Nella documentazione di spho visto che l' coordsargomento della SpatialPolygonsfunzione accetta solo 2 colonne. Non è possibile creare poligoni tridimensionali? Sto facendo kriging spazio-temporale usando il pacchetto gstataggiungendo il tempo come terza dimensione spaziale di a SpatialPointsDataFrame. Vorrei estenderlo per bloccare il kriging con i poligoni come blocchi. C'è un modo per farlo?
Risposte:
In sp, SpatialPoints*, SpatialPixels*e SpatialGrid*(con *omessi o sostituiti da DataFrame) supportano più di 2 dimensioni spaziali, come ha fatto OP, ma SpatialPolygons*e SpatialLines*non lo fanno. Con gstatte puoi fare kriging a blocchi 3D con blocchi 3D (usando block = c(10,10,10)), ma non puoi farlo per blocchi non rettangolari, come vuole OP. È perfettamente corretto sostituire il tempo con la terza dimensione, ma si è vincolati al variogramma metrico ST.
library(gstat)
vignette("st")
offre più opzioni per i modelli variogram, ma non per la previsione dei valori medi dei blocchi (questa è FYI, non una risposta alla domanda).
L'unica risposta alla domanda sarebbe quella di eseguire simulazioni condizionali 3D e aggregare i valori dei punti sui blocchi 3D arbitrari (poligono 2D + estensione temporale). Noioso, ma possibile; anche solo lungo il percorso 3D, non lungo il percorso descritto nella vignetta ST ( krigeSTnon esegue ancora la simulazione!).
Hai davvero bisogno di fare un po 'più di ricerca sulla tua metodologia e leggere la documentazione per comprendere la struttura degli oggetti di classe sp S4 e l'interazione degli oggetti sp con le funzioni gstat pertinenti. Nella sp Vignette c'è una spiegazione dettagliata della differenza tra oggetti SpatialPolygons (solo topologia poligonale) e SpatialPolygonDataFrame (poligoni con attributi).
Quello che stai spiegando non è bloccare Kriging e usare il tempo come attributo non comporta una stima spazio-temporale. La metodologia concettuale che descrivi non è del tutto valida. L'uso di poligoni o poligoni centroidi viola i presupposti di Kriging di un campo casuale uniforme, anisotropia e non stazionarietà.
Ecco una bella vignetta gstat su modelli spazio-temporali che usano l'interfaccia per il pacchetto spaziotempo. Devo anche notare che il pacchetto di Kriging vincolato può condurre il blocco Kriging su blocchi di forma arbitraria usando una funzione media non stazionaria e un variogramma isotropico debolmente stazionario.
Detto questo, per rispondere alla tua domanda, puoi passare un oggetto sp SpialialPointsDataFrame direttamente a un modello variogramma / Kriging in gstat. In questo tipo di oggetto sp, gli attributi risiedono nello slot "dati" e sono già collegati alle coordinate tramite la struttura interna della classe S4.
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")
Il tempo sarebbe una quarta dimensione, il livello o l'altezza z sarebbe la terza, le tin o i dems o i livelli z gestiranno l'altezza in gis, il tempo potrebbe essere rappresentato dal database con versione. potresti mappare il poligono su una latta o intersecare con un dem, oppure associare una colonna az alle colonne xy che rappresentano i punti di forma del poligono. Forse potresti aggiungere anche un campo temporale con un intervallo di valori e variazioni di valore nel tempo, incrementate come colonne. Naturalmente ESRI ha probabilmente uno strumento per questo.