Questo è il comando r.random.cellsgrass che può essere eseguito nel provider di hosting gratuito OnWorks utilizzando una delle nostre numerose workstation online gratuite come Ubuntu Online, Fedora Online, emulatore online di Windows o emulatore online di MAC OS
PROGRAMMA:
NOME
r.random.cells - Genera valori di celle casuali con dipendenza spaziale.
PAROLE CHIAVE
raster, campionamento, casuale, autocorrelazione
SINOSSI
r.random.cells
r.random.cells --Aiuto
r.random.cells produzione=Nome distanza=galleggiante [seme=numero intero] [--sovrascrivere] [--Aiuto]
[--verboso] [--silenzioso] [--ui]
Bandiere:
--sovrascrivi
Consenti ai file di output di sovrascrivere i file esistenti
--Aiuto
Riepilogo utilizzo stampa
--verboso
Uscita modulo dettagliata
--silenzioso
Uscita modulo silenzioso
--ui
Forza l'avvio della finestra di dialogo GUI
parametri:
produzione=Nome [necessario]
Nome per la mappa raster di output
distanza=galleggiante [necessario]
Distanza massima di correlazione spaziale (valore >= 0.0)
seme=numero intero
Seed casuale (SEED_MIN >= valore >= SEED_MAX) (predefinito [casuale])
DESCRIZIONE
r.random.cells genera un insieme casuale di celle raster che sono almeno distanza a parte.
Le celle sono numerate da 1 al numero di celle generate, tutte le altre celle sono 0
(zero). Non verranno generate celle casuali nelle aree mascherate.
Dettagliato parametro descrizione
produzione
Celle casuali. Ogni cella casuale ha un valore di cella univoco diverso da zero che va da 1 a
numero di celle generate. L'euristica di questo algoritmo è quella di selezionare casualmente le celle
finché non ci sono celle al di fuori del buffer della cella scelta di raggio distanza.
distanza
Determina la distanza minima tra i centri delle celle casuali.
seme
Specifica il seme casuale che r.random.cells utilizzerà per generare le celle. Se il
non viene dato un seme casuale, r.random.cells otterrà un seed dal numero ID del processo.
NOTE
Lo scopo originale di questo programma era quello di generare campioni casuali indipendenti di cellule
in un'area di studio. Il distanza il valore è la quantità di autocorrelazione spaziale per la mappa
in fase di studio.
ESEMPIO
Esempio di set di dati campione della Carolina del Nord:
g.region n=228500 s=215000 w=630000 e=645000 res=100 -p
r.random.cells output=random_500m distanza=500
# imposta facoltativamente 0 su NULL (aree mascherate)
r.null random_500m setnull=0
BIBLIOGRAFIA
Software Random Field per GRASS GIS di Chuck Ehlschlaeger
Come parte della mia tesi, ho messo insieme diversi programmi che aiutano GRASS (4.1 e
oltre) sviluppare modelli di incertezza dei dati spaziali. Spero che lo troviate utile e
affidabili. I seguenti documenti potrebbero chiarirne l'uso:
· Ehlschlaeger, CR, Shortridge, AM, Goodchild, MF, 1997. Visualizzazione spaziale
incertezza dei dati mediante animazione. Computers & Geosciences 23, 387-395.
doi:10.1016/S0098-3004(97)00005-8
· Modellazione dell'incertezza nei dati di elevazione per l'analisi geografica, di Charles R.
Ehlschlaeger e Ashton M. Shortridge. Atti del 7° Congresso Internazionale
Simposio sulla gestione dei dati spaziali, Delft, Paesi Bassi, agosto 1996.
· Gestire l'incertezza nelle mappe di copertura categoriale: definizione, visualizzazione e
Gestione degli errori nei dati, di Charles Ehlschlaeger e Michael Goodchild. Atti,
Workshop sui Sistemi Informativi Geografici alla Conferenza sull'Informazione e
Gestione della conoscenza, Gaithersburg MD, 1994.
· Incertezza nei dati spaziali: definizione, visualizzazione e gestione degli errori nei dati, di
Charles Ehlschlaeger e Michael Goodchild. Atti, GIS/LIS'94, pp. 246-253,
Phoenix, Arizona, 1994.
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