Clustering di più livelli raster per creare sottoregioni utilizzando QGIS?

Sto tentando di creare n sottoregioni da un poligono basato sull'analisi di un gruppo di strati raster sovrapposti (livelli fisici, ad esempio: profondità, correnti, onde).

Attualmente, posso creare una griglia regolare attraverso il poligono, quindi estrarre gli attributi fisici dai livelli fisici raster (ad esempio: Gridspot o strumento equivalente), quindi eseguire un'analisi del cluster limitata a n numero di cluster (in R o altri pacchetti di statistiche).

Quindi, posso identificare ciascun gruppo di cluster e riportarli in GIS (QGIS o ArcMap). Immagino tuttavia che alcuni gruppi di cluster saranno dispersi (valori anomali spaziali e non significativi), mentre alcuni saranno raggruppati (degni di essere una sottoregione).

Potrei quindi disegnare manualmente gruppi rappresentativi per creare n sottoregioni.

Esiste uno strumento come ArcMap 10.1 Grouping Analysis che può essere eseguito in QGIS? Sono in esecuzione solo 10.0.

Esistono suggerimenti su un modo migliore per eseguire analisi di cluster di più livelli raster, per creare n sottoregioni (bio-regioni)?

— Seagus
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Non sono sicuro di capire il ruolo del poligono. Se hai solo un singolo poligono, forse puoi semplicemente tagliare i raster come pre-processo e quindi eseguire l'analisi del cluster direttamente sui raster? Supponendo che creerai un raster / array multidimensionale come input, dovresti recuperare un set di ID cluster, puoi visualizzarlo (visualizzando direttamente il raster o convertendolo in una rappresentazione vettoriale).

— Roland,

Forse dai un'occhiata a clusterPy ?

— Joseph

@Joseph Ho solo messo la grazia su questo per cercare di aiutare gis.stackexchange.com/questions/176805/… quindi se pensi che clusterPy ti aiuterà, assicurati di aggiungere una risposta.

— PolyGeo

@PolyGeo - clusterPy può aiutare con questo post in quanto analizza principalmente i cluster nei raster. Ma non l'ho usato da solo, quindi non sono sicuro che possa aiutare solo con i punti di raggruppamento.

— Joseph,

Dai

— jbalk,

Sembra che il tuo problema sia che i processi di analisi dei cluster come k-medie in R non considerano le informazioni spaziali, quindi è probabile che l'output sia disperso (almeno spazialmente!). Hai preso in considerazione l'aggiunta dei valori di riga e colonna raster come variabili aggiuntive, ciò renderebbe l'algoritmo di clustering "consapevole" della configurazione spaziale dei dati?

— Andy Harfoot
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