Saya memiliki file GPX dengan track point dan saya ingin rata-rata poin secara spasial untuk meningkatkan akurasi fitur point. Saya tidak bisa begitu saja membuat poligon dan menemukan centroid-nya karena jumlah titik yang tumpang tindih di lokasi tertentu harus "menimbang" hasilnya lebih dari lokasi lain dengan beberapa titik. yaitu. jika pengumpul data lapangan berdiri di satu tempat selama 2 menit saya harus memiliki sebagian besar poin 'melayang' di sekitar lokasi yang mungkin dari titik, dan telah menyebar pencilan di sekitar itu, dengan rata-rata spasial berdasarkan semua titik pencilan akan didiskon untuk poin berkerumun di rata-rata .
Apakah saya harus membuat kisi-kisi raster dengan resolusi kecil dan meletakkannya di titik saya dan kemudian menghitung titik di setiap sel, atau apakah ada jenis fungsi geoproses yang lebih mudah untuk hanya memberi tahu saya koordinat pusat (atau membuat titik baru) untuk pusat rata-rata?
Jawaban:
Edit ke outlier diskon: Berikut adalah salah satu cara untuk diskon outlier menggunakan bobot jarak terbalik. Dalam pendekatan ini, titik yang memiliki kecil, jarak rata-rata ke titik lain akan memiliki bobot lebih tinggi, dan lebih banyak pengaruhnya terhadap lokasi titik rata-rata.
Buat matriks jarak dengan statistik ringkasan yang menjelaskan pemisahan titik:
Bergabunglah dengan matriks jarak ke lapisan poin Anda:
Setelah mereka bergabung, hitung jarak terbalik. Ini akan digunakan untuk menghitung titik rata-rata:
Jalankan koordinat rata-rata dengan jarak rata-rata terbalik sebagai bidang bobot:
Hasilnya akan menjadi lokasi rata-rata di mana poin yang rata-rata jauh dari poin lain akan didiskon.
sumber
Pertama, Anda tidak perlu membuat raster dan menghitung poin untuk mencapai ini. Anda mengatakan tujuan Anda adalah menghitung "pusat rata-rata". Jika Anda memaksudkan itu secara harfiah, maka Anda ingin menghitung "pusat rata-rata", yang dilakukan dengan rata-rata koordinat X untuk menemukan rata-rata X dan koordinat Y untuk menemukan rata-rata Y. Ini dicapai dalam QGIS dengan
Vector→Analysis Tools→Mean Coordinates…
. Jika koordinat Anda berada dalam kelompok berbeda (survei 1, survei 2), tetapi terkandung dalam file data yang sama, Anda dapat menetapkan Bidang ID Unik, dan koordinat rata-rata akan dihitung secara terpisah untuk setiap grup.Anda mengatakan Anda khawatir tentang outlier. Jika Anda ingin meminimalkan pengaruh outlier, Anda mungkin ingin menghitung pusat median , bukan pusat rata-rata. Namun, sementara kemampuan ini tersedia di ArcGIS , itu tidak (setahu saya) tersedia di QGIS (inti atau plugin). Menghitung pusat median, yang mewakili titik dengan jarak tempuh agregat minimum ke semua titik lainnya, adalah berulang dan mungkin memiliki lebih dari satu solusi. Jika Anda ingin melakukan ini di QGIS, Anda harus memprogramnya.
Namun, berdasarkan uraian Anda tentang masalah Anda, saya pikir Anda bisa melupakan pusat median dan hanya menghitung pusat mean dengan alat Koordinat Mean. Jika Anda memiliki beberapa poin di dekat pusat "nyata" tempat menarik Anda, mereka cenderung mengatasi tarikan outlier tunggal. Perlu dicatat bahwa 1) nilai yang tidak mendekati rata-rata tidak selalu outlier, dan 2) kecuali outlier bias dalam arah tertentu (misalnya titik-titik dipantau pada bukit yang menghadap Timur dan surveyor cenderung melayang menurun / Timur) , mereka akan cenderung membatalkan dan tidak mempengaruhi rata-rata.
Sebagai demonstrasi singkat, sama sekali tidak ilmiah, sekelompok titik yang ditempatkan manusia, tidak benar-benar acak menghasilkan pusat rata-rata yang terlihat seperti itu tidak terlalu dipengaruhi oleh beberapa titik jauh.
sumber