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17.22. Interpolation
Note
Ce chapitre explique comment interpoler des données points et présente un autre exemple concret d’utilisation de l’analyse spatiale.
Dans cette leçon, nous allons interpoler des points afin d’obtenir une couche raster. Avant de le faire, nous devons préparer les données. Nous modifierons également la couche obtenue après l’interpolation afin de couvrir l’intégralité du processus d’analyse.
Ouvrez les données de l’exemple fourni pour cette leçon. Cela devrait ressembler à cela :
Ces données correspondent à des rendements agricoles tels qu’une moissonneuse moderne peut fournir, et nous les utiliserons afin d’obtenir une couche raster. Nous ne prévoyons pas d’analyser cette couche davantage par la suite. Nous allons juste l’utiliser comme fond de plan afin d’identifier facilement les zones les plus productives et celles où la production pourrait être optimisée.
The first thing to do is to clean–up the layer, since it contains redundant points. These are caused by the movement of the harvester, in places where it has to do a turn or it changes its speed for some reason. The Points filter algorithm will be useful for this. We will use it twice, to remove points that can be considered outliers both in the upper and lower part of the distribution.
Pour la première exécution, utilisez les valeurs suivantes des paramètres.
Pour le second filtrage, utilisez les paramètres suivants :
Notez que vous n’utilisez pas la couche de départ comme entrée, mais la sortie de la précédente itération.
La couche « filtrée » finale devrait ressembler à la couche originelle avec pour seule différence un nombre réduit de points. Vous pouvez vérifier cela en comparant leurs tables d’attributs.
Now let’s rasterize the layer using the Rasterize algorithm.
The Filtered points layer refers to the resulting one of the second filter.
It has the same name as the one produced by the first filter, since the name
is assigned by the algorithm, but you should not use the first one. Since we
will not be using it for anything else, you can safely remove it from your
project to avoid confusion, and leave just the last filtered layer.
La couche raster résultante devrait ressembler à ceci :
It is already a raster layer, but it is missing data in some of its cells. It only contain valid values in those cells that contained a point from the vector layer that we have just rasterized, and a no–data value in all the other ones. To fill the missing values, we can use the Close gaps algorithm.
La couche complétée ressemble à ceci :
Afin de restreindre la couche uniquement à la zone où les rendements agricoles ont été effectivement mesurés, nous pouvons ne garder de la couche raster que ce qui correspond à la couche « limits » fournie.
And for a smoother result (less accurate but better for rendering in the background as a support layer), we can apply a Gaussian filter to the layer.
Avec les paramètres précédents, vous obtiendrez le résultat suivant :
