វិធីសាស្រ្តស្ថិតិក្នុងភូមិសាស្ត្រ
ភូមិសាស្ត្រ ដែលតាមប្រពៃណីត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាការសិក្សាពិពណ៌នាអំពីទេសភាព បរិស្ថាន និងបាតុភូតរបស់ផែនដី បានវិវត្តទៅជាវិញ្ញាសាវិភាគ និងបរិមាណខ្ពស់។ ការសិក្សាភូមិសាស្ត្រឥឡូវនេះច្រើនតែពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ និងទាញយកការយល់ដឹងដែលមានអត្ថន័យ។ អត្ថបទនេះស៊ើបអង្កេតទៅលើវិធីសាស្ត្រស្ថិតិសំខាន់ៗដែលប្រើប្រាស់ក្នុងភូមិសាស្ត្រ ដោយបង្ហាញពីសារៈសំខាន់ ការអនុវត្ត និងតួនាទីរបស់ពួកគេក្នុងការជំរុញការស្រាវជ្រាវភូមិសាស្ត្រ។
សេចក្តីផ្តើម
វិធីសាស្ត្រស្ថិតិក្នុងភូមិសាស្ត្រគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការអនុវត្តជាច្រើន ចាប់ពីការយល់ដឹងអំពីការប្រែប្រួលអាកាសធាតុរហូតដល់ការធ្វើផែនការទីក្រុង។ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកភូមិសាស្ត្រដំណើរការ និងបកស្រាយសំណុំទិន្នន័យស្មុគស្មាញ កំណត់លំនាំ និងធ្វើការព្យាករណ៍អំពីបាតុភូតភូមិសាស្ត្រ។ ដោយសារភូមិសាស្ត្ររួមបញ្ចូលទាំងវិមាត្ររូបវន្ត និងវិមាត្រមនុស្ស វិធីសាស្ត្រស្ថិតិជួយភ្ជាប់ការវិភាគគុណភាព និងបរិមាណដើម្បីបង្កើតជាការយល់ដឹងរួម។
ប្រភេទទិន្នន័យក្នុងភូមិសាស្ត្រ
មុននឹងស្វែងយល់ពីវិធីសាស្ត្រស្ថិតិ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីប្រភេទដែលអ្នកភូមិសាស្ត្រទិន្នន័យធ្វើការជាមួយ៖
១. ទិន្នន័យលំហ៖ នេះរួមបញ្ចូលទាំងទិន្នន័យដែលមានសមាសធាតុទីតាំង ដូចជាកូអរដោនេ អាសយដ្ឋាន ឬតំបន់។ ទិន្នន័យលំហអាចជារ៉ាស្ទើរ (ឧទាហរណ៍ រូបភាពផ្កាយរណប) ឬវ៉ិចទ័រ (ឧទាហរណ៍ ព្រំដែន ចំណុច និងបន្ទាត់)។
២. ទិន្នន័យគុណលក្ខណៈ៖ នេះពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈនៃលក្ខណៈពិសេសលំហ ដូចជាដង់ស៊ីតេប្រជាជន ប្រភេទដី ឬកម្រិតចំណូល។
៣. ទិន្នន័យបណ្ដោះអាសន្ន៖ នេះសំដៅទៅលើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានតាមពេលវេលា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគនិន្នាការ និងការផ្លាស់ប្តូរ។
ការវិភាគទិដ្ធភាពទិន្នន័យ (អេឌីអេ)
EDA មានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់នៅក្នុងភូមិសាស្ត្រសម្រាប់ការសង្ខេបលក្ខណៈសំខាន់ៗនៃសំណុំទិន្នន័យ ដែលជារឿយៗប្រើវិធីសាស្ត្រមើលឃើញ។ ឧបករណ៍ EDA ទូទៅរួមមាន អ៊ីស្តូក្រាម គំនូសតាងខ្ចាត់ខ្ចាយ និងគំនូសតាងប្រអប់។ សម្រាប់ទិន្នន័យលំហ បច្ចេកទេសដូចជាផែនទី choropleth ផែនទីកំដៅ និងទំនាក់ទំនងស្វ័យប្រវត្តិលំហ (ឧទាហរណ៍ I របស់ Moran) ត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាញឹកញាប់។
ឧទាហរណ៍៖ ការមើលឃើញដង់ស៊ីតេទីក្រុង
នៅក្នុងភូមិសាស្ត្រទីក្រុង EDA អាចពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតផែនទី choropleth ដើម្បីមើលឃើញពីការប្រែប្រួលនៃដង់ស៊ីតេប្រជាជននៅទូទាំងសង្កាត់ផ្សេងៗគ្នាក្នុងទីក្រុង។ ការមើលឃើញបែបនេះជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណតំបន់ដែលមានដង់ស៊ីតេប្រជាជនខ្ពស់ ឬទាប និងស្វែងយល់ពីកត្តាសេដ្ឋកិច្ច-សង្គមដែលអាចជំរុញគំរូទាំងនេះ។
ស្ថិតិពណ៌នា
ស្ថិតិពិពណ៌នាសង្ខេប និងពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈពិសេសនៃសំណុំទិន្នន័យ។ វិធានការទូទៅរួមមាន៖
– មធ្យមភាគ មេឌីយ៉ាន និង ម៉ូដ៖ រង្វាស់ទំនោរកណ្តាល។
– ជួរ ភាពខុសគ្នា និងគម្លាតស្តង់ដារ៖ រង្វាស់នៃការរីករាលដាល និងភាពប្រែប្រួល។
កម្មវិធី៖ ការសិក្សាអំពីអាកាសធាតុ
ក្នុងវិស័យអាកាសធាតុ ស្ថិតិពិពណ៌នាអាចសង្ខេបទិន្នន័យសីតុណ្ហភាព។ ឧទាហរណ៍ ការគណនាមធ្យមភាគ និងគម្លាតស្តង់ដារនៃសីតុណ្ហភាពប្រចាំខែក្នុងរយៈពេលជាច្រើនទសវត្សរ៍សម្រាប់ទីតាំងជាក់លាក់មួយអាចបង្ហាញពីនិន្នាការ និងភាពប្រែប្រួលនៃអាកាសធាតុក្នុងតំបន់។
ស្ថិតិអនុគ្រោះ
ស្ថិតិសន្និដ្ឋានអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកភូមិសាស្ត្រធ្វើការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈទូទៅ ឬការព្យាករណ៍អំពីចំនួនប្រជាជនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូ។ បច្ចេកទេសសន្និដ្ឋានទូទៅរួមមាន៖
– ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម៖ កំណត់ថាតើមានភស្តុតាងគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីគាំទ្រការអះអាងជាក់លាក់មួយអំពីចំនួនប្រជាជនឬអត់។
– ចន្លោះជឿជាក់៖ ការប៉ាន់ប្រមាណជួរដែលប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជនទំនងជាធ្លាក់ចុះ។
– ការវិភាគតំរែតំរង់៖ ការធ្វើគំរូទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យ និងអថេរឯករាជ្យ។
ឧទាហរណ៍៖ ការសិក្សាអំពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថាន
សូមពិចារណាការសិក្សាមួយដែលពិនិត្យមើលផលប៉ះពាល់នៃការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើលើការប្រែប្រួលសីតុណ្ហភាពក្នុងតំបន់។ ការវិភាគតំរែតំរង់អាចបង្ហាញពីកម្រិតដែលការប្រែប្រួលសីតុណ្ហភាពត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរគម្របព្រៃឈើ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវព្យាករណ៍ពីការប្រែប្រួលសីតុណ្ហភាពនាពេលអនាគតដោយផ្អែកលើអត្រានៃការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើ។
ស្ថិតិលំហ
ស្ថិតិលំហគឺជាបច្ចេកទេសឯកទេសសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យលំហ ដោយដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមពិសេសៗដែលបង្កឡើងដោយការពឹងផ្អែកលំហ (ឧ. ទំនោរសម្រាប់ទីតាំងដែលនៅជិតគ្នាដើម្បីបង្ហាញតម្លៃស្រដៀងគ្នា)។
ការវិភាគលំនាំចំណុច
ការវិភាគលំនាំចំណុចពាក់ព័ន្ធនឹងការពិនិត្យមើលការចែកចាយចំណុចនៅក្នុងលំហមួយ ដើម្បីកំណត់លំនាំ ដូចជាការដាក់ជាក្រុម ឬការបែកខ្ចាត់ខ្ចាយ។
– ការវិភាគអ្នកជិតខាងដែលនៅជិតបំផុត៖ វាស់ចម្ងាយជាមធ្យមរវាងចំណុចនីមួយៗ និងចំណុចជិតបំផុតរបស់វា ដើម្បីវាយតម្លៃការដាក់ជាក្រុម។
– អនុគមន៍ K របស់ Ripley៖ ពង្រីកការវិភាគអ្នកជិតខាងដែលនៅជិតបំផុតដោយវាយតម្លៃការដាក់ជាក្រុមចំណុចលើមាត្រដ្ឋានផ្សេងៗ។
ការវិភាគទិន្នន័យតំបន់
នៅពេលដែលទិន្នន័យនៅតែមាននៅក្នុងតំបន់ ឬតំបន់ផ្សេងៗ បច្ចេកទេសជាក់លាក់ត្រូវបានប្រើប្រាស់៖
– ទំនាក់ទំនងស្វ័យប្រវត្តិលំហ៖ វាស់កម្រិតនៃទំនាក់ទំនងរវាងតម្លៃនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យលំហ។ I របស់ Moran និង C របស់ Geary គឺជាស្ថិតិទូទៅដែលប្រើសម្រាប់គោលបំណងនេះ។
– គំរូតំរែតំរង់លំហ៖ ពង្រីកគំរូតំរែតំរង់បែបប្រពៃណីដោយបញ្ចូលការពឹងផ្អែកលំហ ដូចជាគំរូភាពយឺតយ៉ាវលំហ និងគំរូកំហុសលំហ។
ស្ថិតិភូមិសាស្ត្រ
ភូមិសាស្ត្រពាក់ព័ន្ធនឹងការបញ្ចូល និងការព្យាករណ៍ទិន្នន័យលំហដោយពិចារណាពីការពឹងផ្អែកលំហរវាងការសង្កេត។
– Kriging៖ វិធីសាស្ត្រអន្តរប៉ូឡាស្យុងកម្រិតខ្ពស់ ដែលផ្តល់នូវការព្យាករណ៍លីនេអ៊ែរដ៏ល្អបំផុតដែលមិនលំអៀងនៃអថេរលំហ។
– វ៉ារីអូក្រាម៖ ឧបករណ៍មួយប្រភេទដែលប្រើក្នុងភូមិសាស្ត្រ ដើម្បីវាស់បរិមាណអូតូសហសម្ព័ន្ធលំហ និងណែនាំការវាស់វែង។
ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា
អ្នកភូមិសាស្ត្រច្រើនតែវិភាគទិន្នន័យបណ្ដោះអាសន្ន ដើម្បីយល់ពីនិន្នាការ និងព្យាករណ៍ពីលក្ខខណ្ឌនាពេលអនាគត។
ការវិភាគនិន្នាការ
ការវិភាគនិន្នាការរកឃើញចលនា ឬទំនោររយៈពេលវែងនៅក្នុងទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា។ បច្ចេកទេសរួមមាន៖
– មធ្យមភាគចល័ត៖ ធ្វើឱ្យការប្រែប្រួលរយៈពេលខ្លីមានសភាពរលោង ដើម្បីបន្លិចនិន្នាការរយៈពេលវែង។
– ការបំបែកតាមរដូវ៖ បំបែកទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាទៅជាសមាសធាតុនិន្នាការ រដូវកាល និងសំណល់។
ព្យាករ
អ្នកភូមិសាស្ត្រប្រើប្រាស់គំរូព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលាដើម្បីទស្សន៍ទាយតម្លៃនាពេលអនាគតដោយផ្អែកលើទិន្នន័យអតីតកាល។
– ម៉ូដែល ARIMA៖ ម៉ូដែលមធ្យមភាគចល័តរួមបញ្ចូលគ្នាដោយស្វ័យប្រវត្តិ គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលា ដោយគ្រប់គ្រងទាំងនិន្នាការ និងសមាសធាតុតាមរដូវ។
– ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល៖ វិធីសាស្ត្រព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលាដែលថ្លឹងថ្លែងការសង្កេតថ្មីៗឱ្យកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរ។
ការវិភាគពហុភាគី
បាតុភូតភូមិសាស្ត្រច្រើនតែត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយកត្តាច្រើនដែលទាក់ទងគ្នា។ បច្ចេកទេសវិភាគពហុអថេរដោះស្រាយភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យបែបនេះ។
ការវិភាគសមាសធាតុសំខាន់ (ភី។ ភី។ អេ។ អេស)
PCA កាត់បន្ថយវិមាត្រនៃសំណុំទិន្នន័យ ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវភាពប្រែប្រួលភាគច្រើននៅក្នុងទិន្នន័យ។ នៅក្នុងភូមិសាស្ត្រ PCA អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណអថេរសំខាន់ៗដែលជំរុញលំនាំលំហ។
ការវិភាគចង្កោម
ការវិភាគចង្កោមដាក់ក្រុមការសង្កេតស្រដៀងគ្នា ដែលជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណក្រុមធម្មជាតិនៅក្នុងទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ។
– ការដាក់ជាក្រុម K-Means៖ វិធីសាស្ត្រពេញនិយមមួយសម្រាប់បែងចែកទិន្នន័យទៅជា K ចង្កោមដាច់ដោយឡែកពីគ្នាដោយផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នានៃលក្ខណៈពិសេស។
– ការដាក់ជាក្រុមតាមឋានានុក្រម៖ បង្កើតដើមឈើនៃចង្កោម ដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការយល់ដឹងអំពីរចនាសម្ព័ន្ធដែលដាក់បញ្ចូលគ្នានៃទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ។
សន្និដ្ឋាន
ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃវិធីសាស្ត្រស្ថិតិក្នុងភូមិសាស្ត្របានធ្វើបដិវត្តន៍វិស័យនេះ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគយ៉ាងម៉ត់ចត់ និងការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីគំរូលំហ និងពេលវេលា។ ចាប់ពីស្ថិតិពិពណ៌នា និងបច្ចេកទេសសន្និដ្ឋាន រហូតដល់វិធីសាស្ត្រលំហ និងពហុអថេរដ៏ទំនើប ឧបករណ៍ទាំងនេះផ្តល់អំណាចដល់អ្នកភូមិសាស្ត្រឱ្យឆ្លើយសំណួរស្មុគស្មាញអំពីពិភពលោករបស់យើង។ ដោយសារភាពអាចរកបាននៃទិន្នន័យ និងអំណាចគណនាបន្តកើនឡើង តួនាទីរបស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិក្នុងភូមិសាស្ត្រនឹងកាន់តែលេចធ្លោ ដែលជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងការរកឃើញនៅក្នុងមុខវិជ្ជានេះ។
