Estou procurando uma maneira de converter uma varredura classificada em polígonos com base em agrupamentos espaciais dentro de cada classe. Para que os clusters sejam considerados válidos, preciso que eles consistam em uma porcentagem mínima de células de uma das classes.
Por exemplo: Uma área composta de 70% (ou mais) de células da classe "1" será considerada como um cluster da classe "1", mesmo que a área seja misturada com 30% de células pertencentes a outras classes. A análise de agrupamento, portanto, deve ser baseada na distância entre células da mesma classe.
Outra opção poderia ser basear o agrupamento em um número mínimo de células dentro de uma determinada classe, juntamente com uma definição de uma área máxima de pesquisa.
Por exemplo: Dentro de uma área especificada, deve haver 100 células da "classe 1" para que seja considerado um cluster.
A maioria das ferramentas relacionadas ao cluster parece funcionar apenas para vetores. Examinei a análise de cluster da SAGA tool, mas ela realmente não se encaixava no meu objetivo. Alguma idéia para resolver isso ou quais outras ferramentas podem ser úteis?
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Respostas:
Se você preferir resolver esse problema na "lógica raster", existem alguns filtros que você pode considerar. A melhor opção dependerá da distribuição espacial de seus pixels de cada classe dentro dos seus valores "em segundo plano", mas aqui estão duas soluções possíveis:
se os patches que você deseja remover forem relativamente grandes, use "peneira" (raster> analysis> peneira no QGIS 3.2, que é baseado em gdal_sieve.py).
Se você tiver algo como um efeito "sal e pimenta" (muitos pixels isolados de classes diferentes, mas apenas alguns pixels por pequenas manchas), use um filtro majoritário (por exemplo, vá para as ferramentas adicionais em GRASS> raster> r. vizinhos> selecione a opção "mode". Observe que esse filtro afetará (levemente) seus limites.
Você encontrará os mesmos arquivadores (filtro majoritário, classes de peneiramento) e outros (morfologia) nas ferramentas SAGA (SAGA> filtro raster), se preferir
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