Реалізація просторової автокореляції за допомогою QGIS або PostgreSQL або будь-якого іншого безкоштовного додатка? [зачинено]

Я новачок у ГІС.

У мене в базі даних PostgreSQL два шари.
Перший шар містить точки, де відбувалися події в Європі. Другий містить форм-файл Європи.

Мені вдалося зіставити точки на карті Європи за допомогою QGIS. Зараз я хотів би реалізувати просторову автокореляцію (Moran i).

Я бачив кілька демонстрацій цього процесу за допомогою GeoDA, але, здається, він обробляє лише один файл форми.

Чи може хтось вказати мені в правильному напрямку щодо того, як реалізувати це за допомогою QGIS або PostgreSQL або будь-якого іншого безкоштовного додатка?

Навчання на практиці - це мій бажаний спосіб. Що стосується просторової статистики, R стає серйозно потужним інструментом. Тож якщо це варіант, перегляньте деякі матеріали курсу, завантажте дані та спробуйте самі.

Мало вихідних точок, що охоплюють просторову автокореляцію (SA) (і взагалі кажучи, обробку просторових речей в R):

1. Центр досліджень демографії та екології (CSDE) при Університеті Вашингтона надає матеріали з семінару « Просторовий R» .

2. Інститут кількісної суспільної науки Гарвардського університету має матеріали з прикладної просторової статистики в семінарі R, що охоплює SA.

3. Кафедра географії Університету Колорадо пропонує матеріали про СА в рамках курсу « Вступ до кількісних методів» .

Як тільки ви ознайомитеся з R, ви зможете з'єднати його з PostgreSQL, використовуючи процедуру мови PL / R - R для PostgreSQL , але я не можу коментувати це, оскільки я не обізнаний з цією темою.

Python може бути іншою альтернативою. PySAL - це активно розроблена та добре документована бібліотека, яка дозволить вам реалізувати всю функціональність GeoDa, включаючи SA (і, швидше за все, навіть більше). Python та Postgres зазвичай є добрими друзями, тому, вклавши певний час, ви, швидше за все, також можете одружитися на цих двох.

Я не маю уявлення, як виконати вашу ідею QGIS / PostgreSQL, але наступне програмне забезпечення може розрахувати заходи для автокореляції

• GeoDa http://geodacenter.asu.edu/ogeoda
• Прохід 2 http://www.passagesoftware.net/
• SAM (Просторовий аналіз у макроекології) http://www.ecoevol.ufg.br/sam/
• ПІШИЙ http://folk.uio.no/ohammer/past/
• SAGA GIS http://www.saga-gis.org/en/index.html

GeoDa може обробляти лише векторні, лише Passage2 та SAGA, растрові, PAST лише XYZ.txt та SAM (я думаю).

Art Lembo має простий приклад псевдоморанського Я для PostGIS :

SELECT corr(a.pctwhite, b.pctwhite)
FROM cleveland AS a, cleveland AS b
WHERE st_touches(a.geometry, b.geometry)
AND a."OID" <> b."OID"

Ключовим тут є те, як він висловлюється. . .

[Моран І] насправді є не що інше, як Коефіцієнт кореляції Пірсона, введений у просторовий контекст

. . . Це означає, що базовий тест на примикання може дати достовірну матрицю та оцінку. Я перевірив це на власних даних і виявив, що він дає дійсно схожі результати з іншими реалізаціями I Moran.

Вибачте за подвійну відповідь тут, але, опублікувавши першу пропозицію, я натрапив на більш всеосяжний інструментарій для проведення всіляких аналізів на кшталт цього (включаючи як глобальний, так і локальний Я Морана):

Колінчастий вал , модуль Python / PostGIS по Carto.

Я використовую його для аналізів виробництва, подібних до вашого випадку використання, вже кілька місяців, і він працює бездоганно. Схоже, CDB_AreasOfInterestGlobal()це функція, яку ви хочете використовувати.