Estoy buscando una manera de convertir un ráster clasificado en polígonos basados en grupos espaciales dentro de cada clase. Para que los grupos se consideren válidos, necesito que consistan en un porcentaje mínimo de celdas de una de las clases.
Por ejemplo: un área compuesta por el 70% (o más) celdas de la clase "1" se considerará como un grupo de la clase "1", aunque el área se mezcle con el 30% de celdas pertenecientes a otras clases. El análisis de agrupamiento, por lo tanto, debe basarse en la distancia entre celdas de la misma clase.
Otra opción podría ser basar la agrupación en un número mínimo de celdas dentro de una determinada clase, junto con una definición de un área de búsqueda máxima.
Por ejemplo: dentro de un área específica debe haber 100 celdas de "clase 1" para que se considere un clúster.
La mayoría de las herramientas relacionadas con la agrupación parecen funcionar solo para vectores. He analizado el análisis de clúster de la herramienta SAGA, pero realmente no se ajustaba a mi propósito. ¿Alguna idea para resolver esto o qué otras herramientas pueden ser útiles?
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Respuestas:
Si prefiere abordar este problema en "la lógica de trama", existen algunos filtros que puede considerar. La mejor opción dependerá de la distribución espacial de sus píxeles de cada clase dentro de sus valores de "fondo", pero aquí hay dos posibles soluciones:
si los parches que desea eliminar son relativamente grandes, entonces debe usar "tamiz" (raster> análisis> tamiz en QGIS 3.2, que se basa en gdal_sieve.py).
Si tiene algo como un efecto de "sal y pimienta" (muchos píxeles aislados de diferentes clases, pero solo unos pocos píxeles por pequeños trazos, entonces debe usar un filtro mayoritario (por ejemplo, vaya a las herramientas adicionales de GRASS> raster> r). vecinos> seleccione la opción "modo"). Tenga en cuenta que este filtro afectará (ligeramente) sus límites.
Encontrará los mismos archivadores (filtro mayoritario, clases de tamizado) y otros (morfología) en las herramientas SAGA (SAGA> filtro ráster) si lo prefiere
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