En primer lugar, decida si le basta con una regresión, el tipo de análisis que puede realizarse en un programa de hoja de cálculo. Esa regresión puede ser lineal o polinómica, etc., con un cálculo de R2. A continuación, se trata de reunir los valores de cada una de las capas en una serie de puntos. Para repetir el análisis, el método más práctico es hacer primero una cuadrícula, quizá de 10 m x 10 m, que sea independiente de la dispersión de los datos. A continuación, utilice las herramientas de muestreo de cuadrículas de QGIS para extraer los datos.
Hice esto en un proyecto aunque los datos eran una mezcla de vectores y raster.
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El método con QGIS consiste en crear superficies ráster a partir de los conjuntos de datos de puntos vectoriales y, a continuación, muestrearlos en puntos. Devuelve un shapefile de puntos del que se extraen los valores correspondientes.
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Me aseguro de que mi(s) shapefile(s) de datos de puntos de la cosechadora está(n) en una proyección UTM, por ejemplo EPSG:32755. Obviamente, echa un vistazo a cuáles son los atributos que te interesan y que esas unidades sean sensatas. El lienzo de QGIS debe estar ajustado a esta proyección también (algunas herramientas son sensibles a esto) con OTF activado, esto es en la esquina inferior derecha de la pantalla.
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Usa la herramienta RASTER|INTERPOLATION (dice que es un plugin pero creo que es estándar) del menú QGIS para hacer una superficie. Este es el paso donde puedes alterar inadvertidamente los datos y una buena interpolación producirá una superficie fiel al original. Aquí tendrás que encontrar tu propio camino con los ajustes. Mi objetivo era un raster con un tamaño de celda / píxel cercano a 10 m. La verdadera variabilidad en los resultados proviene del tipo de sistema de muestreo utilizado y de esos ajustes. Ver diálogo
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Haga una cuadrícula shapefile sobre el área de interés. Proyección igual que antes. La herramienta en VECTOR|HERRAMIENTAS DE INVESTIGACIÓN|PUNTOS REGULARES es genial para esto, debería resultar en una cuadrícula que se ajuste a los límites de los datos, ver imagen
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Instale desde el diálogo PLUGINS|GESTIÓN E INSTALACIÓN DE PLUGINS la HERRAMIENTA DE MUESTREO DE PUNTOS. Esto utilizará el shapefile de la rejilla y perforará en cualquier número de capas raster, usted tendrá dos. Vea este diálogo
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Se habrá generado un nuevo shapefile que contiene, en cada fila, los valores de cada uno de los rásters. Copie los valores de la tabla de atributos en un programa de hoja de cálculo y realice la regresión.
ciao
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Interesante problema... ¿en qué formato están los mapas actualmente?
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Vienen como shapefile de puntos, pero si crees que una interpolación a raster sería lo mejor (o cualquier otra cosa que aún no sé), podríamos ir por aquí.
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Sí, absolutamente, interpolar a trama. Esto se debe a que sus puntos no es probable que se alinean exactamente por lo que correlacionarlos sería difícil ... usted podría producir Thiessen / Voronoi Polígonos es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_Voronoi de sus puntos (ambos se atribuyen el trabajo de forma independiente, de ahí los dos nombres) si desea trabajar con superposición de vectores. gis.stackexchange.com/questions/6971/ tiene instrucciones.
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También tendrá que gestionar los efectos de borde y un efecto separado de retraso desde que la sembradora acelera hasta que la semilla se asienta en un espaciado estable. Esta cuestión de la velocidad será más o menos importante para una sembradora de plato / disco de vacío en comparación con una sembradora de distribución de semillas por aire. Una vez que tenga un gráfico de los datos, podrá ver si hay algún problema.
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Hola Lima, ¿cómo te fue con esto?
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He seguido sus instrucciones para interpolar y utilizar el muestreo de puntos que funcionó bastante bien, podría tener una hoja de cálculo con la velocidad y el rendimiento de maíz para cada punto. Ahora estoy teniendo dificultades con la regresión. Probablemente tendré que utilizar un software estadístico específico como R por ejemplo y todavía estoy tratando de entender cómo usarlo. Si alguien pudiera indicarme algún buen tutorial u otra solución sería genial.