Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis): Bài 4 - ThS. Nguyễn Duy Liêm

Chia sẻ: Bình An | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:41

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 4: Phân tích đơn lớp - Phân loại đối tượng. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Thang đo lường dữ liệu (levels of measurement), phân loại dữ liệu (data classification), phương pháp phân loại dữ liệu (data classification methods). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis): Bài 4 - ThS. Nguyễn Duy Liêm

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP. HỒ CHÍ MINH KHOA MÔI TRƯỜNG & TÀI NGUYÊN | BỘ MÔN GIS & TÀI NGUYÊN Phân tích đơn lớp (Single layer analysis) Phân loại đối tượng (Classification) 1
Nội dung  Thang đo lường dữ liệu (Levels of  Phương pháp phân loại dữ liệu (Data measurement) classification methods)  Định nghĩa (Definition)  Khoảng bằng nhau (Interval Equal)  Cấp độ (Level)  Phân vị (Quantile)  Phân loại dữ liệu (Data classification)  Ngắt tự nhiên (Natural Breaks)  Định nghĩa (Definition)  Khoảng hình học (Geometrical Interval)  Nguyên tắc (Principles)  Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 2
Biến số và dữ liệu  Khi thu thập dữ liệu, cần sử dụng các loại thông tin (biến số) khác nhau, tùy thuộc vào mục đích phân tích.  Để phân tích thói quen chi tiêu của người dân ở TPHCM, cần gửi một bản khảo sát tới 500 người bao gồm các câu hỏi về thu nhập, tuổi tác và số tiền chi tiêu cho các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Thu nhập Tuổi tác Số tiền chi tiêu Biến số (Cách thức đo lường và ghi nhận dữ liệu) Dữ liệu (Mô tả sự thật về Thói quen chi tiêu của người dân ở TPHCM thực thể như người, sự kiện, địa điểm, sự vật). Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 3
Thang đo lường dữ liệu là gì?  Cách thức đo lường biến số và bản chất toán học của các giá trị được gán cho biến số.  Để thu thập dữ liệu liên quan đến thu nhập, có thể sử dụng nhiều thang đo lường khác nhau với độ chính xác không giống nhau:  Con số chính xác: 10 triệu, 22 triệu,… Có thể tính tổng thu nhập trên tập dữ liệu.  Khoảng thu nhập: (a)
4 thang đo lường dữ liệu Định tính • Danh xưng (nominal): giá trị độc lập, không theo trật tự • Thứ tự (ordinal): giá trị sắp xếp theo trật tự, khoảng cách thay đổi Định lượng • Khoảng (interval): giá trị sắp xếp theo trật tự, khoảng cách bằng nhau • Tỉ lệ (ratio): giá trị sắp xếp theo trật tự, khoảng cách bằng nhau, có giá trị khởi đầu là 0 Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 5
4 thang đo lường dữ liệu Áp dụng được toán tử =, ≠ toán ≠ lý ≠ hóa (toán > lý > hóa?) Có thể sắp xếp các Biến danh xưng Sai giá trị theo trật tự? (Nominal) Biến định tính Đúng Áp dụng được toán tử =, ≠, (Categorical) nhất > nhì (nhất + nhì?) Các giá trị có đơn vị Biến thứ tự Sai đo cố định? (Ordinal) Đúng Áp dụng được toán tử =, ≠, , +, - 40- 30°C = 50- 40°C (0°C là không có nhiệt độ?) Giá trị 0 thực sự Sai Biến khoảng có ý nghĩa? (Interval) Áp dụng được toán tử =, ≠, , +, -, x, ÷ Biến định lượng Đúng 2 m dài gấp đôi 1 m (0 m là không có chiều dài) (Metric) Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vnBiến tỉ lệ (Ratio) Phân tích không gian I 6
Bài tập 1  Trong bảng điểm của sinh viên, dữ liệu nào là Danh xưng (nominal), Thứ tự (ordinal), Khoảng (interval), Tỉ lệ (ratio)? Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 7
Bài tập 2  Trong dữ liệu về một cuộc thi điền kinh, dữ liệu nào là Danh xưng (nominal), Thứ tự (ordinal), Khoảng (interval), Tỉ lệ (ratio)? 1. Mã số vận động viên 2. Thứ hạng về đích của vận động viên 3. Điểm số của vận động viên (từ 0 đến 10) 4. Thời gian hoàn thành của vận động viên Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 8
Phân loại dữ liệu là gì?  Giảm một số lượng lớn các giá trị định lượng riêng biệt thành một số lượng nhỏ các lớp (nhóm) có trật tự.  Mỗi lớp (nhóm) bao gồm một phần phạm vi giá trị của dữ liệu gốc. Ảnh vệ tinh Lớp phủ bề mặt Lớp A Lớp B Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 9
Nguyên tắc phân loại dữ liệu 1. Mỗi giá trị dữ liệu gốc (chưa được phân lớp) phải thuộc một trong các lớp. 2. Không có giá trị dữ liệu gốc nào thuộc nhiều hơn một lớp.  Nếu bất kỳ phương pháp nào tạo ra các lớp vi phạm 2 nguyên tắc trên thì các lớp kết quả phải được thay đổi cho đến khi phù hợp với 2 nguyên tắc trên. 3. Số lớp phân loại phụ thuộc vào thang màu, mục tiêu truyền thông và độ phức tạp của hình mẫu không gian:  Thang màu đơn sắc: không hơn 7 lớp.  Thang màu đa sắc: không hơn 9 lớp.  Chứng minh hoặc bác bỏ điều gì? Truyền đạt dữ liệu phức tạp hay đơn giản?  Dữ liệu phức tạp cần các phương pháp phân loại cụ thể. Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 10
Số lớp phân loại theo mục tiêu truyền thông  Đảm bảo độ chính xác định lượng  Hiệu ứng đồ họa ngay lập tức  Phân loại thành nhiều lớp hơn.  Phân loại thành ít lớp hơn.  Mỗi lớp bao gồm một phạm vi nhỏ của dữ  Mỗi lớp rõ ràng về mặt đồ họa, nhưng không liệu gốc nên biểu thị giá trị chính xác hơn. chính xác về mặt định lượng.  Hạn chế  Hạn chế  Quá nhiều dữ liệu hiển thị.  Đơn giản hóa quá mức.  Ký hiệu không rõ ràng.  Một lớp có thể gồm các giá trị rất khác nhau. 11
Số lớp phân loại theo độ phức tạp của hình mẫu không gian  Phân bố không gian có trật tự cao có  Hình mẫu phức tạp của các giá trị dữ thể có nhiều lớp hơn. liệu xen kẽ cao đòi hỏi ít lớp hơn. Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 12
Các phương pháp phân loại dữ liệu 1. Phân loại khoảng bằng nhau (Interval Equal) 2. Phân loại phân vị (Quantile) 3. Phân loại ngắt tự nhiên (Natural Breaks) 4. Phân loại khoảng hình học (Geometrical Interval) 5. Phân loại độ lệch chuẩn (Standard Deviation)  … Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 13
Các phương pháp phân loại dữ liệu  Việc lựa chọn phương pháp phân loại phụ thuộc vào phân phối của dữ liệu. Phân phối Phân phối Phân phối Phân phối Phân phối đồng nhất đối xứng lệch trái lệch phải hai đỉnh (Uniform) (Symmetrical) (Left-skewed) (Right-skewed) (Bimodal) Phân loại khoảng Phân loại Phân loại Phân loại bằng nhau độ lệch chuẩn khoảng hình học ngắt tự nhiên (Interval Equal), (Standard (Geometrical Interval) (Natural Breaks) phân vị (Quantile) Deviation) Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 14
Phân loại khoảng bằng nhau (Interval Equal)  Chia dữ liệu thành các lớp ứng với các khoảng có độ rộng bằng nhau.  Mỗi lớp có số lượng quan sát khác nhau. 8 quan sát 5 quan sát 20 20  Ưu điểm  Dễ tính toán, trực quan (nhấn mạnh số lượng quan sát).  Phù hợp cho phân phối đồng nhất (hình chữ nhật). % dân số 3-6  Nhược điểm dưới 5 tuổi 6-9 9 - 12  Một lớp có thể không có quan sát nào. 12 - 15 15 - 18  Không phù hợp cho phân phối lệch (khi đó, hầu hết quan sát nằm trong một lớp). Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 15
Phân loại khoảng bằng nhau (Interval Equal) Số bang Phân loại Dân số Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 16
Phân loại khoảng bằng nhau (Interval Equal)  Quy trình 1. Xác định khoảng biến thiên của dữ liệu (R): R = Giá trị lớn nhất – Giá trị nhỏ nhất 2. Khai báo số lớp (N) 3. Tính độ rộng của lớp (CW): CW = R / N 4. Xác định khoảng biến thiên của từng lớp: Lớp Cận dưới Cận trên 1 Giá trị nhỏ nhất Giá trị nhỏ nhất + 1*CW 2 Giá trị nhỏ nhất + CW Giá trị nhỏ nhất + 2*CW … … … N Giá trị nhỏ nhất + (N-1)*CW Giá trị lớn nhất Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 17
Ví dụ phân loại khoảng bằng nhau (Interval Equal)  Cho giá trị nhỏ nhất = 0, giá trị lớn nhất = 100, số lớp N = 5  Khoảng biến thiên R = 100 – 0 = 100  Độ rộng của lớp CW = R / N = 100 / 5 = 20  Khoảng biến thiên của từng lớp:  Lớp 1: [0 – 20]  Lớp 2: (20 – 40]  Lớp 3: (40 – 60]  Lớp 4: (60 – 80]  Lớp 5: (80 – 100] Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 18
Bài tập 3  Cho bảng tần suất thể hiện giá trị độ cao (m) như sau: 1. Xác định khoảng biến thiên của độ cao? Độ cao Số lần xuất hiện 2. Với số lớp là 5, tính độ rộng của lớp theo phương 100 10 pháp phân loại khoảng bằng nhau? 110 20 3. Xác định khoảng biến thiên của từng lớp 150 25 (tiếp câu 2)? 170 30 200 10 Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 19
Phân loại phân vị (Quantile)  Chia dữ liệu thành các lớp ứng với các khoảng có số lượng quan sát bằng nhau.  Mỗi lớp có độ rộng khác nhau. 10 10 quan sát quan sát 25 17  Ưu điểm  Trực quan (có thể xác định tốp 20%, đáy 20%).  Phù hợp với dữ liệu thứ tự. 2,7 – 6,3 % dân số  Nhược điểm dưới 5 tuổi 6,3 – 6,8 6,8 – 7,2  Tính toán thủ công 7,2 – 7,8 7,8 – 18,0  Các điểm ngắt thường tùy ý, có khi rất bất thường.  Không phù hợp cho phân phối lệch (khi đó, khoảng biến thiên của một lớp có thể rất lớn). Copyright © 2024 | nguyenduyliem@hcmuaf.edu.vn Phân tích không gian I 20