comment créer des données aléatoires géoréférencées?

Question

Je suis en train d'écrire une dissertation sur différents paramètres dans GWR (https://cran.r-project.org/web/packages/spgwr/vignettes/GWR.pdf). Pour effectuer des tests, j'ai besoin de la disponibilité de données géoréférencées montrant une sorte de corrélation spatiale (ie les valeurs ne sont pas indépendantes de leur position géographique mais varient selon l'espace ayant des zones avec des valeurs élevées et des zones avec des valeurs faibles). Les ensembles de données doivent avoir des coordonnées géographiques (c'est-à-dire la latitude et la longitude) et leur densité doit varier.

comme exemple:

Un bon point de départ pour moi était en train de lire cette question: Generating multidimensional data et encore plus cette question o n http://gis.stackexchange.com https://gis.stackexchange.com/questions/35159/how-can-i-conduct-geographically-weighted-principal-component-analysis-using-arc

Cependant, je suis empilé dans le processus de donner à ces données une autocorrélation spatiale. Une idée sur la façon d'y parvenir? J'apprécierais si le code est en Python ou R.

Answer 1

Le paquet spatstat a beaucoup de fonctions pour générer des "modèles de points planaires" aléatoires. Beaucoup de détails in the docs. À partir de la page 26, ils ont une liste de 29 fonctions incluses pour générer des modèles de points aléatoires par une variété de méthodes --- certaines basées sur des clusters, certaines homogènes et d'autres.

Avec spatstat, vous définissez généralement une «fenêtre» dans laquelle générer des points. C'est à vous de décider si les unités que vous utilisez sont la latitude et la longitude (vous semblez en faire un point particulier dans votre question, mais c'est juste des unités --- si vous voulez échantillonner sur une zone suffisamment grande pour que la courbure de la terre joue un rôle alors vous pouvez probablement faire quelques transformations de coordonnées).