[Gfoss] "Grouping analysis" su QGIS o GRASS

[Maurizio Marchi]

Ciao Giovanni e grazie per le risposte.
Quello che serve a me, in soldoni, è fare dei gruppi di "pixels" (passami
il termine) omogenei in mod do avere la stessa superficie. In ciascuno di
questi clusters poi devo generare un punto casuale che andrò a rilevare in
bosco. In pratica devo fare un campionamento casuale di tipo stratificato
in cui i miei strati non sono oggetti di cui conosco già composizione,
struttura, eccetera ma sono solo unità geografiche di uguale superficie e
che quindi avranno statisticamente tutte lo stesso peso. Si tratta di
metodo che già è implementato nell'ambito degli inventari forestali.
La matrice di distanza geografica purtroppo è rischiosa in quanto la
probabilità di avere celle non aggregate è alta. Diciamo che mi servirebbe
un qualcosa che in base ad una cella scelta mi dice quali sono quelle che
hanno un lato in comune e me le aggreghi in modo iterativo fino a
raggiungere la dimensione richiesta, calcolata appunto come il rapporto tra
il numero di celle totali e il numero di gruppi che voglio fare.

2017-11-08 0:36 GMT+01:00 G. Allegri <giohappy a gmail.com>:

> Un ulteriore spunto, usando ELKI: https://elki-project.
> github.io/tutorial/same-size_k_means
>
> Buon lavoro,
> giovanni
>
> Il 7 nov 2017 18:15, "G. Allegri" <giohappy a gmail.com> ha scritto:
>
>> Pensandoci meglio, forse servirebbe qualcosa come proposto in questa
>> risposta: https://stackoverflow.com/a/5452702/434850
>>
>> Domanda: vuoi fissare la dimensione (d) dei cluster, e quindi n/d
>> cluster, oppure vuoi fissare numero di cluster (k), come nel k-means, e
>> ottenere k cluster tutti con dimensione n/k?
>>
>>
>> Il 7 nov 2017 17:46, "G. Allegri" <giohappy a gmail.com> ha scritto:
>>
>>> Il problema non è affatto banale, e non sono a conoscenza di sw che lo
>>> faccia. Sei sicuro che gli strumenti di Grouping della Esri lo facciano?
>>>
>>> Forse una strada alternativa a quella descritta nel blog potrebbe essere
>>> eseguire un clustering classico (kmeans, DBSCAN, ecc.), disponibile in vari
>>> strumenti (GRASS, PostGIS, ecc.) e alla fine ribilanciare le dimensioni dei
>>> cluster. C'è di studiarci un po'...
>>>
>>> Il 7 nov 2017 10:17, "Maurizio Marchi" <mauriziomarchi85 a gmail.com> ha
>>> scritto:
>>>
>>>> Ciao Giovanni, si esattamente solo che in quella pagina è un po’
>>>> complicato e prima di dedicarmi ci avevo bisogno di capire se esiste già
>>>> qualcosa :)
>>>>
>>>> On Tue, 7 Nov 2017 at 10:02, G. Allegri <giohappy a gmail.com> wrote:
>>>>
>>>>> Ciao Maurizio,
>>>>> non sono a conoscenza di plugin o moduli pronti all'uso per fare
>>>>> quello che ti serve. Se non ho capito male tu hai bisogno di qualcosa di
>>>>> questo tipo: https://www.r-bloggers.com/spatial-clustering-with-equ
>>>>> al-sizes/
>>>>> Giusto?
>>>>>
>>>>> giovanni
>>>>>
>>>>> Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge a gmail.com>
>>>>> ha scritto:
>>>>>
>>>>>> 2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85 a gmail.com
>>>>>> >:
>>>>>> > Buongiorno,
>>>>>>
>>>>>> Ciao,
>>>>>>
>>>>>> > sto cercando di capire se QGIS o GRASS abbiano al loro interno una
>>>>>> funzione
>>>>>> > per creare clusters di oggetti aggregati spazialmente che abbiano
>>>>>> anche lo
>>>>>> > stesso numero di oggetti (esempio celle). Qualcosa di simile al
>>>>>> Grouping
>>>>>> > Analysis di ArcGIS per intendersi.
>>>>>> >
>>>>>> > http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-stat
>>>>>> istics/grouping-analysis.htm
>>>>>> >
>>>>>> > http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-stat
>>>>>> istics/how-grouping-analysis-works.htm
>>>>>> >
>>>>>> > Nel mio caso la funzione sarebbe piuttosto utile in fase di
>>>>>> campionamento
>>>>>> > quando si vuole implementarentare il protocollo "one per stratum
>>>>>> sampling"
>>>>>> > (o stratificato che dir si voglia).
>>>>>> > Ho posto la stessa domanda su Researchgate qui
>>>>>> > <https://www.researchgate.net/post/Equal_size_clusters_with_
>>>>>> R_or_QGIS?_sg=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVf
>>>>>> mhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8A
>>>>>> ysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9n
>>>>>> n8wrnS1n-DHrGibw>
>>>>>> > (con
>>>>>> > immagine annessa) ma le risposte sono state un po criptiche. Credo
>>>>>> che non
>>>>>> > sia una cosa complicatissima, alla fine è una matrice di distanza ma
>>>>>> > coputazionamente credo che sia abbastanza onerosa se fatta in
>>>>>> linguaggio R
>>>>>> > rispetto per esempio ad un python...
>>>>>> >
>>>>>> > Idee?
>>>>>>
>>>>>> questo puoi aiutare?
>>>>>>
>>>>>> https://grass.osgeo.org/grass72/manuals/v.cluster.html
>>>>>>
>>>>>> > Saluti,
>>>>>> >
>>>>>>
>>>>>> --
>>>>>> ciao
>>>>>> Luca
>>>>>>
>>>>>> www.lucadelu.org
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