Buongiorno,
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-statistics/grouping-analysis.htm
http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/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=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVfmhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8AysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9nn8wrnS1n-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?
Saluti,
--
Maurizio Marchi
Skype ID: maurizioxyz
linux user 552742
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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-statistics/grouping-analysis.htm
http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/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=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVfmhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8AysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9nn8wrnS1n-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
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-equal-sizes/
Giusto?
giovanni
Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge@gmail.com> ha
scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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-
statistics/grouping-analysis.htm
>
> http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-
statistics/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=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVfmhi8lRc5hvGhQm
3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8AysO0y1XGr8TSwTrfJBf4
hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9nn8wrnS1n-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
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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@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-equal-sizes/
Giusto?
giovanni
Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge@gmail.com> ha
scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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-statistics/grouping-analysis.htm
>
>
http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-statistics/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=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4OWkN2KAmHYWatJVfmhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.oGSpM4QO8AysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-Ghscw9nn8wrnS1n-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,
>
--
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Maurizio Marchi
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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@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@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-equal-sizes/
Giusto?
giovanni
Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge@gmail.com> ha
scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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-
statistics/grouping-analysis.htm
>
> http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-
statistics/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=q6WUuAVlVQ8I4eCj88yFV41KQinJA4
OWkN2KAmHYWatJVfmhi8lRc5hvGhQm3Mk8yrMmkYAf2J7m8YQOzTSDGF9jAfSxD-A.
oGSpM4QO8AysO0y1XGr8TSwTrfJBf4hYsJaWU17b5ai-xQZSjLNW1fhQ7DjHxv-
Ghscw9nn8wrnS1n-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
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Maurizio Marchi
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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@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@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@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-equal-sizes/
Giusto?
giovanni
Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge@gmail.com>
ha scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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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http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss
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Maurizio Marchi
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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@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@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@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@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-equal-sizes/
Giusto?
giovanni
Il giorno 7 novembre 2017 09:00, Luca Delucchi <lucadeluge@gmail.com>
ha scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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
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Gfoss@lists.gfoss.it
http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss
Questa e' una lista di discussione pubblica aperta a tutti.
I messaggi di questa lista non hanno relazione diretta con le
posizioni dell'Associazione GFOSS.it.
801 iscritti al 19/07/2017
--
Maurizio Marchi
Skype ID: maurizioxyz
linux user 552742
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@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@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@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@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@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@gmail.com>
ha scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@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@lists.gfoss.it
http://lists.gfoss.it/cgi-bin/mailman/listinfo/gfoss
Questa e' una lista di discussione pubblica aperta a tutti.
I messaggi di questa lista non hanno relazione diretta con le
posizioni dell'Associazione GFOSS.it.
801 iscritti al 19/07/2017
--
Maurizio Marchi
Skype ID: maurizioxyz
linux user 552742
--
Maurizio Marchi
Skype ID: maurizioxyz
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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@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@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@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@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@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@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@gmail.com>
ha scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <
mauriziomarchi85@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
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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@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@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@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@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@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@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@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@gmail.com
> ha scritto:
2017-11-03 9:59 GMT+01:00 Maurizio Marchi <
mauriziomarchi85@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
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Questa e' una lista di discussione pubblica aperta a tutti.
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Maurizio Marchi
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Ehm, non esattamente, più l'inverso della procedura, forse mi sono spiegato
male io.
faccio un esempio: a partire da un layer di poligoni composto da 1000 celle
quadrate voglio:
1) creare 20 gruppi di 50 celle ciascuno che siano spazialmente continui
2) generare 20 punti casuali di campionamento, uno per ogni cluster.
Comunque sto provando con la funzione gTouches della libreria rgeos di R,
vediamo cosa viene fuori
2017-11-08 10:48 GMT+01:00 G. Allegri <giohappy@gmail.com>:
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
E' un approccio diverso, ma il concetto è lo stesso.
Per raggruppare le celle da dove cominci? Dovrai avere dei seed, no? Come
li definisci i punti da cui cominci ad aggregare le celle?
Anche usando un approccio di aggregazione (growing) devi gestire le celle
in cui i gruppi cominceranno a convergere, e scambiare celle tra i gruppi
fino ad ottenere una dimensione costente e uguale.
La cosa diventerebbe banale se tu non volessi avere cluster "random". In
tal caso basta partizionare la superficie con una griglia e poco più...
Il giorno 8 novembre 2017 12:52, Maurizio Marchi <mauriziomarchi85@gmail.com
ha scritto:
Ehm, non esattamente, più l'inverso della procedura, forse mi sono
spiegato male io.
faccio un esempio: a partire da un layer di poligoni composto da 1000
celle quadrate voglio:
1) creare 20 gruppi di 50 celle ciascuno che siano spazialmente continui
2) generare 20 punti casuali di campionamento, uno per ogni cluster.
Comunque sto provando con la funzione gTouches della libreria rgeos di R,
vediamo cosa viene fuori
2017-11-08 10:48 GMT+01:00 G. Allegri <giohappy@gmail.com>:
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