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Como encontrar o ponto de densidade de kernel mais alto


Tenho usado o spatstat para analisar padrões de pontos em R. Aqui está um exemplo para contextualizar:

library (spatstat) library (maptools) # para converter a classe sp em ppp

Alguns dados pontuais:

set.seed (1985) x <- rnorm (20) y <- rnorm (20) p <- SpatialPoints (coords = matriz (c (x, y), ncol = 2)) plot (p)

O desafio é encontrar a densidade do kernel em cada ponto, não em um campo contínuo agregado como células em uma imagem raster, conforme calculado pordensidadea partir de Spatstat:

p <- as.ppp (p) d <- densidade.ppp (p, sigma = 0,3) plot (d)

A partir daí, é possível identificar clusters e outras coisas úteis, mas não fornece uma visão imediata do ponto que possui a maior densidade de pontos. Portanto, esta é uma pergunta de duas partes:

  1. Como extrair as coordenadas do pixel com maior densidade emd?
  2. Existe uma maneira de calcular a densidade do kernel apenas para os 20 pontos emp?

Eu converteria a saída em um objeto raster. Então:

require (spatstat) require (sp) require (raster) set.seed (1985) x <- runif (20) y <- runif (20) p <- SpatialPoints (coords = matrix (c (x, y), ncol = 2)) plot (p)

Em seguida, calcule as densidades:

pp = ppp (x, y) # todos os pontos em uma (0,1) janela padrão d <- densidade.ppp (pp, sigma = 0,1) dp <- densidade.ppp (pp, sigma = 0,1, at = "pontos ")

Isso é Q2 respondido! Para o primeiro trimestre, volto para o pacote raster:

dr = raster (d) xyFromCell (dr, que. max (dr)) x y [1,] 0,1523438 0,00390625

Observe que os dados são ligeiramente diferentes dos seus porque fiz isso com dados em um quadrado (0,1). Agora eu tenhomaptoolsseu ponto máximo vem aqui:

> dr = raster (d)> xyFromCell (dr, que, max (dr)) x y [1,] 1,33514 0,3392474

Ética e melhores práticas para mapear sítios arqueológicos

Os arqueólogos têm a tarefa de equilibrar uma chamada para abrir dados e a necessidade de manter a confidencialidade de locais de sítios arqueológicos sensíveis. O mapeamento de baixa resolução e a agregação de dados são os métodos mais comumente usados ​​para ocultar as localizações dos sites, no entanto, sabemos pouco sobre a eficácia dessas práticas. Tendências em geomasking, obscurecendo pontos geográficos observados, para tornar anônimos dados de saúde pública são sugeridas como uma fonte de métodos para compartilhar dados de sítios arqueológicos. Os arqueólogos têm à sua disposição vários métodos de geomasking que equilibram os dados abertos e a segurança do local de maneiras diferentes. O mapeamento de baixa resolução em várias escalas e direção aleatória com raio fixo, rosca de perturbação aleatória e técnicas de rosca gaussiana são testadas em um conjunto de locais de sítios arqueológicos. Donuts de perturbação aleatória resultaram no melhor equilíbrio entre obscurecer locais arqueológicos e transmitir padrões espaciais observados. Os pesquisadores devem considerar cuidadosamente como eles transmitem dados de localização arqueológica, já que escalas de baixa resolução comumente usadas podem não fornecer o nível desejado de obscuridade. Os pesquisadores também devem ser explícitos sobre como e por que seus métodos de visualização do site são escolhidos.

Los arqueólogos tienen la tarea de equilibrar un llamamiento a las prácticas de datos abiertos y de mantener la confidencialidad de sitios arqueológicos sensíveis. La cartografía de baja resolución y la agregación de datos son los métodos más utilizados para ocultar los lugares de los sitios sin embargo, entendemos poco de la eficacia de estas prácticas. Se sugieren tendencias en el enmascaramiento de la ubicación, el ocultamiento de pontos geográficos observados, para anonimizar los datos de salud pública como fuente de métodos para compartir los datos de los sitios arqueológicos. Los arqueólogos tienen a su disposición una série de métodos de enmascaramiento de la ubicación that equilibran los datos abiertos y la seguridad del sitio de diferentes maneras. Em um conjunto de emplazamientos de sites arqueológicos ensayan técnicas de cartografía de baja resolução para várias escalas, direção aleatória com rádio fijo, rosquillas de perturbação aleatoria y de rosquilla gaussiana. Las rosquillas de perturbación aleatoria dieron como resultado el mejor equilibrio entre el ocultamiento de los sitios arqueológicos y la transmisión de los patrones espaciales observados. Los pesquisadores deben consideram errados cómo transmiten los datos de los emplazamientos arqueológicos, ya que las escalas de baja resolución comúnmente use podrían no proporcionar el nivel de ocultamiento deseado. Los pesquisadores também deben ser explícitos en cuanto a cómo y por qué se escogen sus métodos de visualización de los sitios.


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