Két fedvény korrelációjának meghatározása

Az előadások a következő témára: "Két fedvény korrelációjának meghatározása"— Előadás másolata:

1 Két fedvény korrelációjának meghatározása
NDVI fedvény beolvasása Az autokorreláció értéke nagy térbeli függőséget mutat, így azt csökkenteni kell NDWI fedvény beolvasása Autokorreláció mértékének ellenőrzése igen Random pontok kiválasztása az autokorreláció kiküszöbölésére nem Nincs szükség az autokorreláció csökkentésére (Jelen esetben az autokorreláció mértéke magas) A regresszió analízis végrehajtása A regresszió analízis végrehajtása

2 A beállítások ellenőrzéséhez és az eredmény megtekintéséhez kattints a sötét alakzatokra.
Klikk Image : E:\data\LANDSAT\ndvi.rst Case : King's Case Number of cells included = Mean of cells included = Standard Deviation (sigma) of cell values = Spatial Autocorrelation (Moran's I) = Expected value of I if not autocorrelated = Variance of I (normality assumption) = Variance of I (randomization assumption) = z test stat (normality assumption) = z test stat (randomization assumption) = Mivel az érték megközelíti az 1-et, erős térbeli korrelációval kell számolnunk. VISSZA

3 A vizsgálati terület NDVI fedvénye
VISSZA

4 A vizsgálati terület NDWI fedvénye
VISSZA

5 A mintavételi pontok kiválasztása 3 szabály szerint lehetséges:
véletlenszerű (random) szabályos négyzetháló (systematic) rétegzett véletlenszerű (stratified random: első lépésben létrejön egy szabályos háló, majd ezek mindegyikéből egy tetszőleges helyen történik a mintavétel, ha növelni akarjuk a térbeli lefedettség esélyét, de nem akarunk szabályos mintázatot, akkor ezt kell választani). Melyiket válasszam? Hány pont legyen? A teljes elemszám kb 10-30%-át érdemes beállítani A munka folytatásához a vektoros állományunkat raszteressé kell alakítani (Data Entry - Initial) Előbb létre kell hozni egy olyan alap állományt, amibe bekerül a raszterizált adat. A következő lépés a vektor-raszter átalakítás VISSZA

6 Ezek után Boole logikai réteggé kell alakítani a fedvényünket, hogy ezek után maszk rétegként alkalmazhassuk a regresszióban.

7 VISSZA

8 Random mintavétel (1000 pont)
VISSZA

9 Rétegzett random mintavétel
VISSZA

10 Szabályos mintavétel VISSZA

11 Regresszió analízis korrelációs együttható determinációs együttható
Esetünkben a két kép egyezése csekély, korrelációs kapcsolat nincs közöttük. VISSZA