[Gfoss] "Grouping analysis" su QGIS o GRASS

G. Allegri giohappy a gmail.com
Mer 8 Nov 2017 12:38:43 CET


Forse la cosa più vicina che puoi usare, di esistente, è il seguente
algoritmo, che puoi caricare nella MiniGUI di ELKI:
https://github.com/elki-project/elki/blob/master/addons/tutorial/src/main/java/tutorial/clustering/SameSizeKMeansAlgorithm.java

Per i punti dovresti generare i centroidi delle tue celle e poi completare
l'elaborazione come preferisci, a valle dell'algoritmo.

La poni come una cosa semplice. Anche se intuitivamente lo sembra, in
realtà non lo è, perché si tratta di un problema di ottimizzazione NP-hard,
e come tutti questi problemi si cerca di trovare una soluzione che sia il
più possibile ottimale... ma non ce n'è una sola, e più d'una può essere
ottimale :)

giovanni

Il giorno 8 novembre 2017 10:48, G. Allegri <giohappy a gmail.com> ha scritto:

> Ah, ok, allora non è tanto una questione di clustering quanto di
> tassellamento di una superficie.
> Tanto per essere chiari, idealmente tu vorresti:
>
> 1 - generare N punti casuali all'interno della tua superficie
> 2 - partendo dagli N centroidi casuali calcolare gli N poligoni (cluster
> di celle) di uguale area che coprano completamente la tua superficie.
> giusto?
>
> giusto?
>
> giovanni
>
> Il giorno 8 novembre 2017 10:15, Maurizio Marchi <
> mauriziomarchi85 a gmail.com> ha scritto:
>
>> 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.git
>>> hub.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
>>>>>>>>
>>>>>>> _______________________________________________
>>>>>>>> Gfoss a lists.gfoss.it
>>>>>>>> http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss
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>>>>>>>> I messaggi di questa lista non hanno relazione diretta con le
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