6 각형 샘플링 다각형의 장점은 무엇입니까?

연구 영역 (일반적으로 래스터 데이터 세트 형태)을 더 작은 단위로 샘플링하거나 분할하는 유용한 방법을 항상 찾고 있습니다. 최근에는 샘플링 육각형을 만드는 새로운 도구에 대한 ESRI 블로그 게시물을 읽었습니다 . 육각형은 눈길을 끄는 사람이지만 첫 번째 생각은 예를 들어 동일한 목표를 달성 할 수있는 망사 그리드보다 더 복잡하고 더 많은 정점을 포함한다는 것입니다. 스터디 영역 샘플링 또는 파티셔닝 래스터 데이터 세트를 위해 직사각형 그리드에 비해 육각형 그리드로 작업하면 어떤 이점이 있습니까?

육각형에 대한 아이디어는 높은 둘레 : 면적 비율과 관련된 그리드 모양의 가장자리 효과에서 샘플링 바이어스를 줄이는 것입니다. 원은 가장 낮은 비율이지만 연속 그리드를 형성 할 수 없으며 육각형은 여전히 ​​그리드를 형성 할 수있는 원에 가장 가까운 모양입니다.
또한 더 넓은 영역에서 작업하는 경우 정사각형 격자는 육각형과 같은 모양보다 곡률로 인해 왜곡이 발생합니다.

생태 / 풍경 분석을 위해 16 진 그리드를 생성하고 사용하기위한 여러 가지 도구와 확장 기능이 있으며 패치 분석가 (Rempel et al., 2003)가 좋은 예이며, 대량의 가로 메트릭 측정 기능도 제공합니다. Geospatial Modeling Environment로 재 설계된 이전 Hawth 's Tools는 반복 그리드를 포함하여 arcgis 기능의 격차를 메우기 위해 개발 된 다양한 툴을 갖추고 있습니다. 이런 종류의 것들을 위해, 일반적으로 그것들을 필요로하는 연구자들에 의해 많은 써드 파티 확장이 만들어 졌기 때문에, 모든 새로운 GIS 버전이 출시 된 후에 제품을 재건 할 자원이없는 경우가 종종 있습니다. 사용할 수있는 것이 없습니다

이 논문 (Birch, 2007) 은 생태 학적 응용을위한 직사각형 및 육각형 그리드의 철저한 비교를 제시하며 연결 ​​문제, 가장 가까운 이웃 또는 이동 경로 문제가 분석에서 고려해야 할 중요한 측면 일 때 육각형 그리드가 선호되는 방식을 보여줍니다.

특히 야생 동물 또는 서식지 모델링을 할 때 본 이점 중 하나는 육각형이 데이터의 패턴 (예 : 필드의 가장자리 또는 다른 패치) 을 사각형이 제공하는 것보다 더 쉽게 볼 수 있다는 것입니다.

축구 공도 생각하십시오. 항상 육각형은 아니지만 이러한 기하학적 모양은 곡면에 아주 잘 맞습니다.

이미지에서 더 작은 육각형을 만들어보십시오. 그러면 다각형의 실제 모양에 가까워집니다. 그런 다음 너비 나 높이가 비슷한 동일한 영역에서 직사각형 / 사각형 그리드를 계산해 보면 차이를 볼 수 있습니다.

육각형은 평면을 채울 수있는 가장 복잡한 일반 다각형입니다 (간격 또는 겹침 없음).

두 가지 장점이 있습니다.

• 모양 측면에서 정사각형보다 원에 더 가까우므로 방향 바이어스 (육각형의 이방성이 낮음)가 적고 크기가 더 작습니다 (낮은 모양 지수 : 둘레 ² / 면적). 따라서보다 정확한 샘플링을 제공합니다.

• "접점 길이"는 각면에서 동일합니다 (사각형의 경우 이웃은 모서리에 네 개의 사각형을 포함합니다). 편집 : @Jason이 언급했듯이 중심 간 거리는 6 방향 모두에서 동일합니다. 반대로, 정사각형 셀의 모퉁이에서 이웃까지의 거리에는 sqrt (2) 계수가 곱해집니다.

또한 두 가지 단점이 있습니다.

• 정사각형이있는 8 개 대신 6 개의 인접 이웃이 있습니다 (모서리를 설명하는 경우). 연결성 분석의 정확도가 떨어집니다.

• 가장 중요한 것은 육각형으로 샘플링을 업 스케일 또는 다운 스케일링하기 위해 육각형을 세분화 할 수 없습니다 (사각형을 사용하면 새로운 사각형으로 쉽게 집계하거나 분할 할 수 있음). 따라서 사각형은 계층 적 분석에 더 좋습니다.

귀하의 경우 래스터를 분할하려고하기 때문에 또 다른 단점이 있습니다. 실제로, 래스터 셀은 래스터 범위와 마찬가지로 정사각형 기반입니다. 따라서 육각형을 사용하여 래스터를 분할하려고하면 부분적으로 포함 된 픽셀을 피할 수 없습니다. 따라서 데이터 품질에 영향을주는 일종의 리샘플링 전략에 의존하게됩니다. 또한 육각형을 기준으로 잘린 래스터는 NoData 픽셀의 비율로 나타납니다.

그리드 제곱의 주요 단점은 샘플 속도가 대각선 벡터를 따라 4면의 벡터보다 실질적으로 낮다는 것입니다 (위의 제슨 포인트).

데이터에 일정한 선형 패턴이있는 경우 그리드의 방향이 각 컨텍스트의 유효 샘플 속도에 영향을줍니다.

예를 들어 일련의 산등성이와 계곡이있는 경우 그리드를 따라 방향을 정하면 계곡이나 상단 만 샘플링하여 식생 또는 동물 군의 유형 만 찾을 수 있습니다. 계곡에 대한 다른 각도는 해당 지역에서 높고 낮은 사이에서 샘플 속도를 이동시킵니다. 수생에서 이러한 문제가있는 벡터의 좋은 예는 조수 범위, 해수, 해저 등입니다.

분명히, 샘플링 해상도를 선택하여 효과를 완화하거나 악화시킬 수 있지만 이상적으로 샘플 속도 대 분산 비율은 공간에서 안정적이어야합니다. 원에 더 가까운 육각형은 실수로 이러한 가변 샘플 속도 바이어스를 유발할 가능성이 적습니다.

기후 변화 연구원으로서, 가장 큰 육각 그리드 시스템은 두 가지 장점이 있습니다.

1. 이는 지구 과학 모델링에 매우 중요한 균일 한 방식으로 연결성을 나타냅니다. 예를 들어, 해류 모형은 일반적으로 육각형 격자를 사용하여 복잡한 ODE / PDE 방정식을 풉니 다.
2. 구체를 균일하게 덮을 수 있습니다. 전통 위도 / 경도 기반 그리드 시스템은 다른 위치에서 상당한 공간 왜곡을 유발합니다. DGGS를 사용하면이 문제를 완벽하게 해결할 수 있습니다.

감사합니다.