En la documentación de sp vi que el coords argumento de la SpatialPolygons función sólo acepta 2 columnas. No es posible crear en 3 dimensiones de los polígonos? Estoy haciendo espacio-temporal de kriging utilizando el paquete gstat por adición de tiempo como una tercera dimensión espacial de un SpatialPointsDataFrame. Me gustaría expresar que para bloquear el kriging con polígonos como bloques. Hay alguna manera de hacerlo?
Respuestas
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En sp, SpatialPoints*, SpatialPixels* y SpatialGrid* (con * omite o sustituye por DataFrame) admiten más de 2 dimensiones espaciales, como el OP ha hecho, pero SpatialPolygons* y SpatialLines* no. Con gstat que usted puede hacer en 3-D block kriging con 3-D de los bloques (usando block = c(10,10,10)), pero no puede hacerlo para no bloques rectangulares, como el OP quiere. Está perfectamente bien para sustituir el tiempo de la tercera dimensión, pero están limitados a la métrica de SAN variograma.
library(gstat)
vignette("st")
le da más opciones para los modelos de variograma, pero no para predecir el bloque de los valores de la media (esto es para su INFORMACIÓN, no una respuesta a la pregunta).
La única respuesta a la pregunta sería hacer 3D simulaciones condicionales, y el agregado de los valores de punto por encima de su arbitraria 3D (2D polígono + tiempo de medida) de los bloques. Tedioso, pero es posible; también sólo a lo largo de la 3D camino, no a lo largo de la trayectoria descrita en el ST viñeta (krigeST no hacer la simulación - ¡todavía!).
Dan
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16
Usted realmente necesita para hacer un poco más de investigación en su metodología y leer la documentación para entender la estructura de la sp S4 objetos de la clase y la interacción de la sp objetos relevantes de gstat funciones. En el sp Viñeta hay una detallada explicación de la diferencia entre SpatialPolygons (sólo topología de polígono) y SpatialPolygonDataFrame (polígonos con atributos) de los objetos.
Lo que usted está explicando no es block Kriging y usar el tiempo como un atributo no resultar en un espacio-temporal de la estimación. La metodología conceptual que usted describe es bastante válido. El uso de polígonos polígono o centroides viola el Kriging supuestos de una aleatorios uniformes de campo, la anisotropía y la no estacionariedad.
Aquí es un buen gstat viñeta en espacio-temporal de los modelos de uso de la interfaz para que el espacio-tiempo del paquete. También debo señalar que la constrainedKriging paquete puede llevar a cabo block Kriging arbitrarias en forma de bloques con la ayuda de un ser no estacionarias media de la función y una isotrópica débilmente estacionario variograma.
Dicho esto, para responder a su pregunta, se puede pasar un sp SpatialPointsDataFrame objeto directamente a un variograma/Kriging modelo en gstat. En este tipo de sp de objetos, atributos residen en los "datos" de la ranura y ya están conectados a las coordenadas que a través de la interna S4 estructura de la clase.
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")
lewis
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1178
El tiempo sería una cuarta dimensión, z nivel o altura sería la tercera, latas o dems o z niveles de altura del manillar en sig, el tiempo puede ser representado por versionada de la base de datos. se podrían asignar el polígono a una lata o intersección con un dem, o asociar un z columna a la x y las columnas representan la forma de polígono puntos. Tal vez usted podría agregar un campo de tiempo, así como con una serie de valores y cambios de valor a través del tiempo, se incrementa en forma de columnas. Por supuesto ESRI tiene, probablemente, una herramienta para eso.
