ভেক্টর থেকে রাস্টার ইন্টারপোলেশন

আর্থ ইঞ্জিনে ভেক্টর থেকে রাস্টার পর্যন্ত ইন্টারপোলেশন FeatureCollection থেকে একটি Image তৈরি করে। বিশেষত, আর্থ ইঞ্জিন বৈশিষ্ট্যগুলির একটি সম্পত্তিতে সংরক্ষিত সাংখ্যিক ডেটা ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্যগুলির বাইরে নতুন অবস্থানে মানগুলিকে অন্তর্নিহিত করতে। ইন্টারপোলেশনের ফলে নির্দিষ্ট দূরত্ব পর্যন্ত ইন্টারপোলেটেড মানগুলির একটি অবিচ্ছিন্ন Image তৈরি হয়।

ইনভার্স ডিসটেন্স ওয়েটেড ইন্টারপোলেশন

আর্থ ইঞ্জিনে ইনভার্স ডিসটেন্স ওয়েটিং (IDW) ফাংশনটি Basso et al দ্বারা বর্ণিত পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে। (1999)। বিপরীত দূরত্বে একটি ক্ষয় ফ্যাক্টর ( gamma ) আকারে একটি অতিরিক্ত নিয়ন্ত্রণ পরামিতি যোগ করা হয়। অন্যান্য পরামিতিগুলির মধ্যে অন্তর্নিহিত সম্পত্তির গড় এবং মানক বিচ্যুতি এবং ইন্টারপোলেট করার সর্বাধিক পরিসীমা দূরত্ব অন্তর্ভুক্ত। নিম্নলিখিত উদাহরণটি মূল রাস্টার ডেটাসেটে স্থানিক শূন্যস্থান পূরণ করতে মিথেন ঘনত্বের একটি ইন্টারপোলেটেড পৃষ্ঠ তৈরি করে। FeatureCollection দুই সপ্তাহের মিথেন কম্পোজিটের নমুনা দিয়ে তৈরি করা হয়।

// Import two weeks of S5P methane and composite by mean.
var ch4 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_CH4')
  .select('CH4_column_volume_mixing_ratio_dry_air')
  .filterDate('2019-08-01', '2019-08-15')
  .mean()
  .rename('ch4');

// Define an area to perform interpolation over.
var aoi =
  ee.Geometry.Polygon(
    [[[-95.68487605978851, 43.09844605027055],
       [-95.68487605978851, 37.39358590079781],
       [-87.96148738791351, 37.39358590079781],
       [-87.96148738791351, 43.09844605027055]]], null, false);

// Sample the methane composite to generate a FeatureCollection.
var samples = ch4.addBands(ee.Image.pixelLonLat())
  .sample({region: aoi, numPixels: 1500,
    scale:1000, projection: 'EPSG:4326'})
  .map(function(sample) {
    var lat = sample.get('latitude');
    var lon = sample.get('longitude');
    var ch4 = sample.get('ch4');
    return ee.Feature(ee.Geometry.Point([lon, lat]), {ch4: ch4});
  });

// Combine mean and standard deviation reducers for efficiency.
var combinedReducer = ee.Reducer.mean().combine({
  reducer2: ee.Reducer.stdDev(),
  sharedInputs: true});

// Estimate global mean and standard deviation from the points.
var stats = samples.reduceColumns({
  reducer: combinedReducer,
  selectors: ['ch4']});

// Do the interpolation, valid to 70 kilometers.
var interpolated = samples.inverseDistance({
  range: 7e4,
  propertyName: 'ch4',
  mean: stats.get('mean'),
  stdDev: stats.get('stdDev'),
  gamma: 0.3});

// Define visualization arguments.
var band_viz = {
  min: 1800,
  max: 1900,
  palette: ['0D0887', '5B02A3', '9A179B', 'CB4678',
            'EB7852', 'FBB32F', 'F0F921']};

// Display to map.
Map.centerObject(aoi, 7);
Map.addLayer(ch4, band_viz, 'CH4');
Map.addLayer(interpolated, band_viz, 'CH4 Interpolated');

উল্লেখ্য যে, range প্যারামিটার দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয়েছে, ইন্টারপোলেশন শুধুমাত্র নিকটতম পরিমাপ স্টেশন থেকে 70 কিলোমিটার পর্যন্ত বিদ্যমান।

ক্রিজিং

ক্রিগিং হল একটি ইন্টারপোলেশন পদ্ধতি যা আধা-ভেরিয়েন্সের একটি মডেল করা অনুমান ব্যবহার করে ইন্টারপোলেটেড মানগুলির একটি চিত্র তৈরি করে যা পরিচিত অবস্থানে মানগুলির একটি সর্বোত্তম সংমিশ্রণ। ক্রিজিং এস্টিমেটরের এমন প্যারামিটার প্রয়োজন যা পরিচিত ডেটা পয়েন্টের সাথে মানানসই আধা-ভেরিওগ্রামের আকৃতি বর্ণনা করে। এই পরামিতিগুলি চিত্র 1 দ্বারা চিত্রিত করা হয়েছে।

চিত্র 1. একটি আদর্শ ভ্যারিওগ্রাম ফাংশনে চিত্রিত nugget , sill এবং range পরামিতিগুলি।

নিম্নোক্ত উদাহরণটি এলোমেলো অবস্থানে সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা (SST) চিত্রের নমুনা দেয়, তারপর Kriging ব্যবহার করে নমুনা থেকে SST কে ইন্টারপোলেট করে:

// Load an image of sea surface temperature (SST).
var sst = ee.Image('NOAA/AVHRR_Pathfinder_V52_L3/20120802025048')
  .select('sea_surface_temperature')
  .rename('sst')
  .divide(100);

// Define a geometry in which to sample points
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([-65.60, 31.75, -52.18, 43.12]);

// Sample the SST image at 1000 random locations.
var samples = sst.addBands(ee.Image.pixelLonLat())
  .sample({region: geometry, numPixels: 1000})
  .map(function(sample) {
    var lat = sample.get('latitude');
    var lon = sample.get('longitude');
    var sst = sample.get('sst');
    return ee.Feature(ee.Geometry.Point([lon, lat]), {sst: sst});
  });

// Interpolate SST from the sampled points.
var interpolated = samples.kriging({
  propertyName: 'sst',
  shape: 'exponential',
  range: 100 * 1000,
  sill: 1.0,
  nugget: 0.1,
  maxDistance: 100 * 1000,
  reducer: 'mean',
});

var colors = ['00007F', '0000FF', '0074FF',
              '0DFFEA', '8CFF41', 'FFDD00',
              'FF3700', 'C30000', '790000'];
var vis = {min:-3, max:40, palette: colors};

Map.setCenter(-60.029, 36.457, 5);
Map.addLayer(interpolated, vis, 'Interpolated');
Map.addLayer(sst, vis, 'Raw SST');
Map.addLayer(samples, {}, 'Samples', false);

যে আশেপাশে ইন্টারপোলেশন করতে হবে তার মাপ maxDistance প্যারামিটার দ্বারা নির্দিষ্ট করা হয়। বড় আকারের ফলে মসৃণ আউটপুট হবে কিন্তু ধীরগতির গণনা।