Saya mencari cara untuk mengubah raster rahasia menjadi poligon berdasarkan cluster spasial di setiap kelas. Agar cluster dianggap valid, saya perlu mereka terdiri dari persentase minimum sel dari salah satu kelas.
Sebagai contoh: Suatu area yang terdiri dari 70% (atau lebih) sel kelas "1" akan dianggap sebagai kelompok kelas "1" meskipun daerah tersebut dicampur dengan 30% sel yang menghubungkan ke kelas lain. Analisis pengelompokan harus didasarkan pada jarak antara sel-sel dari kelas yang sama.
Pilihan lain bisa menjadi dasar pengelompokan pada jumlah sel minimum dalam kelas tertentu, bersama dengan definisi area pencarian maksimum.
Sebagai contoh: Dalam area tertentu harus ada 100 sel "kelas 1" untuk itu dianggap sebagai cluster.
Sebagian besar alat yang terkait dengan pengelompokan tampaknya hanya berfungsi untuk vektor. Saya telah melihat SAGA-tool Cluster-analysis tetapi itu tidak sesuai dengan tujuan saya. Adakah ide untuk menyelesaikan ini atau alat lain mana yang mungkin membantu?
sumber
Jawaban:
Jika Anda lebih suka mengatasi masalah ini dalam "logika raster", maka ada beberapa filter yang dapat Anda pertimbangkan. Pilihan terbaik akan tergantung pada distribusi spasial piksel Anda dari setiap kelas di dalam nilai "latar belakang" Anda, tetapi berikut adalah dua solusi potensial:
jika tambalan yang ingin Anda hapus relatif besar, maka Anda harus menggunakan "saringan" (raster> analysis> sieve di QGIS 3.2, yang didasarkan pada gdal_sieve.py).
Jika Anda memiliki sesuatu seperti efek "garam dan merica" (banyak piksel terisolasi dari kelas yang berbeda, tetapi hanya beberapa piksel per jalur kecil, maka Anda harus menggunakan filter mayoritas (misalnya pergi ke alat tambahan dari GRASS> raster> r. tetangga> pilih opsi "mode"). Perhatikan bahwa filter ini akan (sedikit) mempengaruhi batas Anda.
Anda akan menemukan filers yang sama (filter Mayoritas, kelas penyaringan) dan yang lainnya (morfologi) di alat SAGA (SAGA> filter raster) jika Anda lebih suka
sumber