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17.22. 内挿

注釈

この章では、ポイントデータの補間方法について示し、空間分析の実際の実行例を示します。

このレッスンでは、ポイントデータを補間してラスタレイヤを得ます。それをする前に、若干のデータを準備する必要があります。また補間した後では、結果レイヤを修正する追加処理をいくつか加えるので、完全な分析ルーチンになるでしょう。

このレッスンの例となるデータを開くと、このように見えます。

データは、最新の収穫機によって作られるような、収穫産出高データ、に対応します。そして、ここではそれを収穫産出高のラスタレイヤを得るために使います。そのレイヤでさらに何か分析する計画はなく、最も生産的な地域、そして生産性が改善できる地域を簡単に特定するための背景レイヤとしてのみ使用します。

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.

最初の実行には、次のパラメーター値を使います。

次の実行には、以下に示す設定を使用します。

入力としてオリジナルレイヤーを使用しているのではなく、以前に実行した際の出力を使用している点に注意してください。

最終的なフィルタレイヤー、減らされたポイントのセットのもの、はオリジナルものと類似して見えるはずですが、含んでいるポイントはより少ないです。それらの属性テーブルで比較すると確認できます。

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.

結果のラスターレイヤーはこのように見えます。

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.

データなし値のないレイヤーはこのように見えます。

収穫産出高が計られた地域において、データによっておおわれる地域を制限するために、提供された制限レイヤーでラスターレイヤーを切り抜くことができます。

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.

上記のパラメーターで、次の結果が得られます。