Module contributed by Paolo Cavallini - Faunalia
Note
Ce chapitre montre comment utiliser différents backends pour calculer différentes interpolations.
Le projet montre un gradient dans les précipitations, du sud au nord. Utilisons différentes méthodes pour l’interpolation, toutes basées sur un vecteur points.shp, paramètre RAIN :
Warning
Entrez une taille de cellule de 500 pour les analyses.
SAGA ‣ Interpolation de B-spline multi-niveaux
SAGA ‣ Distance inverse pondérée [distance inverse à une puissance ; Puissance : 4 ; Rayon de recherche : Global ; Gamme de recherche : tous les points]
GDAL ‣ Grille (Distance inverse à une puissance) [Puissance : 4]
GDAL ‣ Grille (Moyenne de déplacement) [Rayon1&2 : 50000]
Puis mesurez la variation entre les méthodes et corrélez-les avec la distance aux points :
GRASS ‣ r.series [Désélectionner la propagation des NULLs, Opération d’agrégation : stddev]
GRASS ‣ v.to.rast.value sur points.shp
GDAL ‣ Proximité
GRASS ‣ r.covar pour montrer la matrice de corrélation ; vérifiez la validité de la corrélation, par exemple avec http://vassarstats.net/rsig.html.
Ainsi, les zones loin des points auront une interpolation moins précise.
Diverses méthodes pour dessiner des lignes de contours [toujours étapes = 10] sur le raster stddev :
SAGA ‣ Lignes de contour depuis la grille [NB: la sortie shp n’est pas valide sur certaines anciennes versions de SAGA, bogue connu]