다양한 해상도의 래스터를 처리 할 때 최고 또는 최저 해상도로 다시 샘플링해야합니까?

다른 해상도와 투영으로 래스터 데이터 레이어를 처리하는 모범 사례에 대한 권장 사항을 찾고 있습니다. 내가받은 조언은 분석을 수행하기 전에 항상 가장 낮은 해상도로 레이어로 다시 샘플링하는 것이지만, 이것은 나에게 큰 정밀도 낭비처럼 보이지만 왜 그렇게 해야하는지에 대한 확실한 설명을 얻지 못했습니다.

더 높은 해상도의 그리드와 일치하도록 리샘플링하는 것이 합리적이며 더 낮은 해상도로 리샘플링하는 것과 비교하여 어떤 영향이 있습니까?

나는 이것이 상황에 따라 크게 다를 수 있음을 알고 있습니다. 나는 일반적으로 일반적인 지침을 찾고 있지만 다음은 참조를위한 구체적인 시나리오입니다.

시나리오 : 다양한 환경 및 사회 경제 계층을 기반으로 토지 사용을 예측하는 공간 회귀 모델을 구성하려고합니다. 내 토지 사용지도는 Landsat에서 파생되었으므로 30m 해상도입니다. 설명 레이어의 예로는 SRTM DEM (3 arc-seconds, ~ 90m) 및 Bioclim 기후 레이어 (30 arc-seconds, ~ 1km)가 있습니다.

사실 그것은 모든 상황에 의존하는 것이 아니며 통계적 오류에 관한 것입니다.

더 높은 해상도로 다시 샘플링 할 때마다 잘못된 정확도가 발생합니다. 정수로만 피트 단위로 측정 된 데이터 세트를 고려하십시오. 주어진 지점은 실제 위치에서 +/- 0.5 피트 일 수 있습니다. 가장 가까운 열 번째로 다시 샘플링하면 주어진 숫자가 실제 위치에서 +/- 0.1 이하인 것입니다. 그러나 원래 측정 값이 정확하지 않다는 것을 알고 있으며 이제는 오차 범위 내에서 작동하고 있습니다. 그러나 반대로 다른 해상도로 다시 샘플링하면 더 큰 샘플의 오차 한계 내에 포함되어 있기 때문에 주어진 포인트 값이 정확하다는 것을 알 수 있습니다.

통계 수학 이외에, 이것이 가장 먼저 떠오르는 것은 토지 측량입니다. 더 오래된 측량은 가장 가까운 반분까지의 거리와 발의 10 분의 1까지만 거리를 지정했습니다. 이러한 측정으로 경계 트래버스를 플로팅하면 종종 피트로 측정 된 오작동 (시작점과 끝 점이 동일해야하지만 그렇지 않은)이 발생할 수 있습니다. 현대식 설문 조사는 최소한 가장 가까운 초 단위로 진행됩니다. 도출 된 값 (예 : 로트 면적)은 정밀도 차이에 의해 크게 영향을받을 수 있습니다. 파생 된 값 자체는 지나치게 정확한 것으로 주어질 수도 있습니다.

분석 사례에서 더 높은 해상도로 리샘플링하면 결과가 기반이되는 데이터보다 정확도가 훨씬 높아집니다. SRTM을 90m로 고려하십시오. 그들이 높이를 측정하는 방법 (avg / max / mean return)에 상관없이, 이웃과 구별 할 수있는 가장 작은 단위 (픽셀)는 90m입니다. 30m으로 다시 샘플링하면 다음 중 하나를 수행하십시오.

• 당신은 9 개의 결과 픽셀이 실제로 하나의 중심 일 때, 또는 왼쪽 상단 (또는 없음) 일 때 같은 높이라고 가정합니다.
• 픽셀 사이를 보간하여 이전에는 없었던 파생 값을 만듭니다.

따라서 두 가지 경우 모두 새로운 하위 샘플이 실제로 측정되지 않았기 때문에 잘못된 정확도가 발생합니다.

관련 질문 : 토지 적합성을 모델링하는 데 어떤 관행이 있습니까?