r.random.surfacegrass - En ligne dans le Cloud

PROGRAMME:

Nom

r.surface.aléatoire - Génère des surfaces aléatoires avec dépendance spatiale.

MOTS-CLÉS

raster, surface, aléatoire

SYNOPSIS

r.surface.aléatoire
r.surface.aléatoire --Aidez-moi
r.surface.aléatoire [-u] sortie=un magnifique[,un magnifique,...] [distance=flotter] [exposant=flotter]
[plat=flotter] [seed=entier] [Élevée=entier] [--écraser] [--vous aider] [--verbeux]
[--calme] [--ui]

Drapeaux:
-u
Valeurs de cellule uniformément réparties

--écraser
Autoriser les fichiers de sortie à écraser les fichiers existants

--Aidez-moi
Imprimer le récapitulatif d'utilisation

--verbeux
Sortie du module verbeux

--silencieux
Sortie module silencieuse

--interface utilisateur
Forcer le lancement de la boîte de dialogue GUI

Paramètres:
sortie=chaîne[,chaîne,...] [obligatoire]
Nom de la ou des cartes raster en sortie

distance=flotter
Distance maximale de corrélation spatiale (valeur >= 0.0)
Valeur par défaut: 0.0

exposant=flotter
Exposant de décroissance de distance (valeur > 0.0)
Valeur par défaut: 1.0

plat=flotter
Le filtre de distance reste plat avant de commencer l'exposant
Valeur par défaut: 0.0

seed=entier
Graine aléatoire (SEED_MIN >= valeur >= SEED_MAX), par défaut [aléatoire]

Élevée=entier
Valeur de cellule maximale de la distribution
Valeur par défaut: 255

DESCRIPTION

r.surface.aléatoire génère une surface aléatoire spatialement dépendante. La surface aléatoire est
composé de valeurs représentant l'écart par rapport à la moyenne des valeurs aléatoires initiales
piloter l'algorithme. Les valeurs aléatoires initiales sont des écarts aléatoires gaussiens indépendants
avec une moyenne de 0 et un écart type de 1. Les valeurs initiales sont réparties sur chaque
carte de sortie utilisant le(s) filtre(s) de distance de diamètre. L'influence de chaque valeur aléatoire sur
les cellules voisines sont déterminées par une fonction de décroissance de distance basée sur l'exposant. Si plusieurs
les filtres sont passés sur les cartes de sortie, chaque filtre reçoit un poids basé sur le poids
contributions. La surface aléatoire résultante peut avoir tout moyenne et la variance, mais la théorie
la moyenne d'une carte infiniment grande est de 0.0 et une variance de 1.0. Description de l'algorithme
est dans le NOTES .

Les surfaces aléatoires générées sont composées de nombres à virgule flottante, et enregistrées dans le
les fichiers de description de catégorie de la ou des map(s) de sortie. Les valeurs des cellules sont uniformément ou normalement
répartie entre 1 et des valeurs élevées incluses (déterminées par le fait que le -u le drapeau est
utilisé). Les noms de catégorie indiquent la valeur moyenne à virgule flottante et la plage de
les valeurs à virgule flottante que chaque valeur de cellule représente.

r.surfaces.aléatoires L'objectif initial est de générer des champs aléatoires pour la modélisation d'erreurs spatiales.
Une procédure à utiliser r.surface.aléatoire dans la modélisation d'erreur spatiale est donnée dans le NOTES
.

Détaillé paramètre la description
sortie
Surface(s) aléatoire(s). Les valeurs des cellules sont une distribution aléatoire entre le bas et le haut
valeurs inclusives. Les valeurs de catégorie de la ou des map(s) de sortie sont sous la forme #.# #.# à
#.# où chaque #.# est un nombre à virgule flottante. Le premier nombre est la moyenne des
valeurs aléatoires que la valeur de la cellule représente. Les deux autres nombres sont la plage de valeurs aléatoires
valeurs pour cette valeur de cellule. Les moyen la valeur moyenne des mappes de sortie générées est 0.
Le moyen la variance de la (des) carte(s) générée(s) est de 1. Les valeurs aléatoires représentent la
écart type de la moyenne de cette surface aléatoire.

distance
La distance détermine la dépendance spatiale de la ou des cartes de sortie. La valeur de distance
indique la distance minimale à laquelle deux cellules de la carte n'ont aucune relation entre elles
autre. Une valeur de distance de 0.0 indique qu'il n'y a pas de dépendance spatiale (c'est-à-dire,
les valeurs des cellules adjacentes n'ont aucune relation les unes avec les autres). Comme valeur de distance
augmente, les valeurs des cellules adjacentes auront des valeurs plus proches les unes des autres. Mais la gamme
et la distribution des valeurs des cellules sur la ou les cartes de sortie restera la même.
Visuellement, les groupes de valeurs inférieures et supérieures s'agrandissent à mesure que la distance augmente. Si
plusieurs valeurs sont données, chaque carte de sortie aura plusieurs filtres, un pour chaque
ensemble de valeurs de distance, d'exposant et de poids.

exposant
Exposant détermine l'exposant de décroissance de distance pour un filtre particulier. L'exposant
valeur(s) ont la propriété de déterminer la texture de la surface aléatoire. Texture
diminuera à mesure que la ou les valeurs des exposants se rapprocheront de 1.0. Normalement, l'exposant sera
1.0 ou moins. Si aucune valeur d'exposant n'est donnée, chaque filtre se verra attribuer un
valeur de l'exposant de 1.0. S'il y a au moins une valeur d'exposant donnée, il doit y avoir
une valeur d'exposant pour chaque valeur de distance.

plat
Plat détermine la distance à laquelle le filtre.

poids
Le poids détermine l'importance relative de chaque filtre. Par exemple, s'il y avait
deux filtres pilotant l'algorithme et le poids = 1.0, 2.0 a été donné dans la ligne de commande :
Le deuxième filtre serait deux fois plus important que le premier filtre. Si aucune valeur de poids
sont donnés, chaque filtre sera tout aussi important que les autres filtres définissant le
champ aléatoire. Si des valeurs de poids existent, il doit y avoir une valeur de poids pour chaque filtre de
le champ aléatoire.

Élevée
Spécifie l'extrémité supérieure de la plage de valeurs de cellule dans la ou les cartes de sortie. Spécification d'un
une très grande valeur élevée minimisera le erreurs causé par la surface aléatoire
discrétisation. Le mot erreurs est entre guillemets car les erreurs de discrétisation sont
vont souvent s'annuler et les statistiques spatiales sont bien plus sensibles
aux écarts aléatoires initiaux indépendants que les éventuelles erreurs de discrétisation.

seed
Spécifie la ou les graines aléatoires, une pour chaque carte, qui r.surface.aléatoire utilisera pour
générer l'ensemble initial de valeurs aléatoires sur lesquelles la carte résultante est basée. Si la
la graine aléatoire n'est pas donnée, r.surface.aléatoire obtiendra une graine à partir du numéro d'identification du processus.

NOTES

Alors que la plupart des publications utilisent le terme champ aléatoire au lieu de surface aléatoire, cet algorithme
génère toujours une surface. Ainsi, son utilisation de surface aléatoire.

r.surface.aléatoire construit la surface aléatoire à l'aide d'un algorithme de filtrage lissant une carte de
écarts aléatoires indépendants. La taille du filtre est déterminée par la plus grande distance
de dépendance spatiale. La forme du filtre est déterminée par la décroissance de la distance
exposant(s) et les divers poids si différents ensembles de paramètres spatiaux sont utilisés. Les
la carte des écarts aléatoires indépendants sera aussi grande que la région actuelle PLUS l'étendue
du filtre. Cela éliminera les effets de bord causés par la réduction des degrés de
liberté. La carte des écarts aléatoires indépendants ignorera le masque actuel pour le même
raison.

L'une des utilisations les plus importantes pour r.surface.aléatoire est de déterminer comment l'erreur inhérente
dans les cartes raster pourrait affecter les analyses effectuées avec ces cartes.

Références

Logiciel de terrain aléatoire pour GRASS par Chuck Ehlschlaeger

Dans le cadre de ma thèse, j'ai mis en place plusieurs programmes qui aident GRASS (4.1 et
au-delà) développer des modèles d'incertitude des données spatiales. J'espère que vous le trouverez utile et
sûr. Les articles suivants pourraient clarifier leur utilisation :

· Ehlschlaeger, CR, Shortridge, AM, Goodchild, MF, 1997. Visualiser l'espace
l'incertitude des données en utilisant l'animation. Informatique et géosciences 23, 387-395.
est ce que je:10.1016/S0098-3004(97)00005-8

· Modélisation de l'incertitude dans les données d'altitude pour l'analyse géographique, par Charles R.
Ehlschlaeger et Ashton M. Shortridge. Actes de la 7e Internationale
Symposium sur la gestion des données spatiales, Delft, Pays-Bas, août 1996.

· Traiter l'incertitude dans les cartes de couverture catégorielles : définir, visualiser et
Gestion des erreurs de données, par Charles Ehlschlaeger et Michael Goodchild. Procédure,
Atelier sur les systèmes d'information géographique à la Conférence sur l'information et
Gestion des connaissances, Gaithersburg MD, 1994.

· Incertitude dans les données spatiales : définir, visualiser et gérer les erreurs de données, en
Charles Ehlschlaeger et Michael Goodchild. Actes, GIS/LIS'94, pp. 246-253,
Phénix AZ, 1994.

Utilisez r.random.surfacegrass en ligne en utilisant les services onworks.net