Eu tenho um arquivo GPX com pontos de rastreamento e quero calcular a média espacial dos pontos para melhorar a precisão do recurso de pontos. Não posso simplesmente fazer um polígono e encontrar seu centróide, pois o número de pontos sobrepostos em um determinado local deve "ponderar" o resultado mais do que em outro local com poucos pontos. ie se o coletor de dados de campo permanecesse em um local por 2 minutos, eu deveria ter a maior parte dos pontos 'flutuando' em torno da provável localização do ponto, e ter dispersado os outliers em torno disso, calculando a média espacial de todos os pontos que os outliers estariam descontado em favor dos pontos agrupados na média .
Preciso fazer uma grade raster com pequena resolução e sobrepor meus pontos e depois contar os pontos em cada célula, ou existe um tipo de função de geoprocessamento mais fácil para simplesmente me dizer as coordenadas do centro (ou fazer um novo ponto) para o centro médio?
Respostas:
Editar para descontar discrepantes: aqui está uma maneira de descontar discrepantes usando a ponderação de distância inversa. Nessa abordagem, os pontos que têm uma distância pequena e média de outros pontos terão um peso maior e mais influência na localização do ponto médio.
Crie uma matriz de distância com estatísticas resumidas que descrevam as separações de pontos:
Junte a matriz de distância à sua camada de pontos:
Uma vez unidas, calcule a distância inversa. Isso será usado para ponderar o ponto médio:
Execute coordenadas médias com distância média inversa como o campo de ponderação:
O resultado será um local médio em que os pontos que estão, em média, distantes de outros pontos terão sido descontados.
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Primeiro, você não precisa fazer uma varredura e contar pontos para fazer isso. Você diz que seu objetivo é calcular um "centro médio". Se você quer dizer isso literalmente, deseja calcular um "centro médio", o que é feito calculando a média das coordenadas X para encontrar a média X e as coordenadas Y para encontrar a média Y. Isso é feito no QGIS com
Vector→Analysis Tools→Mean Coordinates…
. Se suas coordenadas estiverem em lotes distintos (pesquisa 1, pesquisa 2), mas contidas no mesmo arquivo de dados, você poderá designar um campo de ID exclusivo, e as coordenadas médias serão calculadas separadamente para cada grupo.Você diz que está preocupado com discrepâncias. Se você deseja minimizar a influência de valores discrepantes, você pode calcular o centro médio , em vez do centro médio. No entanto, embora esse recurso esteja disponível no ArcGIS , ele não está disponível (no melhor de meu conhecimento) no QGIS (núcleo ou plug-ins). O cálculo do centro mediano, que representa o ponto com a distância de percurso agregada mínima a todos os outros pontos, é iterativo e pode ter mais de uma solução. Se você quiser fazer isso no QGIS, precisará programá-lo.
No entanto, com base na descrição do seu problema, acho que você pode esquecer o centro mediano e apenas calcular o centro médio com a ferramenta Coordenadas médias. Se você tiver vários pontos próximos ao centro "real" do seu local de interesse, eles tenderão a superar a atração de outliers únicos. Deve-se notar que 1) os valores não próximos da média não são necessariamente extremos e 2) a menos que os extremos sejam desviados em uma direção específica (por exemplo, os pontos recebem GPS em uma colina voltada para o leste e o pesquisador tende a deslizar para baixo / Este) , eles tenderão a cancelar e não influenciar a média.
Como uma demonstração curta e completamente não científica, um monte de pontos não aleatórios, posicionados em humanos, produzem um centro médio que parece que não é muito influenciado por alguns pontos distantes.
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