Mehr

Unerwartete Isopleth-Ausgabe von GME

Unerwartete Isopleth-Ausgabe von GME


Ich habe eine CSV-Datei in einen projizierten SpatialPointsDataFrame in R konvertiert, sie in bkde2D eingegeben, das Ergebnis in ein Raster konvertiert, das Raster in ein TIFF gespeichert und dieses Raster in das GME-Isopleth-Tool eingegeben.

Hier ist mein R-Code:

data = read.csv("_PolarBearData.csv", na.strings = "NA", header = T) oldproj = "+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84" myproj = "+proj=stere +lat_0= 90 +lon_0=-55 +k=1 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs +towgs84=0,0,0" coords = cbind(data$longitude, data $latitude) spdata = SpatialPointsDataFrame(coords, data, proj4string=CRS(oldproj)) # sicherstellen, dass es projiziert ist spdata = spTransform(spdata, CRS(myproj)) # KDE-Parameter xy = cbind(coordinates(spdata)[,1], Koordinaten (spdata[,2]) Bandbreite = 34390 grid_x = 130 grid_y = 288 # KDE ausführen und im Raster speichern TIFF datakernel = bkde2D(xy, Bandbreite, gridsize=c(grid_x, grid_y)) ras = raster(list(x=datakernel $x1, y=datakernel$x2, z=datakernel$fhat))writeraster(ras, paste("mydata", '.tif', sep="), "GTiff", overwrite=T)

Als nächstes habe ich diesen GME-Code ausgeführt, um 95 % Volumenkonturen zu erzeugen:

isopleth(in="I:Datamydata.tif", out="I:DataContours.gdb!mylines", quantiles=c(.95), poly="I:DataContours.gdb! mypoly");

Hier ist ein Bild meiner Ausgabe: Bad GME Isopleth

Schwarz-Weiß-Raster (Hintergrund) repräsentiert ein in R generiertes KDE mit "bkde2D" aus dem KernSmooth-Paket. Die gelben Punkte waren die Eingaben zum KDE. Die rote Linie zeigt die 95 % Isoplethen, die in GME erzeugt wurden. GME dehnt die Konturen nach Süden, wenn die Eingabe ein unverfälschtes TIFF von R ist, aber ansonsten, wenn das Raster beispielsweise von Arc stammt, erzeugt GME korrekte Konturen. Warum passiert das?

UPDATE: Ich sollte auch erwähnen, dass ich das Raster aus R direkt in ArcMap hinzugefügt habe und es ein unbekanntes CRS hatte, obwohl ich es in R angegeben habe (zumindest für die Eingabe). Ich habe versucht, dies mit Define Projection zu beheben, aber GME erzeugt immer noch die gleiche Ausgabe. Das Raster selbst hat sinnvolle Koordinaten (es stimmt mit den Punktclustern im Bild überein), aber GME erzeugt daraus keine guten Isoplethen.


Keine Ahnung, wo GME versagen könnte. Die Software ist undurchsichtig, ohne dass der Quellcode untersucht werden muss. Daher gibt es keine Möglichkeit zu wissen, welche Methode implementiert wurde oder was die Ursache des Problems sein könnte.

Hier ist eine Lösung zum Ableiten des prozentualen Volumens in R. Es kann gut für Sie sein, die Ergebnisse zu vergleichen, um sicherzustellen, dass es keine Probleme mit Ihren Daten gibt.