Belangrijk

Vertalen is een inspanning van de gemeenschap waaraan u deel kunt nemen. Deze pagina is momenteel voor 73.68% vertaald.

17.22. Interpolatie

Notitie

Dit hoofdstuk geeft weer hoe puntgegevens te interpoleren, en zal u een andere echt voorbeeld tonen van het uitvoeren van ruimtelijke analyses

In deze les gaan we puntgegevens interpoleren om een rasterlaag te verkrijgen. Vóórdat we dat gaan doen, zullen we wat voorbereidingen aan de gegevens moeten doen, en na het interpoleren zullen we wat extra verwerking toepassen om de resulterende laag aan te passen, zodat we een volledige analyseroutine hebben.

Open de voorbeeldgegevens voor deze les, wat er zo uit zou moeten zien.

De gegevens corresponderen met gegevens voor de opbrengst van een oogst, zoals geproduceerd door een moderne oogstmachine, en we zullen dat gebruiken om een rasterlaag voor de opbrengst van de oogst te verkrijgen. We zijn niet van plan om nog meer analyses met die laag uit te voeren, maar slechts te gebruiken als een achtergrondlaag om eenvoudige de meest productieve gebieden te identificeren en ook die waar de productiviteit kan worden verbeterd.

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.

Gebruik de volgende waarden voor de parameters bij de eerste uitvoering.

Gebruik voor de volgende uitvoering de configuratie die hieronder is weergegeven.

Onthoud dat we niet de originele laag aks invoer gebruiken, maar in plaats daarvan de uitvoer van de eerste uitvoering.

De uiteindelijke gefilterde laag, met een verminderd aantal punten, zou er soortgelijk koeten uitzien als de originele, maar het bevat een kleiner aantal punten. U kunt dat controleren door hun attributentabellen te vergelijken.

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.

De resulterende rasterlaag ziet er zo uit.

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.

De laag ziet er zo uit zonder zonder waarden Geen gegevens.

We kunnen de rasterlaag clippen met de verstrekte laag Limits om het gebied dat wordt bedekt door de gegevens te beperken tot slechts het gebied waar de opbrengst van de oogst werd gemeten.

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.

Met de bovenstaande parameters zult u het volgende resultaat verkrijgen