r.random.surfacegrass - クラウドでオンライン

プログラム：

NAME

r.ランダムな曲面 - 空間依存性のあるランダムなサーフェスを生成します。

KEYWORDS

ラスター、サーフェス、ランダム

SYNOPSIS

r.ランダムな曲面
r.ランダムな曲面 - 助けて
r.ランダムな曲面 [-u] 出力=string[,string、...] [距離=フロート] [指数=フロート]
[フラットな=フロート] [シード=整数] [高いです=整数] [-上書きする] [-助けます] [-詳細]
[-静かな] [-ui]

フラグ：
-u
均一に分布したセル値

-上書き
出力ファイルが既存のファイルを上書きできるようにする

- 助けて
使用状況の概要を印刷する

-詳細
冗長モジュール出力

- 静かな
静かなモジュール出力

--ui
GUIダイアログを強制的に起動する

パラメーター：
出力=文字列[、文字列、...] [必要]
出力ラスター マップの名前

距離=フロート
空間相関の最大距離 (値 >= 0.0)
デフォルト： 0.0

指数=フロート
距離減衰指数 (値 > 0.0)
デフォルト： 1.0

フラットな=フロート
距離フィルターは指数を開始する前はフラットのままです
デフォルト： 0.0

シード=整数
ランダムシード (SEED_MIN >= 値 >= SEED_MAX)、デフォルト [ランダム]

高いです=整数
分布の最大セル値
デフォルト： 255

DESCRIPTION

r.ランダムな曲面 空間に依存するランダムな表面を生成します。 ランダムな表面は、
初期ランダム値の平均からの偏差を表す値で構成されます。
アルゴリズムを動かします。 初期ランダム値は独立したガウスランダム偏差です。
平均は 0、標準偏差は 1 です。初期値はそれぞれに分散されます。
直径距離のフィルターを使用してマップを出力します。 各ランダム値の影響
近くのセルは、指数に基づく距離減衰関数によって決定されます。 複数の場合
フィルターは出力マップ上に渡され、各フィルターには重みに基づいて重みが与えられます。
入力。 結果として得られるランダムなサーフェスには、 どれか 平均と分散ですが、理論的には
無限に大きいマップの平均は 0.0、分散は 1.0 です。 アルゴリズムの説明
の中に 注意事項 のセクションから無料でダウンロードできます。

生成されたランダムな曲面は浮動小数点数で構成され、
出力マップのカテゴリ記述ファイル。 セルの値が均一または正常である
1 から高い値までの値 (両端を含む) に分布します ( -u フラグは
使用済み）。 カテゴリ名は、平均浮動小数点値と範囲を示します。
各セル値が表す浮動小数点値。

r.random.surface の 本来の目的は、空間誤差モデリング用のランダム フィールドを生成することです。
ご利用までの手順 r.ランダムな曲面 空間誤差モデリングでは、次のように与えられます。 注意事項
のセクションから無料でダウンロードできます。

詳細 パラメーター 説明
出力
ランダムな表面。 セル値は、低値と高値の間でランダムに分布します。
値を含みます。 出力マップのカテゴリ値は次の形式になります。 ＃。＃ ＃。＃ 〜へ
＃。＃ ここで、各 #.# は浮動小数点数です。 最初の数値は平均値です。
セル値が表すランダムな値。 他の XNUMX つの数値はランダムな範囲です。
そのセル値の値。 の 平均 生成された出力マップの平均値は 0 です。
当学校区の 平均 生成されたマップの分散は 1 です。ランダムな値は、
そのランダムな表面の平均からの標準偏差。

距離
距離によって、出力マップの空間依存性が決まります。 距離値
XNUMX つのマップ セルがそれぞれに関係を持たない最小距離を示します。
他の。 距離値 0.0 は、空間依存性がないことを示します (つまり、
隣接するセルの値は相互に関係がありません)。 距離値としては
増加すると、隣接するセルの値が互いに近くなります。 でも範囲は
出力マップ上のセル値の分布は同じままになります。
視覚的には、距離が増加するにつれて、低い値と高い値の塊が大きくなります。 もし
複数の値が指定された場合、各出力マップには複数のフィルターがそれぞれ XNUMX つずつ含まれます。
距離、指数、重みの値のセット。

指数
指数は、特定のフィルターの距離減衰指数を決定します。 指数
値には、 テクスチャー ランダムな表面の。 テクスチャ
指数値が 1.0 に近づくにつれて減少します。 通常、指数は次のようになります。
1.0以下。 指数値が指定されていない場合、各フィルターには
指数値は 1.0。 少なくとも XNUMX つの指数値が指定されている場合は、
距離値ごとに XNUMX つの指数値。

フラットな
Flat はフィルターが適用される距離を決定します。

重量
重みは各フィルターの相対的な重要性を決定します。 たとえば、
アルゴリズムを駆動する 1.0 つのフィルターと、重み = 2.0、XNUMX がコマンド ラインで指定されました。
XNUMX 番目のフィルターは、最初のフィルターの XNUMX 倍重要になります。 重量値がない場合
が与えられた場合、各フィルターは、を定義する他のフィルターと同じくらい重要になります。
ランダムフィールド。 重み値が存在する場合、フィルタごとに重み値が存在する必要があります。
ランダムフィールド。

高いです
出力マップ内のセル値の範囲の上限を指定します。 を指定する
非常に大きな高い値は、 エラー ランダムな表面によって引き起こされる
離散化。 離散化における誤差は次のとおりであるため、誤差という単語は引用符で囲まれています。
多くの場合、互いに打ち消し合い、空間統計ははるかに敏感になります。
初期の独立したランダムな偏差は、潜在的な離散化エラーよりも大きくなります。

シード
マップごとに XNUMX つずつランダム シードを指定します。 r.ランダムな曲面 に使用します
結果のマップの基礎となる乱数値の初期セットを生成します。 もし
ランダムなシードは与えられず、 r.ランダムな曲面 プロセス ID 番号からシードを取得します。

注意事項

ほとんどの文献ではランダム サーフェスではなくランダム フィールドという用語が使用されていますが、このアルゴリズムでは
常にサーフェスを生成します。 したがって、ランダムな表面を使用します。

r.ランダムな曲面 マップを平滑化するフィルター アルゴリズムを使用してランダム サーフェスを構築します。
独立したランダムな偏差。 フィルターのサイズは最大距離によって決まります
空間依存性のこと。 フィルターの形状は距離減衰によって決まります。
指数、および空間パラメータの異なるセットが使用される場合のさまざまな重み。 の
独立したランダムな偏差のマップは、現在の領域に範囲を加えたものと同じ大きさになります。
フィルターの。 これにより、次数の減少によって引き起こされるエッジ効果が排除されます。
自由。 独立したランダムな逸脱のマップは、同じものに対する現在のマスクを無視します。
理由。

最も重要な用途の XNUMX つは、 r.ランダムな曲面 エラーがどのように固有であるかを判断することです
ラスター マップでは、それらのマップで行われる解析に影響を与える可能性があります。

参考文献

Chuck Ehlschlaeger による GRASS 用ランダム フィールド ソフトウェア

博士論文の一環として、GRASS (4.1 および XNUMX および XNUMX) を支援するいくつかのプログラムをまとめました。
を超えて）空間データの不確実性モデルを開発します。 役に立つと思いますし、
信頼できる。 次の論文でその使用法が明確になる可能性があります。

· Ehlschlaeger、CR、Shortridge、AM、Goodchild、M​​F、1997 年。空間の視覚化
アニメーションを使用したデータの不確実性。 コンピュータと地球科学 23、387-395。
土井:10.1016/S0098-3004(97)00005-8

· 地理解析のための標高データの不確実性のモデリング、Charles R.
エールシュレーガー、アシュトン・M・ショートリッジ。 第7回インターナショナルの議事録
空間データ処理に関するシンポジウム、オランダ、デルフト、1996 年 XNUMX 月。

· カテゴリカバレッジマップの不確実性への対処: 定義、視覚化、および
データ エラーの管理、Charles Ehlschlaeger と Michael Goodchild 著。 議事録、
情報・情報会議における地理情報システムに関するワークショップ
知識管理、ゲイサーズバーグメリーランド州、1994 年。

· 空間データの不確実性: データ エラーの定義、視覚化、および管理
チャールズ・エールシュレーガーとマイケル・グッドチャイルド。 議事録、GIS/LIS'94、pp. 246-253、
アリゾナ州フェニックス、1994 年。

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