¿Cuáles son los beneficios de los polígonos de muestreo hexagonales?

Question

Siempre estoy buscando métodos útiles para muestrear o dividir las áreas de estudio (normalmente en forma de conjuntos de datos rasterizados) en unidades más pequeñas. Recientemente, leí una entrada en el blog de ESRI sobre una nueva herramienta para crear hexágonos de muestra . Aunque los hexágonos son un atractivo, mi primer pensamiento es que son más complicados y contienen más vértices que, por ejemplo, una red de red de peces que podría lograr los mismos objetivos. ¿Cuáles son los beneficios de trabajar con rejillas hexagonales en lugar de rectangulares para el muestreo del área de estudio o para la división de los conjuntos de datos rasterizados?

Answer 1

La idea de los hexágonos es reducir el sesgo del muestreo debido a los efectos de los bordes de la forma de la cuadrícula, que están relacionados con las altas relaciones perímetro:área. Un círculo es la relación más baja, pero no puede formar una cuadrícula continua, y los hexágonos son la forma más cercana a un círculo que aún puede formar una cuadrícula.
Además, si se trabaja en un área mayor, una cuadrícula cuadrada sufrirá más la distorsión debida a la curvatura que formas como los hexágonos.

Hay una serie de herramientas y extensiones para crear y utilizar cuadrículas hexagonales para el análisis ecológico/del paisaje, siendo Patch analyst (Rempel et al., 2003) un buen ejemplo, que también proporciona un gran volumen de capacidad de medición de la métrica del paisaje. El antiguo Hawth's Tools, ahora rediseñado como Geospatial Modeling Environment, tiene una amplia gama de herramientas que fueron desarrolladas para llenar las lagunas en la funcionalidad de Arcgis, incluyendo la repetición de cuadrículas. Se han hecho varias extensiones de terceros para este tipo de cosas, normalmente por los investigadores que las necesitan, por lo que a menudo no tienen los recursos para reconstruir sus productos después de cada nueva versión de GIS, por lo que a menudo parece que no hay nada disponible

Answer 2

Uno de los beneficios, que he visto al hacer modelos de vida silvestre o de hábitat especialmente, es que los hexágonos permiten patrones en los datos (por ejemplo, el borde de un campo o cualquier otro parche) para ser visto más fácilmente que lo que hubieran ofrecido las plazas.

Piensa también en un balón de fútbol, aunque no siempre son hexágonos, esas formas geométricas se adaptan bastante bien a una superficie curva.

En tu imagen, intenta crear hexágonos más pequeños y se acercarían a la forma real del polígono. A continuación, intente calcular una cuadrícula rectangular/cuadrada sobre la misma región con una anchura o altura similares y podrá ver la diferencia.

Answer 3

El hexágono es el polígono regular más complejo que puede llenar un plano (sin huecos ni solapamientos).

Puedo ver dos ventajas:

• Está más cerca de un círculo que del cuadrado en términos de índice de forma, por lo que sufre menos el sesgo de orientación.

• La "longitud de contacto" es la misma en cada lado (con un cuadrado, los vecinos incluyen los cuatro cuadrados de las esquinas). EDIT: Como menciona @Jason, la distancia entre centroides también es la misma en las seis direcciones.

También hay dos inconvenientes:

• hay seis vecinos adyacentes en lugar de ocho con el cuadrado (si se tienen en cuenta las esquinas)

• Lo más importante es que no se pueden subdividir los hexágonos para aumentar o reducir la escala del muestreo con el hexágono (con el cuadrado, es fácil agregar o dividir en nuevos cuadrados).

En tu caso, hay otro inconveniente porque quieres particionar una trama. En efecto, las celdas del ráster son cuadradas, al igual que la extensión del ráster. Por lo tanto, si trata de particionar un ráster utilizando el hexágono, no será posible evitar los píxeles parcialmente incluidos, y cualquier ráster recortado basado en el hexágono dará lugar a una proporción de píxeles NoData.

Answer 4

Una de las principales desventajas de los cuadrados de la cuadrícula es que la frecuencia de muestreo es sustancialmente inferior a lo largo de los vectores diagonales a los de los cuatro lados (punto anterior de Jasons).

Si tienes algún patrón lineal regular en tus datos, la orientación de la cuadrícula afecta a la frecuencia de muestreo efectiva de cada contexto.

Por ejemplo, si se tiene una serie de crestas y valles, orientar la rejilla a lo largo de éstos podría muestrear sólo el valle o las cimas y, por tanto, el tipo de vegetación o fauna que se encuentre. Otro ángulo relativo a los valles daría una tasa de muestreo cambiante entre lo alto y lo bajo de la región. Un buen ejemplo de este vector problemático en un acuario podría ser el rango de mareas, la profundidad del mar, las crestas submarinas, etc.

Obviamente, el efecto puede ser mitigado o exacerbado por la elección de la resolución de muestreo, pero lo ideal es que la relación entre la tasa de muestreo y la varianza sea estable en el espacio. Los hexágonos, al estar más cerca de un círculo, tienen menos probabilidades de causar accidentalmente ese sesgo de tasa de muestreo variable.

Answer 5

Como investigador del cambio climático, lo que más me gusta del sistema de cuadrículas hexagonales son principalmente dos ventajas:

1. Representa la conectividad de manera uniforme, lo que es muy importante para la modelización de las ciencias de la Tierra. Por ejemplo, los modelos de corrientes oceánicas suelen utilizar mallas hexagonales para resolver complejas ecuaciones ODE/PDE.
2. Podría cubrir una esfera de manera uniforme. El sistema tradicional de cuadrículas basado en la latitud y la longitud provocará una importante distorsión espacial en diferentes lugares. El uso de un DGGS puede resolver perfectamente este problema.

Puede consultar uno de mis repositorios para obtener más detalles; https://github.com/pnnl/hexwatershed

Gracias.