мог бы отобразить эти данные различными способами, но, скажем, я хочу создать растр высоты дерева.
В зависимости от разрешения, которое я выбираю для своего растра, каждая ячейка сетки может содержать несколько деревьев. Однако каждая ячейка сетки может иметь только одно значение высоты дерева, поэтому мне нужно решить, как поступить с несколькими деревьями, каждое из которых имеет значение своей высоты в ячейке. Это то, что различные функции позволяют мне делать.
В зависимости от моих гипотез я мог бы захотеть mean, median, mode, maximum или minimum высоты дерева в каждой ячейке сетки моего растра. Я также мог бы захотеть узнать, сколько деревьев находится в каждой ячейке сетки, и в этом случае я могу использовать функцию count. Функции first и last делают почти то, что говорят на жестяной банке. Если представить, что все высоты дерева для одной ячейки сетки являются вектором, то first выбирает первое значение в этом векторе, а last выбирает последнее значение в векторе.
С точки зрения экологии, я не могу понять, почему это может быть полезно, но я экспериментировал, и вот что они делают. Кроме того, при использовании rasterize на самом деле нет функции mode, но вы можете достаточно легко написать пользовательскую функцию. Надеюсь, поможет!
last (что по сути означает случайный выбор одного значения). Mean и median сходятся к центральным значениям, maximum и minimum явно сходятся к крайним значениям. Захват изменчивости в наборе растровых данных важен для моделирования, возможно, не так полезен при анализе данных, но некоторые экологические процессы действительно чувствительны к изменчивости значений. (@James, если вы считаете, что это полезно, не стесняйтесь использовать этот текст для своего поста)
- person user3386170; 05.04.2018
